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Python —— 一个『拉勾网』的小爬虫

它仅仅是通过一个『短小』、『可以运行的』的代码，展示下如何抓取数据，并在这个具体实例中，介绍几个工具和一些爬虫技巧；引入分词有两个目的 1）对分词有个初步印象，尝试使用新的工具挖掘潜在的数据价值 2）相对的希望大家可以客观看待机器学习的能力和适用领域...4.1 拉取『关键字』的相关职位列表 通过构造『拉勾网』的搜索 HTTP 请求，拉取『关键字』的相关职位列表： 1）同时指定过滤条件『城市』和『月薪范围』 2）HTTP 响应的职位列表是 Json 格式...4.2 拉取『某职位』的详细信息 当通过 4.1 获取某一页职位列表时，同时会得到这些职位的 ID。...(任职要求|任职资格|我们希望你|任职条件|岗位要求|要求：|职位要求|工作要求|职位需求) 标记文本数组中职位要求的开始，并将后续所有以符号 - 或 数字 开头的文本认为为『任职要求』。...6 结语 如果实在不想申请百度云服务，可以使用其他的分词库 Python 中的那些中文分词器；对比下效果，也许有惊喜 示例实现了一个基本且完整的结构，在这基础有很多地方可以很容易的修改 1）抓取多个城市以及多个薪资范围

1.4K50

7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程（附代码）

来源：DeepHub IMBA本文约6000字，建议阅读10+分钟本文以简单的数据集为例，为你讲解AdaBoost算法的工作原理。...但是根据不同人的经验，通常可以给出一个对于新闻真假程度的个人见解，这通常比随机猜测要好。如果我们想知道一个标题是描述了真相还是假新闻只需随机询问100个人。..."native-country", "income"], index_col=False) 为了详细解释算法是如何工作的...对于较大的错误，alpha 甚至可以取负值。对于第一个树桩的误差为 0.1，所以最后计算的发言权重约为 1.1。...对于这个简单的例子，一个 30 岁的人每周工作 42 小时，第一个预测的结果是收入高于 50k，第二个结果是收入低于 50k。 我们将收入超过 5 万的结果和收入低于 5 万的结果的权重相加。

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    在网络端口扫描期间寻找速度和准确度之间的平衡点

    介绍 侦察是每个bug bounty或渗透测试中最为重要的阶段之一。侦察工作做得到不到位，可能会对最终的结果产生直接影响。侦察可以分为两类：即主动和被动侦察。在主动侦察中端口扫描是最常用的方法之一。...虽然Zmap产生了良好的结果且速度也非常的快，但它一次只能扫描一个端口。根据经验，即使多个作业同时运行，Zmap扫描仍然很慢。...3.使用Masscan的结果（已识别的开放端口和主机）作为Nmap的输入以进行详细的端口扫描。 问题 虽然上面列出的想法很好，但我们仍然需要解决每个工具存在的缺点。...测试用例＃3：将1-65535端口范围拆分为多个小范围，并运行x个并发Masscan作业，每个作业的速率为Y 第3个测试用例尝试解决Masscan在扫描大端口范围时的问题，尤其是针对整个1-65535端口范围的扫描...我的解决方案是将1-65535端口范围，拆分为多个小范围。 就像之前的测试用例一样，设置每个作业的速率，使总速率等于最大速率的80-90％。 以下命令用于此测试用例。

    1.9K31

    RocketMQ（四）：消费前如何拉取消息？（长轮询机制）

    ，但如果消费端没有流控，推送大量消息时会增加消费端压力，导致消息堆积、吞吐量、性能下降拉取消息：消费端可以根据自身的能力主动向Broker拉取适量的消息，但不好预估拉取消息的频率，拉取太慢会导致实时性差...TreeMap来进行存储的，其中Key为偏移量、Value为存储的消息PullRequest：拉取请求，拉取消息(以队列为)基本单位PullMessageService轮询时，每次取出PullRequest...，PullRequest也是它分配的，细节后文再说）这里的拉取消息偏移量又可以叫上一次消费的偏移量，因为拉取消息从上次消费的偏移量开始拉取当消费者首次拉取消息时，需要查询拉取偏移量（即上一次消费的偏移量...Broker长轮询上文中还说过如果只是通过消费端轮询拉取的方式，可能会导致实时性不好，拉取频率也会不好控制为了优化这些缺陷，在没消息拉取的情况下会使用长轮询，每次等待5s再判断是否唤醒，如果超时或者监听到队列中有新的消息则会唤醒...，但大量长连接一直等待资源开销大PullMessageService组件用于消息拉取，每次拉取以队列为单位，会从队列轮询获取PullRequest进行消息拉取发送拉取消息API前会收集消费端参数作为请求内容

