Scrapy Spider网站爬取教程

Scrapy 的 Spider 用起来还挺灵活的，适合抓一些结构清晰的网站。文档里讲得也不算复杂，新手照着做基本都能跑起来。抓数据、分页、保存内容，几个核心点讲得比较清楚。抓腾讯招聘的例子还挺实用的，页面信息也比较规范，用parse函数配合yield去解析每条数据，顺手。想练手的可以看看豆瓣电影的案例，逻辑清晰，数据也有一定复杂度，比如分页、详情页抓取。用callback跳转解析，挺锻炼基本功。还有一篇关于Python Scrapy生成 Markdown 文件的文章，对数据清洗和内容格式化有要求的话蛮值得参考。别忘了环境配置也要搞清楚，是Python3.x下的安装，有时候包版本不兼容也挺烦，推

数据挖掘 0 2025-06-17

Python图片批量抓取工具

如果你正在寻找一个能批量下载图片的工具，Python 数据抓取工具：图片批量下载工具是一个不错的选择。它能轻松抓取网页中的图片，支持批量下载，节省时间并提高效率。无论是爬虫初学者还是有一定经验的开发者，都能快速上手。只需要简单配置，就能实现自动化下载，大大简化了手动操作的繁琐。遇到不会的地方，随时可以留言咨询哦。相关资源也丰富，比如 Python 爬虫实战的资料，或者多线程抓取数据的技巧，都能给你带来不少启发。如果你还没有尝试过多线程加速下载，试试那个 Python 多线程实时抓取工具，效率可是倍增。，这个工具蛮适合日常开发中用来抓取和下载大量图片。喜欢的可以直接去相关链接看看，随时你问题！

数据挖掘 0 2025-06-17

频偏仿真-高维数据挖掘中特征选择的稳健方法

频偏变化多的场景下，用传统方法总感觉差点意思，尤其是在高维数据挖掘里做特征选择，容易被噪声干扰。这篇讲频偏仿真的文章就挺有意思，结合了稳健方法，思路清晰，例子也贴地气。你做信号相关的，不妨看看。 高维特征选择的稳健性一直是难点，尤其在数据噪声或频率漂移比较严重时，模型容易被带偏。这篇文章就挺细，做了多组对比仿真，能看出不同频偏情况下方法的稳定性。 里面提到的仿真设置也比较实用，比如输入频率的偏移范围设定，还有如何控制信噪比变量，这些在实际工程里都用得上。写法不花哨，看得懂，用得上。 如果你想深入研究特征选择策略，可以顺手看看高维数据挖掘中特征选择的稳健方法那篇，思路比较系统；另外频偏估计那篇也

数据挖掘 0 2025-06-17

基于行为监控与数据挖掘的动态信任模型

基于行为监控的动态信任模型，挺有意思的一个方法。它用logistic 回归加上成对分类那一套，把信任值和行为属性之间的复杂关系搞得明明白白。你不用写啥预设函数，直接喂历史数据进去，它就自己学，响应也快，分类效果还不错。整个模型依赖软件传感器采集行为数据，通过数据挖掘方法出信任等级。不管是安全系统，还是用户行为追踪，这种玩法都挺实用的。适合那种信任值老变的场景，比如 P2P 平台或 IoT 网络。你要是平时喜欢用WEKA之类的工具，文末那几个相关链接也可以看看，分类回归方面讲得蛮细的。尤其是想上手写写看，可以参考Matlab 实现 Logistic 回归那一篇，对应逻辑都挺清晰。如果你平时需要根

数据挖掘 0 2025-06-17

Spark学术论文热点挖掘方法

基于 Spark 的 LDA 模型优化方案，挖掘学术热点还挺有一套的。利用 LDA 主题建模，再加上困惑度调参，主题数量自动选，后面还把文档-主题和主题-词搞成评分矩阵，计算相似度一顿，结果就是——热点主题就这么找出来了。跑在 Spark 上，大规模论文数据也不含糊，速度快、效果稳。 嗯，要是你也折腾过LDA，应该知道它参数多、效果还容易飘。这种结合Spark MLLib的改进做法，真的是蛮实用的。尤其适合做科研、搞数据挖掘的同学参考一下。推荐配合下面这些资源一起看，比如Python实现的 LDA 时间主题模型、还有老牌NLPIR系统，也都挺有料的。 提醒下，跑Spark任务记得合理分配资源，

