动态与静态网站抓取的区别：从抓取策略到性能优化
本文详细介绍了动态与静态网站抓取的区别、抓取策略及性能优化技巧，并提供了相关代码示例。静态网站抓取通过简单的HTTP请求和解析库实现，而动态网站则需使用Selenium等工具模拟浏览器执行JavaScript。文章还展示了如何使用代理IP、多线程和合理的请求头设置来提高抓取效率。
浅谈机器学习，聊聊训练过程，就酱!
本故事讲的是关于机器学习的基本概念和训练过程。通过这个故事，你将对机器学习有一个直观的了解。随后，当你翻阅关于机器学习的书籍时，也许会有不同的感受。如果你有感觉到任督二脉被打通了，那我真是太高兴了。如果没有，我再努努力 ﾍ(･_|
探索机器学习中的线性回归
【10月更文挑战第25天】本文将深入浅出地介绍线性回归模型，一个在机器学习领域中广泛使用的预测工具。我们将从理论出发，逐步引入代码示例，展示如何利用Python和scikit-learn库实现一个简单的线性回归模型。文章不仅适合初学者理解线性回归的基础概念，同时也为有一定基础的读者提供实践指导。
一手训练，多手应用：国防科大提出灵巧手抓取策略迁移新方案
【10月更文挑战第24天】国防科技大学研究人员提出了一种新颖的机器人抓取方法，通过学习统一的策略模型，实现不同灵巧夹具之间的策略迁移。该方法分为两个阶段：与夹具无关的策略模型预测关键点位移，与夹具相关的适配模型将位移转换为关节调整。实验结果显示，该方法在抓取成功率、稳定性和速度方面显著优于基线方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.09150