    1.1K51

    聊聊云原生监控模式

    我们都知道，在监控领域，常见的数据采集方式分为 push：数据源服务主动向监控平台推送数据 pull：监控平台轮训向数据源服务拉取数据 push 和 pull 组合模式 下面先来看看业界比较流行的两大监控平台...Opentelemetry OpenTelemetry是一个开源的可观测性框架，它由一系列的工具、协议、API 和 SDK 组成，使 IT 团队能够检测、生成、收集和导出观测数据以便进行分析和了解软件的性能和行为...OpenTelemetry是用于收集观测数据并将其导出到目标系统的专用协议。由于 CNCF 项目本身是开源的，因此最终目标是使数据收集比目前更加与系统解耦。OpenTelemetry是如何工作的呢？...Exporter：这是可以基于推或拉的导出器是我们将数据发送到一个或多个后端/目的地的方式。是OTLP数据转换某个特殊协议的关键组件，我们可以根据需要任意定义它。...在监控领域监控对象的存活性是非常重要的，pull的时候有明确的目标，所以可以非常简单的判断是拉到空数据还是监控对象出问题了，而且也可以控制拉取的周期。

    59520

    拆解大数据总线平台DBus的系统架构

    1.3 全量拉取模块（FullPuller） ? 全量拉取可用于初始化加载(Initial load), 数据重新加载，实现上我们借鉴了sqoop的思想。...2)实际拉取 每个分片代表一个小任务，由拉取转换模块通过多个并发度的方式连接slave从库进行拉取。 拉取完成情况写到zookeeper中，便于监控。 ?...全量拉取对源端数据库是有一定压力的，我们做法是： 从slave从库拉取数据 控制并发度6~8 推荐在业务低峰期进行 全量拉取不是经常发生的，一般做初始化拉取一次，或者在某种情况下需要全量时可以触发一次。...DBUS设计了丰富易用的过滤、拆分、合并、替换等算子供用户使用。用户对数据的处理可分多个步骤进行，每个步骤的数据处理结果可即时查看、验证；可重复使用不同算子，直到转换、裁剪得到自己需要的数据。...如何知道系统正在健康工作，数据是否能够实时流转？ 因此对流程的监控和预警就尤为重要。

    3.3K50

    互联网寒冬下，原生Android开发的路该怎么走

    薪酬 如果你的薪资还没超越 20K ，说明你的安卓做的还不够好。 一方面，技术能力，知识面太窄了。建议多个模块功能都尝试一下。不能仅仅在自己公司的项目上，其他方面都不太精通。...这样的结果，对自己发展不太好。（比如，对自己公司的功能做的贼好。贼了解。问一个其他方面功能模块，就不知道了。建议多方面都发展，并且多做数据分析。比如百度指数，阿里指数，APP功能指数，今日头条指数。...，交流， 学习，能再本公司内转岗是最好的了，这样公司会对大家比较宽容 coder 们要是打算换工作了，那就不要研究其他的了，就专心 android 技术吧，python，H5 等稳定下来再说吧，我们毕竟是做...android 开发的，找的也是 android 开发的工作，其他方向虽然更好但不是公司考虑的重点。...但是呢，有的工程师会很多技术，但是缺少这种准确的分析系统问题，提出合理的技术方案的能力，也就是缺少系统设计能力，导致他可能会引入Elasticsearch这种技术来尝试解决这个问题，那么结果必然是失败的

    44410

    互联网寒冬下，原生Android开发的路该怎么走？

    Android程序员薪酬 Android程序员开发年限及薪资： 如果你的薪资还没超越 20K ，说明你的安卓做的还不够好。 一方面，技术能力，知识面太窄了。建议多个模块功能都尝试一下。...不能仅仅在自己公司的项目上，其他方面都不太精通。这样的结果，对自己发展不太好。（比如，对自己公司的功能做的贼好。贼了解。问一个其他方面功能模块，就不知道了。建议多方面都发展，并且多做数据分析。...，交流， 学习，能再本公司内转岗是最好的了，这样公司会对大家比较宽容 coder 们要是打算换工作了，那就不要研究其他的了，就专心 android 技术吧，python，H5 等稳定下来再说吧，我们毕竟是做...android 开发的，找的也是 android 开发的工作，其他方向虽然更好但不是公司考虑的重点。...但是呢，有的工程师会很多技术，但是缺少这种准确的分析系统问题，提出合理的技术方案的能力，也就是缺少系统设计能力，导致他可能会引入Elasticsearch这种技术来尝试解决这个问题，那么结果必然是失败的

