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Python爬取网页时显示故障
一只懒得睁眼的猫
博客专家认证
2017-12-12 07:03:46
{'code': 20000, 'message': '调用 PM 失败!错误代码:400, 错误信息:Bad Request: This case is assigned to another user'}
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Python爬取网页时显示故障
{'code': 20000, 'message': '调用 PM 失败!错误代码:400, 错误信息:Bad Request: This case is assigned to another user'}
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一只懒得睁眼的猫
2017-12-12
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一个数控领域
故障
诊断专家系统
使用了知识图谱,自然语言处理和卷积神经网络等技术,基于
python
语言,设计了一个数控领域
故障
诊断专家系统。 本项目是第八届中国软件杯大赛,基于移动端在线设备
故障
诊断平台的参赛作品。[比赛题目链接](http://www.cnsoftbei.com/plus/view.php?aid=353)\ 该项目要求从网络上爬取相关设备
故障
和维修解决方式,并构建知识库,当设备出现
故障
时
,用户通过输入数控机床相关参数(品牌、型号、
故障
代码、某个或多个超出阈值参数、
故障
描述(文字或语音)等),系统可以根据知识库来进行
故障
诊断和排除,如果没有满意的方案,系统会再次进行网络爬取,如果答案有效,则对知识库进行补充和优化。\ 设计系统
时
,主要的数据来源是《实用数控机床
故障
诊断及维修技术500例》这个PDF文档,我们尝试着对文档里的每一条
故障
描述进行拆解和分类(CNN),构建出了5中三元式推理规则,分别为:
故障
现象和
故障
现象之间存在并发症,
故障
前执行的操作间接导致的
故障
现象,某
故障
原因导致的
故障
现象,报警信息伴随的
故障
现象,
故障
部位常见的
故障
现象。使用Neo4j图数据库存储。
基于知识图谱神经网络技术的数控领域
故障
诊断专家系统
python
源码+项目说明+数据库sql(含前端+后端).zip
【资源说明】 1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及
时
沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【项目介绍】 基于知识图谱神经网络技术的数控领域
故障
诊断专家系统
python
源码+项目说明+数据库sql(含前端+后端).zip 设计思路 系统的核心是围绕着构建知识库,通过拆分,将
故障
描述信息拆分成短文本的知识,构建关联关系。在使用过程中通过用户反馈,不断完善知识库的精度和广度。\ 首先,我们爬取了大量数控机床维修案例,使用NLP自然语言处理技术对文本做了噪声移除和句法分析,然后使用CNN卷积神经网络识别出了
故障
描述中用户所做的操作和出现的
故障
现象,结合词性标注,正则表达式处理等技术,最终提取出了
故障
描述中,对机床执行的操作,
故障
的现象,
故障
的部位,存在的报警信号。\ 基于Neo4j图数据库能够清晰的表示数据模型的优点,我们经过上面对
故障
描述的拆分和标注,表示出了做了什么操作会引起了什么
故障
现象,
故障
现象之间的并发或间接导致的关联关系,一个
故障
原因会间接或直接导致哪些
故障
现象的发生,机床的某个部位会出现的
故障
现象,报警代码和
故障
现象之间的关联,构成了知识图谱,使用基于规则的推理模型实现了我们的推理算法。\ 当一个新的
故障
发生
时
,通过分析,如果现有的知识不能解决新的
故障
,这
时
通过在线分析,爬取解决方案,通过用户人为反馈和语料库对比分析程序,确认结果可靠之后,分析当前的
故障
描述,原理同上述构建知识库的过程,拆分之后,对新的知识进行补充,对已经存在的知识,进一步完善和优化,最终实现知识库的自学习功能。\ 在
故障
诊断的过程中,类似上述的处理方法,分析
故障
描述,通过分析
故障
部位,出现的现象,所做的操作,结合知识图谱,分析出导致这些现象出现的最可能的
故障
原因,设置权值,然后通过CNN卷积神经网络对
故障
现象进行预测,对诊断出的
故障
结果的权值进行微调,排序之后展示给用户。
1小
时
实现简单的
Python
爬取——实战篇
通过不到1小
时
的
时
间帮助学员快速熟悉
Python
爬虫从入门到案例实战。从零开始敲代码,手把手带领大家感受从无到有的全过程。讲师是以企业里
Python
程序员的角度出发,换位思考以非常有效、高效的方式对接工作中可能...
股票行情实
时
数据接口-A股,完全免费的沪深证券股票数据-中国股市,
python
最简封装的API接口,包含日线,历史K线,分
时
线,分钟线,全部实
时
采集,系统包括新
股票行情实
时
数据接口-A股,完全免费的沪深证券股票数据-中国股市,
python
最简封装的API接口,包含日线,历史K线,分
时
线,分钟线,全部实
时
采集,系统包括新浪腾讯双数据核心采集获取,自动
故障
切换,STOCK数据格式成DataFrame格式,可用来查询研究量化分析,股票程序自动化交易系统.为量化研究者在数据获取方面极大地减轻工作量,更加专注于策略和模型的研究与实现。
基于
python
的企业舆情监控系统,包含requests爬虫xpath解析. mysql存储,elasticsearch搜索
介绍 企业舆情监控系统是一个用于实
时
监测和分析企业相关舆情的系统。 企业舆情监控系统能够帮助企业实
时
了解和分析与其相关的舆情信息,提供决策支持和风险预警,以便企业能够及
时
应对舆情事件,保护企业声誉和利益。 主要模块 网络爬虫:系统通过使用网络爬虫技术,从微博门户、腾讯新闻等平台上爬取与企业相关的信息。 数据存储:爬取到的数据通过存储在数据库中,以便后续的处理和分析。 日志生成与存储:系统生成爬取日志,并将日志存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,用于后续的数据追踪和
故障
排查。 数据清洗与NLP:对爬取到的数据进行清洗和处理,使用自然语言处理(NLP)技术进行关键词提取、情感分析等操作,以获取更有价值的信息。 大屏展示:系统提供一个大屏展示页面,实
时
展示舆情数据的统计结果和趋势分析,帮助企业了解舆情形势。 管理后台:管理员可以通过管理后台指定关键词进行爬取,并实
时
查看爬取结果。 智能搜索:系统提供智能搜索功能,用户可以通过关键词搜索舆情数据,快速定位感兴趣的信息。 Elasticsearch:系统使用Elasticsearch作为搜索和分析引擎,支持快速的全文搜
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