記事の紹介：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 コメント 0  2558

記事の紹介：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 コメント 0  849

記事の紹介：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 コメント 0  793

記事の紹介：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 コメント 0  1883

記事の紹介：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 コメント 0  953

記事の紹介：PHP とデータベースを介してデータの収集と表示を実装する方法 はじめに: 今日の情報爆発の時代では、データの収集と表示はさまざまなアプリケーションにとって重要です。 PHP とデータベースは、データ収集と表示機能の実現に役立つ 2 つの強力なツールです。この記事では、PHP とデータベースを使用してこのタスクを実行する方法とコード例を詳しく説明します。 1. データベースの設定と接続 最初にデータベース情報を設定し、データベースとの接続を確立します。 PHPではMySQを使用できます

2023-09-08 コメント 0  875

記事の紹介：C++ 関数のパラメーターの受け渡し方法は、コレクション クラス ライブラリの実装に影響します。値の受け渡し (コピー)、参照の受け渡し (元の変数への直接アクセス)、ポインターの受け渡し (元の変数への間接アクセス) の 3 つの受け渡し方法があります。コレクション クラス ライブラリは通常、パフォーマンスと安全性を最適化するために参照またはポインターの受け渡しを使用します。たとえば、STL コンテナーはコピーのオーバーヘッドを回避するために参照の受け渡しを使用します。特定のアプリケーションでは、関数がコンテナを変更する必要があるかどうかに基づいて配信方法を選択する必要があり、パフォーマンスとメモリ オーバーヘッドの間のトレードオフを考慮する必要があります。

2024-04-12 コメント 0  1043

記事の紹介： 1.         collection.class.php          <?php class Collection{ protected $url; //采集地

2016-05-25 コメント 0  1432

記事の紹介：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 コメント 0  1004

記事の紹介：MongoDB は、柔軟な JSON のような形式でデータを保存する、広く普及しているオープン ソース データベースです。従来の行と列のデータ ストレージ テクノロジーは使用しません。代わりに、スケーラビリティを高める、より柔軟なアプローチが採用されています。このデータベースは大量のデータを処理できるように設計されているため、最新のアプリケーション向けに特別にカスタマイズされています。 MongoDB データベースは、リレーショナル データベースのテーブルに似た「セット」で構成されています。コレクションは、さまざまなタイプの値を持つフィールドで構成されるドキュメントのグループです。データベースには複数のコレクションを含めることができ、各コレクションには複数のドキュメントを含めることができます。この記事では、Python コマンドを使用して MongoDB コレクションを削除します。各コレクションには、ドキュメントの構造に応じて独自のスキーマがあります。インストール

2023-08-21 コメント 0  1173

記事の紹介： 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 コメント 0  952

記事の紹介：データの不均衡は機械学習における一般的な課題であり、あるクラスの数が他のクラスを大幅に上回っており、偏ったモデルや不十分な一般化につながる可能性があります。不均衡なデータを効率的に処理するために役立つさまざまな Python ライブラリがあります。この記事では、機械学習で不均衡なデータを処理するための Python ライブラリのトップ 10 を紹介し、各ライブラリのコード スニペットと説明を提供します。 1.imbald-learnimbalance-learn は、scikit-learn の拡張ライブラリであり、さまざまなデータセットのリバランス手法を提供するように設計されています。このライブラリには、オーバーサンプリング、アンダーサンプリング、imblearn.over_samplingimpo の組み合わせメソッドなどの複数のオプションが用意されています。

2023-09-30 コメント 0  1192

記事の紹介：Imperial CMS の収集速度が遅い場合の解決策: ハードウェア: サーバーのハードウェア構成をアップグレードし、ネットワーク環境を最適化します。ソフトウェア: バッチ収集、収集頻度の調整、プロキシ サーバーの使用などの収集ルール設定を最適化します。ターゲット Web サイトへのアクセスを最適化する: 管理者と交渉して収集頻度を減らし、プラグインを使用してブラウザー アクセスをシミュレートし、サーバーの負荷を軽減します。データベースのパフォーマンスの最適化: テーブル構造の最適化、インデックスの作成、定期的なメンテナンスの実行、分散データベースまたはキャッシュ テクノロジの使用を検討します。その他の提案: オフピーク時に収集し、カスタマイズされた収集スクリプトを使用し、収集プロセスを定期的に監視します。

2024-04-16 コメント 0  615

記事の紹介：Oracle と SQL Server の主な違いは次のとおりです。1. Oracle はマルチプロセス アーキテクチャを使用し、SQL Server はマルチスレッド アーキテクチャを使用します。2. Oracle はロックベースの同時実行制御を使用し、SQL Server はバージョンベースのトランザクション分離を使用します。 3. Oracle のデータベース エンジン SQL Server のデータベース エンジンは、大規模なデータ セットの処理に適しており、パフォーマンスが最適化されています。 4. Oracle は幅広いデータ型を提供し、SQL Server は小規模ながらスケーラブルなデータ型を提供します。 6. Oracle はより包括的なセキュリティ機能を提供します。

2024-04-19 コメント 0  619

記事の紹介：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 コメント 0  1054

記事の紹介： 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 コメント 0  864

記事の紹介：C++ビッグデータ開発におけるデータ収集の問題を解決するにはどうすればよいですか?概要: C++ ビッグ データ開発では、データ収集が重要なリンクです。データ収集には、さまざまなデータ ソースからデータを収集し、それを照合、保存、処理することが含まれます。この記事では、C++ ビッグ データ開発におけるデータ収集の問題を解決するためのいくつかの方法を紹介し、コード例を示します。 1. C++ 標準ライブラリを使用する C++ 標準ライブラリには、ローカル ファイルのデータを収集するために使用できるいくつかの基本的なファイルの読み取りおよび書き込み関数が用意されています。以下は、その方法を示す簡単なコード例です。

2023-08-25 コメント 0  1435

記事の紹介：人間活動認識は、センサーデータ分析を使用して人間の活動を識別する技術です。さまざまなセンサーデータを収集し、機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、人間のさまざまな活動を正確に識別できます。このテクノロジーは、健康監視、運動追跡、生活の質の向上などの分野で広く使用されています。人間の活動の認識には、データ収集、特徴抽出、モデルのトレーニングという 3 つのステップが含まれます。まず、センサーがアクティビティ データを収集し、データベースに保存します。次に、データは機械学習アルゴリズムによる分析のために特徴ベクトルに処理されます。最後に、既知の活動のデータを使用して分類器モデルをトレーニングし、未知のデータ内の人間の活動を識別します。人間の活動認識は機械学習アルゴリズムに基づいて機能し、多くの場合教師あり学習手法が使用されます。教師あり学習アルゴリズムは大量のラベル付きデータを活用します

2024-01-22 コメント 0  1302

記事の紹介：Java フレームワークを他の言語で実装する場合、言語の相互運用性、エコシステムの統合、パフォーマンスのオーバーヘッドなどを考慮する必要があります。実装を成功させるには、ブリッジ ライブラリを使用し、コンテナ パターンを採用し、パフォーマンスの最適化を実行することをお勧めします。実際のケースでは、Python クロス言語ライブラリ JPyly と Python コンテナ クラスを使用して、Spring Framework を Python で正常に実装できます。

2024-06-05 コメント 0  550

記事の紹介：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 コメント 0  3010