数据挖掘 0 2025-06-17

矿工应急处置能力评估方法数据挖掘建模研究

矿工应急能力的量化，挺新鲜的一个角度。用生理参数配合实验系统来评估应急处置水平，说实话还蛮有想法的。系统搭建那块儿虽然偏科研，但方法比较接地气，比如用数据挖掘去挖员工状态，这种组合在前端数据可视化里也有用武之地。 生理指标和应急水平的对应关系，说白了就像用页面加载时间来判断用户体验质量。他们筛了 7 个比较关键的指标，你要是搞类似的安全监测项目，可以参考这个思路来挑指标。尤其是你要做煤矿、工业方向的数据可视化，这资料还挺有参考价值的。 还有个小亮点是他们搞了个评估指数模型，虽然是煤矿行业的，但这种建模思路和Tableau或者Power BI配合，用在用户行为、设备监控都合适。感兴趣的话可以顺手

数据挖掘 0 2025-06-17

关联规则挖掘在无线网管中的应用

无线网管里的告警信息太多太杂？嗯，这篇《关联规则挖掘在无线网管中的应用》论文挺有料的。讲的是怎么用关联规则挖掘，比如Apriori 算法，从一堆无线接入网的故障告警里找出隐藏的“规律”。像支持度、可信度这些概念也都解释得比较通俗，实用性也挺强。是它提到的滑动窗口，在告警事件流的时候真挺关键的，能把一段时间内的告警数据变成一个“事务”，后续就方便多了。整体看下来，思路清晰，落地性还不错，如果你平时接触无线网管或对数据挖掘感兴趣，可以翻一翻。

数据挖掘 0 2025-06-17

随机森林算法肥胖预测模型及成因分析

随机森林的肥胖预测模型，数据+代码+报告都有，拿来就能跑，适合做毕设、项目复现。算法部分用了决策树和随机森林来搞多标签分类，重点是 14 个生活习惯因素对肥胖的影响，模型还能直接评估你现在的健康状况哦。数据集来自UCI，结构清晰，字段也比较友好，直接上手没啥压力。实验报告写得还挺详细，写论文的时候参考起来也方便。整体看下来，适合想练习机器学习建模、模型可解释性这类内容的朋友。如果你平时对健康预测感兴趣，或者在找靠谱点的综合项目练练手，这份资源挺值得一试的。

数据挖掘 0 2025-06-17

新一代数据库课件数据挖掘方向

研究生的数据库课件里，数据挖掘的部分讲得还挺细，像关联规则、决策树这些经典算法也有具体例子，对刚入门的朋友挺友好。 数据仓库的内容也扎实，从ETL流程到OLAP查询，一步步带你理解怎么搞定型业务，配合可视化做 BI 报表也不难。 讲数据集成的时候还挺有意思，是数据清洗这块，教你怎么搞定字段不一致、格式乱七八糟的问题，用工具，效率高还不容易出错。 Deep Web的部分有点硬核，涉及非公开网页的抓取和接口对接，适合做搜索引擎、信息聚合平台这类项目的朋友。 决策树的例子蛮接地气，比如预测客户流失、信用评分这些，讲完还能自己试着跑一遍代码，理解也更牢。 如果你打算在大数据、数据或者数据库方向深耕，这

数据挖掘 0 2025-06-17

数据库系统实现Part 1

斯坦福的《数据库系统实现》这本书，蛮适合深入理解数据库内核的小伙伴。讲得挺细，像存储管理器、查询器、事务管理器这些模块，怎么运作、怎么优化，作者都拆解得明白，读完脑子会清爽多。 书里还提了不少现代数据库的玩法，比如数据仓库、OLAP、数据立方体之类的，读着不像死知识，多东西都能直接套用到项目上。尤其是你在搞大数据或是数据整合相关的内容，这本书真的挺有料。 嗯，还有些扩展资料也可以顺手看看。比如查询管理器功能优化这篇，对理解优化策略挺有；Aix 存储管理器这篇虽然偏系统层，但对搞懂物理存储模型有；还有一个用 Python 写的MongoDB 数据库管理器，对动手实践也有点启发。 如果你正好在搭建

数据挖掘 0 2025-06-17