Artikeleinführung：采集豆瓣美女！ QueryList:http://git.oschina.net/jae/QueryList phpQuery ?php//引入QueryListrequire 'QL/QueryList.class.php';//采集$data = QueryList::Query('http://www.dbmeinv.com/',array('meizi'=array('img','src')))-jsonArr;//打印出结果print

2016-06-06 Kommentar 0  2558

Artikeleinführung：基于PHP采集数据入库程序（二），php采集数据入库。基于PHP采集数据入库程序（二），php采集数据入库 在上篇基于PHP采集数据入库程序（二）中提到采集新闻信息页的列表数据，接下来讲讲关

2016-06-13 Kommentar 0  849

Artikeleinführung：基于PHP采集数据入库程序（一），php采集数据入库。基于PHP采集数据入库程序（一），php采集数据入库 前几天有一朋友要我帮做一个采集新闻信息的程序，抽了点时间写了个PHP版本的，随笔记

2016-06-13 Kommentar 0  793

Artikeleinführung：网页采集现在用到最多是工具了，像最受站长欢迎的就是火车头了，但有一些站长喜欢使用网页来自定义采集了，下面一起来看一个php 网页采集入库程序代码

2016-06-08 Kommentar 0  1883

Artikeleinführung：这篇文章主要介绍了PHP采集类snoopy详细介绍,PHP采集类snoopy的详细使用教程,需要的朋友可以参考下

2016-06-01 Kommentar 0  953

Artikeleinführung：So implementieren Sie die Datenerfassung und -anzeige über PHP und eine Datenbank. Einführung: Im heutigen Zeitalter der Informationsexplosion sind Datenerfassung und -anzeige für verschiedene Anwendungen von entscheidender Bedeutung. PHP und Datenbank sind zwei leistungsstarke Tools, die uns bei der Implementierung von Datenerfassungs- und Anzeigefunktionen helfen können. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie Sie PHP und eine Datenbank zum Ausführen dieser Aufgabe verwenden, zusammen mit Codebeispielen. 1. Datenbankkonfiguration und -verbindung Als Erstes müssen die Datenbankinformationen konfiguriert und eine Verbindung mit der Datenbank hergestellt werden. In PHP können wir MySQ verwenden

2023-09-08 Kommentar 0  875

Artikeleinführung：Die Übergabemethode für C++-Funktionsparameter wirkt sich auf die Implementierung der Sammlungsklassenbibliothek aus. Es gibt drei Übergabemethoden: Übergabe von Werten (Kopie), Übergabe von Referenzen (direkter Zugriff auf die Originalvariable) und Übergabe von Zeigern (indirekter Zugriff auf die Originalvariable). Sammlungsklassenbibliotheken verwenden normalerweise Übergabereferenzen oder Zeiger, um Leistung und Sicherheit zu optimieren. STL-Container verwenden beispielsweise Übergabereferenzen, um Kopieraufwand zu vermeiden. In bestimmten Anwendungen sollte die Bereitstellungsmethode basierend darauf ausgewählt werden, ob die Funktion den Container ändern muss, und der Kompromiss zwischen Leistung und Speicheraufwand sollte berücksichtigt werden.

2024-04-12 Kommentar 0  1043

Artikeleinführung： 1.         collection.class.php          <?php class Collection{ protected $url; //采集地

2016-05-25 Kommentar 0  1432

Artikeleinführung：推荐25款php中非常有用的类库，25款php中非类库。推荐25款php中非常有用的类库，25款php中非类库 Snappy Snappy是PHP5用于生成缩略图，快照，PDF，URL或HTML页面。它采用了优秀的基于WebKit的wkht

