请教个问题，python爬数据，需要用post方式，其中的idxlist，如何用传参的方式，可以动态变更，而不是去修改程序-CSDN社区

m0_54534499 2022-01-21 10:07:00

请教个问题，python爬数据，需要用post方式，其中的idxlist，如何用传参的方式，可以动态变更，而不是去修改程序

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内容概要：本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）与SE注意力机制融合的深度学习模型（CNN-GRU-SE），用于时间序列数据的回归预测，并在MATLAB环境中实现。该模型通过CNN提取局部特征，GRU捕捉序列依赖关系，SE机制增强关键特征的权重，从而提升预测精度。采用R2、MAE、MBE和RMSE作为模型性能评价指标，验证了其在股市预测、气候变化等领域的有效性。适合人群：具备一定深度学习基础和MATLAB编程经验的科研人员、工程师及高校研究生。使用场景及目标：①应用于具有时间序列特性的数据回归预测任务；②通过替换自有数据快速部署模型；③利用多指标综合评估模型性能并进行优化。阅读建议：建议读者结合MATLAB深度学习工具箱实践模型搭建过程，重点关注CNN与GRU的连接方式、SE模块的嵌入位置及评价指标的计算方法，以深入理解模型设计逻辑与实际应用流程。

内容概要：本文介绍了一种基于扰动观测器的永磁同步电机伺服系统摩擦补偿方法的Matlab仿真模型。该模型在速度、电流双闭环PI控制基础上，引入LuGre摩擦力模型模拟实际摩擦影响，并设计扰动观测器对摩擦转矩进行实时观测与补偿。仿真采用离散化实现，包含抗饱和PI控制器、坐标变换、SVPWM、逆变器及电机模块，核心模块以Matlab Function编写，便于向C语言移植。仿真结果表明，启用扰动观测器后，系统在速度过零时的跟踪误差显著减小，摩擦转矩与观测扰动转矩高度一致，验证了补偿有效性。适合人群：具备自动控制理论基础、熟悉永磁同步电机控制及Matlab/Simulink仿真的高校研究生、控制工程技术人员以及从事电机伺服系统开发的工程师。使用场景及目标：①研究摩擦非线性对伺服系统性能的影响；②设计并验证基于扰动观测器的干扰补偿策略；③为实际系统中摩擦补偿算法的嵌入式实现提供仿真基础与参数参考。阅读建议：建议结合仿真模型代码与LuGre模型原理深入理解扰动观测器的设计逻辑，关注离散化实现细节以提升工程实用性。

内容概要：本文介绍了基于三菱FX5U PLC与组态王KS6.0构建的饮料自动装箱机控制系统，涵盖光电传感检测、推杆控制逻辑、三轴机械手定位控制、人机界面动态监控及通信优化等关键技术。通过MOV、CMP、PLS等梯形图指令实现装箱计数与复位，利用DRV I指令精确控制机械臂运动，并通过组态王实现传送带动画同步与数据实时采集。针对通信干扰、传感器误触发等问题，提出轮询间隔调整、心跳检测和滤波延时等解决方案。适合人群：从事工业自动化、PLC控制系统开发、组态软件应用的工程师，以及相关专业的大专院校师生。使用场景及目标：应用于饮料、食品等行业的自动装箱生产线，目标是实现高速、稳定、可视化的自动化控制，提升生产效率并降低人工成本。阅读建议：结合三菱PLC编程手册与组态王开发文档同步学习，重点关注控制逻辑设计、通信参数配置及现场调试技巧，建议在仿真环境中验证逻辑后再部署至实际产线。

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