一、回顾 我们之前利用Scrapy爬取豆瓣网站信息时，直接通过加载目标URL返回的Response得到想要的值。我也在后面爬取知乎网站时通过模拟登录的方式进入到目标URL，也是通过返回的...三、找出微博用户的微博内容api

本人长期出售超大量微博数据...利用新浪API实现数据的抓取(2018.4.16 更新) 2018.4.16 说明 注意：今天有人言语恶劣地评论我的博客是垃圾，说我的代码有问题，这篇博客历史久远，是我初玩爬虫写的博客。我非常感...

成功一小步，用C#调用新浪微博API发送消息成功，庆祝一下。其实没什么难的，主要是看新浪的开发文档受到了误导。  在新浪的文档里面的参数从说明到例子都是组合参数，并且遗漏了一个参数说明，调试的时候查看错误...

新浪微博无疑是中国最流行的微博社区，和国外流行的tweeter类似，新浪微博也提供了一整套完善的REST API接口。借助新浪微博的开放API，您可以很容易地将自己的网站接入新浪微博，让数以亿计的新浪微博用户直接登...

本人长期出售超大量微博数据、旅游网站评论数据，并提供各种...利用新浪API实现数据的抓取(2018.4.16 更新) <font color=#FF0000 size=4 face="黑体">2018.4.16 说明 注意：今天有人言语恶劣地评论我的博客是...

keyword:vs2015，新浪微博，python要做一个c++的图片处理的桌面程序的...要调用新浪微博的各种功能，大概两种方式：有新浪提供的API（代码有点多），编程语言对应的SDK。 我选的是python的新浪微博的SDK，这个SDK是pyt

OAuth的各种点滴，不要去看新浪微博API文档！最近一段时间做和微博有关的pc客户端，包括了新浪，搜狐，腾讯，嘀咕，饭否。(目前在考虑要不要包含网易，它不支持XAuth认证，除非是邀请方。)发现有个问题就是如果你...

1、腾讯空间，微博，微信 这些去注册一个账号，可以调用官方API js脚本。 2、c++ 动态保存写有上述脚本的html，保存成html格式。 3、用shellexecute函数打开上述的html页面就可以了。 这种办法最简单，不用微软的...

上一节中创建了一个initclient包，封装了授权的过程，通过获取的myAPIClient对象可以直接调用API接口进行微博操作，上一节中就调用了发微博的接口发了一条新微博。这一节还是直接使用initclient包，调用获取关注好友...

该文提出了基于新浪微博API 与基于页面解析的新浪微博数据获取方案。 程序逻辑控制API 调用方法与频率, 获取JSON 对象并解析实现高效数据获取。 同时将传统的网络爬虫结合网页解析技术结合API 同时使用, 解决...

比如新浪微博的API服务器。接口是使用HTTP请求。服务器端如何实现一个HTTP SERVER呢？使用libcurl可以吗？ c++的话，一般用libevent或则libev这种库来实现吧。当然如果对epoll比较熟悉的话 直接用也没问题。 ...

做为目前最火的国内社交APP，微博常常在特定时间或特定事件发生时迎来流量高峰。通过对近五年时间应对的峰值进行总结，可以抽象为三种常见的峰值： 第一种是日常的晚高峰； 第二种是各种运营活动以及明星、大V的...

Reference: http://lovenight.github.io/2015/11/23/Python-%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E7%99%BB%E5%BD%95%E6%96%B0%E6%B5%AA%E5%BE%AE%E5%8D%9A/     登录页：... 抓包可...

早上突发奇想的产物，但是到它真正跑通的时候，它存在的意义已经没有了，赠与有缘人吧。也记述一下自己踩的一些坑。首先感谢原作者：幻维天不废话上代码吧：# -*- coding: utf-8 -*-import requests#from nltk ...

整合了使用新浪微博账号登录第三方网站的服务，也就是说：当你来到一个新的网站的时候，无需注册，使用新浪微博的账户即可登录。   这种连接微博的服务是微博开放平台提供给第三方网站的一种服务。这种服务包括...

调用新浪微博开放接口，首先要到新浪服务器进行认证，新浪微博目前采用的是OAuth2.0认证，google了一下OAuth2.0认证过程大概如下：

上一篇：新浪微博PC客户端（DotNet WinForm版）—— 初探说明一下：只是兴趣，...新浪微博API地址：http://open.t.sina.com.cn/wiki/index.php/API%E6%96%87%E6%A1%A3?retcode=0。目前提供的SDK：1Adobe Air2Flash S...

最近做了一个APP，微博登录后超级话题自动签到。在抓取登录接口时，发现有的账号在登录时需要手势验证，于是研究了一下微博手势验证的算法。历时三天，终于成功了。 base64的解密和加密使用了包: js-base64，请先...

1, 在第一步获取Request Token时，需要使用Consumer Key和API Key Secret进行...获取request_token之后，要做一件事情，就是让用户登录，调出新浪微博登录页面：- (NSString*)authorizeUrl{ // NSString *baseU...

Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统，并提供多种语言的API. 第二：出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的...

新浪微博的SDK放在github上面，下载地址：https://github.com/mobileresearch/weibo_ios_sdk_sso-oauth，也可直接在控制台中输入gitclonehttps://github.com/mobileresearch/weibo_ios_sdk_sso-oa

包括招聘的机考题，及面试过程中会问到的数据结构的相关内容，排序算法全部包括并且有改进算法，一点点改进可以让你表现的与众不同，如果好的话给点评价吧亲

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的，它以减少不必要的功能和简化过程而自豪，从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上，这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年，没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下，你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

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Python实现自动化办公视频教程：Excel处理、PDF转换、Word和PPT自动生成、Web自动处理。

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。