2016-06-13 Kommentar 0  1004

Artikeleinführung：MongoDB ist eine weit verbreitete Open-Source-Datenbank, die Daten in einem flexiblen JSON-ähnlichen Format speichert. Es verwendet keine herkömmliche Zeilen- und Spaltendatenspeichertechnologie. Stattdessen wird ein flexiblerer Ansatz gewählt, der die Skalierbarkeit erhöht. Diese Datenbank ist für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt und daher speziell auf moderne Anwendungen zugeschnitten. Die MongoDB-Datenbank besteht aus „Sätzen“, die Tabellen in relationalen Datenbanken ähneln. Eine Sammlung ist eine Gruppe von Dokumenten, die aus Feldern mit unterschiedlichen Werttypen besteht. Eine Datenbank kann mehrere Sammlungen enthalten, und jede Sammlung kann mehrere Dokumente enthalten. In diesem Artikel löschen wir eine MongoDB-Sammlung mithilfe von Python-Befehlen. Jede Sammlung verfügt abhängig von der Struktur des Dokuments über ein eigenes Schema. installieren

2023-08-21 Kommentar 0  1173

Artikeleinführung： 一次性读取出所有数据和limit分批读出数据哪个好啊在采集时，比如数据库有10万条记录url   是列表页面的网址1、一次性从数据库读出这10万条url，然后foreach进行采集2、先limit10条， foreach采集完，再读取数据库limit，不断重复一般用哪种方法啊？

2016-06-13 Kommentar 0  952

Artikeleinführung：Ein Datenungleichgewicht ist eine häufige Herausforderung beim maschinellen Lernen, bei dem eine Klasse deutlich zahlreicher ist als andere Klassen, was zu verzerrten Modellen und schlechter Generalisierung führen kann. Es gibt verschiedene Python-Bibliotheken, die dabei helfen, unausgeglichene Daten effizient zu verarbeiten. In diesem Artikel stellen wir die zehn besten Python-Bibliotheken für den Umgang mit unausgeglichenen Daten beim maschinellen Lernen vor und stellen Codeausschnitte und Erklärungen für jede Bibliothek bereit. 1. imbalanced-learnimbalanced-learn ist eine Erweiterungsbibliothek von scikit-learn, die eine Vielzahl von Techniken zur Neuausrichtung von Datensätzen bereitstellen soll. Die Bibliothek bietet verschiedene Optionen wie Oversampling, Undersampling und kombinierte Methoden von imblearn.over_samplingimpo

2023-09-30 Kommentar 0  1192

Artikeleinführung：Lösungen für die langsame Erfassungsgeschwindigkeit von Imperial CMS: Hardware: Aktualisieren Sie die Server-Hardwarekonfiguration und optimieren Sie die Netzwerkumgebung. Software: Optimieren Sie die Einstellungen der Erfassungsregeln, einschließlich der Stapelerfassung, der Anpassung der Erfassungshäufigkeit und der Verwendung von Proxyservern. Optimieren Sie den Zugriff auf die Zielwebsite: Verhandeln Sie mit dem Administrator, um die Erfassungshäufigkeit zu verringern, verwenden Sie Plug-Ins, um den Browserzugriff zu simulieren, und verringern Sie den Serverdruck. Optimieren Sie die Datenbankleistung: Optimieren Sie Tabellenstrukturen, erstellen Sie Indizes, führen Sie regelmäßige Wartungsarbeiten durch und erwägen Sie die Verwendung verteilter Datenbank- oder Caching-Technologie. Weitere Vorschläge: Sammeln Sie außerhalb der Hauptverkehrszeiten, verwenden Sie benutzerdefinierte Sammelskripts und überwachen Sie den Sammelvorgang regelmäßig.

2024-04-16 Kommentar 0  615

Artikeleinführung：Die Hauptunterschiede zwischen Oracle und SQL Server sind: 1. Oracle verwendet eine Multiprozessarchitektur und SQL Server verwendet eine Multithread-Architektur. 2. Oracle verwendet eine sperrenbasierte Parallelitätssteuerung und SQL Server verwendet eine versionbasierte Transaktionsisolation. 3. Die Datenbank-Engine von Oracle eignet sich für die Verarbeitung großer Datenmengen und ist auf Leistung optimiert. 4. Oracle bietet eine breite Palette von Datentypen und SQL Server bietet kleinere, aber skalierbare Datentypen. basierte Indizes und SQL Server verwendet Unions Index 6. Oracle bietet umfassendere Sicherheitsfunktionen;