    54930

    基于OpenTelemetry进行全链路追踪

    作为一个CNCF项目，OpenTelemetry 定义了语言中立的规范，并提供了API、SDK的集合，用于以与供应商无关的方式处理日志、度量和跟踪等可观察性数据。...而 OpenTelemetry API 定义了应用程序如何相互通信并用于检测应用程序或服务。它们通常可供开发人员在流行的编程语言（例如，Ruby、Java、Python）中使用。...导出器 导出器可以将数据推送或拉取到一个或多个配置的后端或目的地（例如，Kafka、OTLP）。其工作方式根据需要将数据转换为不同的格式并将其发送到定义的端点。...以下是解决方案所采取的步骤，以及它在此过程中生成的数据： 1、使用 API 检测我们所构建的代码，告诉系统组件要收集哪些指标以及如何收集它们 2、使用 SDK 汇集数据，并将其传输以进行处理和导出...- Python API 和 SDK open-telemetry/opentelemetry-python-contrib - OTel Python 的扩展 OpenTelemetry

    4.4K41

    使用CatBoost和NODE建模表格数据对比测试

    在上次运行中，我获得了约85.7％的j结果。 如果我们想尝试优化超参数，可以使用hyperopt（如果您没有，请使用pip install hyperopt进行安装）。...这里，一个有趣的替代方法是尝试自动预处理库，如vtreat和Automunge，这个作为后续的优化工作吧! 在尝试NODE之前，到目前为止我们有什么?...NODE是如何工作的? 你应该去论文上看完整的介绍，但是一些相关的细节是: entmax激活函数用作常规决策树中拆分的软版本。...结果与结论 通过一些最小的尝试和错误，我能够找到一个验证精度约为86%的模型。...NODE和CatBoost的优点: 似乎可以得到稍微好一点的结果(基于论文和本次测试;我一定会尝试许多其他数据集!)

    95521

    iOS和Android比特币开发3个最受欢迎的应用SDK（示例）

    它以API（Python，Java，NET，Ruby，PHP，Node等）的库形式支持许多编程语言。...API密钥的请求通常在2-3个工作日内被接受或拒绝。 Blockchain拥有自己的Android和iOS客户端（应用程序），非常成功。...Coinbase中使用两种方法进行身份验证： API KEY。可以在网站上的API设置中创建和激活。在这种情况下，你只能访问自己的帐户或商家订单; 使用OAuth令牌重定向到官方网站。...总的来说，使用上面列出的SDK创建的比特币钱包非常成功，甚至可以称为应用商店的领导者。我们的开发人员尝试了每一个，并证明SDK也很容易使用。...python以太坊，主要是针对python工程师使用web3.py进行区块链以太坊开发的详解。

    3.9K30

    Google的神经网络表格处理模型TabNet介绍

    Google Research的TabNet于2019年发布，在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的，又如何可以尝试呢？ ? 表格数据可能构成当今大多数业务数据。...“Net”部分告诉我们这是一种神经网络，“Attentive ”部分表示它正在使用一种注意力机制，旨在实现可解释性，并用于表格数据的机器学习。 它是如何工作的？...TabNet使用一种软功能选择将重点仅放在对当前示例很重要的功能上。这是通过顺序的多步骤决策机制完成的。即，以多个步骤自上而下地处理输入信息。...使用命令行运行测试 python train_tabnet.py \ --csv-path data/adult.csv \ --target-name "50K" \ --categorical-features...结果 我已经通过此命令行界面尝试了TabNet的多个数据集，作者提供了他们在那里找到的最佳参数设置。

    2K20

    几行代码，GPT-3变ChatGPT！吴恩达高徒、华人CEO震撼发布Lamini引擎

    ---- 新智元报道   编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】这个全新发布的Lamini引擎，大大拉低了模型训练的门槛，开发者人手一个ChatGPT的梦想成真了。...有500强企业的技术负责人这样抱怨过：「我们团队的10名机器学习工程师用了OpenAI的微调API，结果我们的模型反而变得更差了，怎么办啊。」...尝试prompt-tuning ChatGPT或其他模型 可以使用Lamini库的API，在不同模型之间快速进行prompt-tuning，只需一行代码，即可在OpenAI和开源模型之间切换。...Lamini库已经优化了正确的prompt，这样开发者就可以使用不同的模型，不必担心如何为每个模型设置prompt的格式。...以编程方式执行此操作的功能也会很快发布。 也可以把OpenAI的微调API作为起步。 在微调模型上进行RLHF 使用Lamini，就不再需要大型ML和人工标记团队来运行RLHF。

