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2024年11月

• 11.03 07:49:50
  发表了文章 2024-11-03 07:49:50

  python-selenium模块详解！！！

  Selenium 是一个强大的自动化测试工具，支持 Python 调用浏览器进行网页抓取。本文介绍了 Selenium 的安装、基本使用、元素定位、高级操作等内容。主要内容包括：发送请求、加载网页、元素定位、处理 Cookie、无头浏览器设置、页面等待、窗口和 iframe 切换等。通过示例代码帮助读者快速掌握 Selenium 的核心功能。
• 11.02 14:24:03
  发表了文章 2024-11-02 14:24:03

  python爬取m3u8实战！！

  本文详细介绍了如何抓取和处理m3u8视频文件，包括从网页源代码中提取m3u8文件地址、下载m3u8文件及其对应的ts片段、处理加密的ts文件以及使用ffmpeg合并视频片段。通过多线程下载和文件路径处理，确保了高效和准确的视频抓取与合并。文中还提供了具体的Python代码示例，帮助读者理解和实现整个过程。
• 11.02 08:20:37
  发表了文章 2024-11-02 08:20:37

  xpath模块使用教程

  XPath 是一种在 XML 文档中查找信息的语言，广泛用于 HTML 解析。本文介绍了 XPath 的安装与使用，包括 lxml 库的安装、解析流程、基本语法、路径表达式、谓语、通配符、多路径选择、逻辑运算、属性查询、索引查询、模糊查询、内容查询、属性值获取及节点内容转换等。通过实例详细说明了各种用法，帮助读者快速掌握 XPath 的应用技巧。
• 11.02 08:15:43
  发表了文章 2024-11-02 08:15:43

  万字详解并发编程！！！

  本文介绍了并发编程的基本概念和技术，涵盖了操作系统的发展历程、进程与线程的原理和使用方法。主要内容包括： 操作系统发展史：从手工操作到多道程序系统、分时系统、实时系统，再到通用操作系统，逐步介绍了操作系统的演变过程。 并发编程技术：强调并发编程的目标是充分利用CPU资源，提高系统性能 进程：详细讲解了进程的概念、组成、状态、调度算法、进程间通信（IPC）以及守护进程和僵尸进程等问题。 线：介绍了线程的基本概念、与进程的区别、线程的创建、多线程共享资源、线程同步与互斥锁、递归锁和死锁问题 5. **队列**：讲解了队列的基本概念，包括先进先出队列、后进先出队列和优先级队列，并提供了具体的实现示例
• 11.01 14:33:50
  发表了文章 2024-11-01 14:33:50

  超级详细的python中bs4模块详解

  Beautiful Soup 是一个用于从网页中抓取数据的 Python 库，提供了简单易用的函数来处理导航、搜索和修改分析树。支持多种解析器，如 Python 标准库中的 HTML 解析器和更强大的 lxml 解析器。通过简单的代码即可实现复杂的数据抓取任务。本文介绍了 Beautiful Soup 的安装、基本使用、对象类型、文档树遍历和搜索方法，以及 CSS 选择器的使用。
• 11.01 10:55:04
  发表了文章 2024-11-01 10:55:04

  NLTK模块使用详解

  NLTK（Natural Language Toolkit）是基于Python的自然语言处理工具集，提供了丰富的功能和语料库。本文详细介绍了NLTK的安装、基本功能、语料库加载、词频统计、停用词去除、分词分句、词干提取、词形还原、词性标注以及WordNet的使用方法。通过示例代码，帮助读者快速掌握NLTK的核心功能。

2024年10月

• 10.31 17:48:25
  发表了文章 2024-10-31 17:48:25

  NLP中TF-IDF算法

  TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种用于信息检索与数据挖掘的加权技术，通过评估词语在文档中的重要性来过滤常见词语，保留关键信息。本文介绍了TF-IDF的基本概念、公式及其在Python、NLTK、Sklearn和jieba中的实现方法，并讨论了其优缺点。TF-IWF是TF-IDF的优化版本，通过改进权重计算提高精度。
• 10.31 13:21:06
  发表了文章 2024-10-31 13:21:06

  转置卷积-清晰易懂

  转置卷积（Transpose Convolution）是一种用于图像上采样的技术，常用于图像分割、生成对抗网络（GAN）等领域。与传统的上采样方法不同，转置卷积通过学习参数来实现更优的插值效果。本文介绍了转置卷积的背景、应用、与标准卷积的区别以及数学推导，帮助读者深入理解其原理和应用场景。
• 10.31 13:15:46
  发表了文章 2024-10-31 13:15:46

  一文详解残差网络

  残差网络（ResNet）源于2016年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题。通过引入残差块，即在网络中添加跳跃连接，使得信息可以直接跨过多层传递，从而有效解决了网络加深导致的训练困难。ResNet不仅显著提高了模型性能，还促进了深度学习领域的发展。
• 10.11 10:22:11
  发表了文章 2024-10-11 10:22:11

  c++写高性能的任务流线程池(万字详解！)

  本文介绍了一种高性能的任务流线程池设计，涵盖多种优化机制。首先介绍了Work Steal机制，通过任务偷窃提高资源利用率。接着讨论了优先级任务，使不同优先级的任务得到合理调度。然后提出了缓存机制，通过环形缓存队列提升程序负载能力。Local Thread机制则通过预先创建线程减少创建和销毁线程的开销。Lock Free机制进一步减少了锁的竞争。容量动态调整机制根据任务负载动态调整线程数量。批量处理机制提高了任务处理效率。此外，还介绍了负载均衡、避免等待、预测优化、减少复制等策略。最后，任务组的设计便于管理和复用多任务。整体设计旨在提升线程池的性能和稳定性。