2024-04-19 Kommentar 0  619

Artikeleinführung：本PHP程序作用是从数据库中读取出手机号码或其他数据并生成图片，起到干扰采集防采集的作用。（英文或数字，如果要支持中文的话需要额外添加字库）。本代码为原创代码。

2016-06-07 Kommentar 0  1054

Artikeleinführung： 求采集页数多里，怎样分开一部分一部分采连接$url=array()里面一共有1000个页面的URL地址，我写了一个采集类foreach ($url as $key => $value){ $get_json_contetns = $caiji->getJson($value); $excel_contetns[] = $caiji->g

2016-06-12 Kommentar 0  864

Artikeleinführung：Wie kann das Datenerfassungsproblem in der C++-Big-Data-Entwicklung gelöst werden? Überblick: Bei der C++-Big-Data-Entwicklung ist die Datenerfassung ein entscheidendes Bindeglied. Bei der Datenerfassung handelt es sich um das Sammeln von Daten aus verschiedenen Datenquellen sowie deren Zusammenführung, Speicherung und Verarbeitung. In diesem Artikel werden verschiedene Methoden zur Lösung von Datenerfassungsproblemen bei der C++-Big-Data-Entwicklung vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt. 1. Verwenden Sie die C++-Standardbibliothek. Die C++-Standardbibliothek bietet einige grundlegende Funktionen zum Lesen und Schreiben von Dateien, die zum Sammeln von Daten in lokalen Dateien verwendet werden können. Hier ist ein einfacher Beispielcode, der zeigt, wie das geht

2023-08-25 Kommentar 0  1435

Artikeleinführung：Die Erkennung menschlicher Aktivitäten ist eine Technologie, die die Analyse von Sensordaten nutzt, um menschliche Aktivitäten zu identifizieren. Durch das Sammeln verschiedener Sensordaten und deren Kombination mit maschinellen Lernalgorithmen können verschiedene menschliche Aktivitäten genau identifiziert werden. Diese Technologie wird häufig in Bereichen wie Gesundheitsüberwachung, Trainingsverfolgung und Verbesserung der Lebensqualität eingesetzt. Die Erkennung menschlicher Aktivitäten umfasst drei Schritte: Datenerfassung, Merkmalsextraktion und Modelltraining. Zunächst sammeln Sensoren Aktivitätsdaten und speichern sie in einer Datenbank. Die Daten werden dann zur Analyse durch maschinelle Lernalgorithmen in Merkmalsvektoren verarbeitet. Schließlich wird ein Klassifikatormodell anhand von Daten bekannter Aktivitäten trainiert, um menschliche Aktivitäten in unbekannten Daten zu identifizieren. Die Erkennung menschlicher Aktivitäten basiert auf Algorithmen des maschinellen Lernens, häufig unter Verwendung überwachter Lernmethoden. Algorithmen für überwachtes Lernen nutzen große Mengen gekennzeichneter Daten

2024-01-22 Kommentar 0  1302

Artikeleinführung：Bei der Implementierung von Java-Frameworks in anderen Sprachen müssen Herausforderungen wie Sprachinteroperabilität, Ökosystemintegration und Leistungsaufwand berücksichtigt werden. Für eine erfolgreiche Implementierung wird empfohlen, Bridging-Bibliotheken zu verwenden, Containermuster zu übernehmen und Leistungsoptimierungen durchzuführen. In praktischen Fällen kann Spring Framework mithilfe der sprachübergreifenden Python-Bibliothek JPyly und der Python-Containerklasse erfolgreich in Python implementiert werden.

2024-06-05 Kommentar 0  550

Artikeleinführung：数据库E-R图相关 2014年6月15日 17:39 E-R数据模型所采用的三个主要概念是：实体集、联系集和属性 实体集:具有相同类型及相同性质(或属性)的实体集合 属性：简单属性和符合属性；单值属性和多值属性；null属性；派生属性 联系集:联系是多个实体间的相互关联

2016-06-07 Kommentar 0  3010