    53920

    腾讯云实时音视频出海技术实践及落地

    我们通过云端智能流控引擎，去应对海外的极端网络环境，比如限带宽，有些地区用户的下行网络只有100kbps左右；还有高丢包，突发抖动等场景。...海外市场很多应用都是用来做语聊的，比如房间内有8个主播聊天，有几十个观众在收听，如果按正常的50k码率的音频来计算，每个人去拉流，就有400k码率的下行带宽需求。...所以我们选择在房间内把这些音频混在一起之后，再推回房间，然后用户拉流的时候只需拉一路，就能收到8个人的声音，这可以直接把下行带宽的占用从400k降到50k，这对用户的下行网络是有极大改善的。...除此之外，比如语聊房中需要知道哪个主播在说话，主播音量的波动需要能体现出来，这在常规的单流拉流上很容易判断，但混流之后，就比较麻烦了，所以我们在做云端混流的时候加入每个发言人的身份和音量的信息到SEI里进行下发...在视频方面，我们也做了ROI编码优化的工作，我们把更多的码率分配至用户关注的区域上。

    2.1K40

    UdaCity-机器学习工程师-项目2:为CharityML寻找捐献者

    ---- 探索数据 运行下面的代码单元以载入需要的Python库并导入人口普查数据。...运行下面的代码单元以创建一个关于这两个特征的条形图。请注意当前的值的范围和它们是如何分布的。...运行下面的代码单元来执行数据的转换和可视化结果。再次，注意值的范围和它们是如何分布的。...，我们需要将非数字的标签'income'转换成数值以保证学习算法能够正常工作。...并且决策树在训练集和验证集上的表现都比较不错，且在数据规模不同情况下表现都不错 问题 4 - 用通俗的话解释模型 用一到两段话，向 CharityML 用外行也听得懂的话来解释最终模型是如何工作的。

    1.3K110

    消费者原理分析-RocketMQ知识体系4

    根据 PullRequest 填充 responseHeader 的 nextBeginOffset、minOffset、maxOffset 根据主从同步延迟，如果从节点数据包含下一次拉取的偏移量...，设置下一次拉取任务的 brokerId 如果 commitlog 标记可用并且当前节点为主节点，则更新消息消费进度 【消息拉取长轮询机制】 RocketMQ 推模式是循环向消息服务端发送消息拉取请求...在 RocketMq 中消费者主动发起pull请求，broker在处理消息拉取请求时，如果没有查询到消息，将不返回消费者任何信息，而是先hold住并且挂起请求，使其不会立即发起下一次拉取请求，会将请求信息...然后激活consumer发送来hold的请求，立即将消息通过channel写入consumer客户。 如果没有消息到达且客户端拉取的偏移量是最新的，会hold住请求。...在 rebalance 时，需要对 队列，还有消费者客户端 ID 进行排序，以确保同一个消费组下的视图是一致的。

    1.5K31

    RocketMQ

    ,会影响其他线程发送消息的响应时间 默认以同步的方式发送消息 查找主题的路由信息,这样才知道要发送到哪个Broker,有缓存就去缓存中拿,没缓存就去NameServer中查 1个Broker默认有4个消息队列...只会启动一次 消息拉取 Pull模式 应用程序直接调API拉消息即可 消息拉取Push模式 每次消息拉取操作可以看成是一个任务,该任务被抽象成PullRequest对象,拉取到的消息先存放在PullRequest...1000,将触发流控,放弃本次拉取,并且该队列的下一次拉取任务将在50毫秒后才加入到拉取队列中; 对ProcessQueue中最大偏移量和最小偏移量的限制 拉取该订阅主题的消息,如果为空,结束本次拉取,...将PullRequest对象添加到pullRequestQueue中,唤醒消费消息的线程 集群内多个消费者如何负载主题下的多个消费队列?...如果broker未接收到回查的结果（或者查到的是unknow），则broker会定时进行重复回查，以确保查到最终的事务结果

    2.3K30

    万字长文讲透 RocketMQ 的消费逻辑

    原因有两点： 不同消费组之间相互独立，不会相互影响 ； 消费者下次拉取数据时，需要知道从哪个进度开始拉取 ，就像我们小时候玩单机游戏存盘一样。 因此消费进度文件需要保存消费组所订阅主题的消费进度。...最后创建拉取消息请求列表，并将请求分发到消息拉取服务，进入拉取消息环节。 5 长轮询 在负载均衡这一小节，我们已经知道负载均衡触发了拉取消息的流程。...待更新的偏移量是如何计算的呢？ 场景1：快照中1001（消息1）到1010（消息10）消费了，快照中没有了消息，返回已消费的消息最大偏移量 + 1 也就是1011。...适用场景：适用于性能要求高，以 Sharding Key 作为分区字段，在同一个区块中严格地按照先进先出（FIFO）原则进行消息发布和消费的场景。...6、 处理消费结果 消费成功时，首先计算需要提交的偏移量，然后更新本地消费进度。

    1.7K31
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