Python大数据可视化:基于spark的短视频推荐系统的设计与实现_django+spider

本文介绍了一个基于Django框架和Spark技术的短视频推荐系统的设计与实现。该系统使用Spark进行大数据处理和分析,实现了个性化推荐功能;使用Django框架进行后端开发,实现了用户注册、登录、修改个人信息等基础功能;使用HTML、CSS、JavaScript等技术进行前端开发,实现了良好的用

【人工智能】基于PyTorch的深度强化学习入门:从DQN到PPO的实现与解析

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Python网络爬虫与数据采集实战——网络爬虫的基本流程

网络爬虫的开发不仅仅是抓取网页内容,还涉及到诸如请求优化、数据解析、异常处理、数据存储等方面的技术。通过合理的URL提取、有效的HTTP请求、精确的数据解析与存储策略,开发者能够构建出功能强大且高效的网络爬虫系统。在实际开发中,遵循这些基本流程并结合最新的技术解决方案,将极大提升爬虫的可行性和实用性

【Selenium】Selenium运行时报cannot find Chrome binary错误的解决办吧

这种情况一般是浏览器对应的驱动没有在默认路径下找到浏览器的二进制文件。Selenium提供了方法设置浏览器二进制文件的位置。卸载浏览器,重新安装到默认路径下。配置浏览器的安装目录到环境变量中。

正则表达式【详细解读】

正则表达式,如瑞士军刀般多功能而精巧,它在字符串的密林中开辟路径,既是文本处理的利器,也是数据挖掘的宝藏钥匙。掌握这把万能钥匙,解锁编程与数据处理的无限可能。

Flink四大基石之CheckPoint(检查点) 的使用详解

在大数据流式处理领域,Apache Flink 凭借其卓越的性能和强大的功能占据重要地位。而理解 Flink 中的 Checkpoint(检查点)、重启策略以及 SavePoint(保存点)这些关键概念,对于保障流处理任务的稳定性、容错性以及可维护性至关重要。本文将深入剖析它们的原理、用法,并结合实

python数据分析之爬虫基础:requests详解

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【Selenium&办公自动化Excel】视频网站国漫热度数据分析

理想很丰满,现实很骨感,因为各个网站的资源不同,名称、分类不统一,导致最终实现的效果非常难看,大家只看获取数据部分就行了。

AI:paddlepaddle2.6,paddleorc2.8,cuda12,cudnn,nccl,python10环境

1.安装英伟达显卡驱动首先需要到NAVIDIA官网去查自己的电脑是不是支持GPU运算。。打开后的界面大致如下,只要里边有对应的型号就可以用GPU运算,并且每一款设备都列出来相关的计算能力(Compute Capability)。如果是ubuntu系统:明确了显卡性能后,接下来就开始在ubuntu系统

Chrome webdriver下载-避坑

我下载的是如下两个安装包,解压即可。然后用python代码引用即可。

HiveQL原理与代码实例讲解

《HiveQL原理与代码实例讲解》关键词:HiveQL大数据处理SQL查询优化Hive架构高级应用与实战摘要:本文旨在深入讲解H

基于python+大数据爬虫技术+数据可视化+Spark的电力能耗数据分析与可视化平台设计与实现

随着经济的发展和人口的增加,能源消耗也在不断增加。电力作为人们生产和生活中不可或缺的一部分,对于能源消耗的贡献也非常大。传统的电力供应模式已经无法满足人们对电力的需求,同时也带来了环境污染等问题。如何优化电力供应模式,提高能源利用效率,成为了当前亟待解决的问题。而电力能耗数据分析正是解决这一问题的有

信息差的市场研究支持:大数据如何支持市场研究

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【人工智能学习之STGCN训练自己的数据集】

注意这里的默认的layout如果符合自己定义的姿态就不用修改,否则需要自定义一个,本文采用的openpose即默认的openpose的18个关键点,不需要修改。得到了每个视频的json文件之后,需要我们手动将data目录下的json文件分配到train和val下,一般按照9:1划分。如果你的open

Selenium点击元素的方法

点击方法在web自动化测试中经常用到,下面就来介绍一下selenium常用和不常用的点击方法;

Python Selenium 各浏览器驱动下载与配置使用(详细流程)

根据自己的操作系统下载相对应的驱动,webdriver 需要和对应的浏览器版本以及 selenium 版本对应。

selenium+python实现12306自动化抢火车票(二)

往期回顾:selenium+python实现12306自动化抢火车票(一)1、根据乘车人姓名匹配,支持1人或多人选择 定位出所有乘车人的元素集,根据姓名集合去元素集里循环迭代匹配,匹配上了操作选中ele_all=driver.find_elements(By.XPATH, "//*[@id='nor

为Visual Studio Code选择Python解释器

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