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今天用scrapy框架抓取淘宝信息，因为淘宝的页面都是一个网关程序加载实现的，所以可以说每个页面的信息会随着每一次的刷新有所不同。当然这个我只是普及一下，跟我们今天的抓取关系不大首先今天的抓取主要的内容是分析ajax请求，然后构造请求。实现的话我用的是scrapy框架，但是用requests也是可以的，只不过抓取的会慢一点而已！所以着重讲的是分析ajax请求，OK？好了，废话有点多！今...
下载搜索的图片，主要难点在与淘宝页面中复杂的图片地址，在源码中查找图片地址时，建议使用火狐浏览器。import urllib.requestimport reimport ssl#全局取消证书验证ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context#设置淘宝搜索的关键词keyword = url
本文爬取淘宝女装短裙商品，并将商品信息存入mysql中
使用python的requests库和re模块获取淘宝某类商品的价格
1688商品数据抓取模板使用指南：提供无需编程的Excel批量采集方案。准备工作需技小宝浏览器、Excel网络函数库和模板文件。操作分三步：1)在模板中填入商品链接并填充公式；2)通过技小宝浏览器设置并执行抓取任务；3)返回Excel刷新即可显示采集结果。模板内置公式简化操作，适合批量获取商品信息。（150字）
然后呢，打开软件导航页，进入到京东中，登陆该平台账号，然后选择自己喜欢的商品，或者直接输入多个商品链接，点击‘开始下载’，几秒钟时间，下载成功。，另外软件还支持1688、淘宝、天猫、京东、拼多多平台的商品标题、商品链接、商品属性、规格、价格、评论数、店铺名称、店铺链接、店铺等级、等信息的excel导出;支持1688、淘宝、天猫、京东、拼多多平台的关键词搜索后采集功能，可采集首图、商品链接、商品价格
【代码】04 淘宝联想关键词功能。
概括：这是模范京东的小型项目，登录，注册，首页，商品详情，购物车。一.文件位置一定要在安装的php文件里面，数据库是php自带的小型数据库数据库的搭建
前言平常情况下，同学朋友通过手机给自己分享的京东或者淘宝的某一个商品的购物页面，自己在使用电脑打开的时候不会自动跳转到PC版页面，还是会继续显示手机端页面，非常不利于自己的浏览和使用。因此，我想自己整一个插件，实现网址的自动解析，能够将移动端的网址转换成PC端的网址。How to do it?从来没写过插件的我，顿时有点手足无措的样子.先明确一下需求，我的需求是希望当我在电脑端点开移动端的京东网址
代码详细注释，仅供交流与参考，不作商业用途代码参考北京理工大学嵩天老师import requests#导入第三方库import reimport osdef getHTMLText(url):try:r = requests.get(url, timeout = 30) #timeout超时响应参数，这里是30秒r.raise_for_status() #判断是否异常，200为正常r.encodi
目录前言：二级目录三级目录准备材料：二级目录三级目录爬虫代码结构分析：二级目录三级目录爬虫实例展示：爬虫实例代码：运行效果图：前言：网络爬虫有许多种类，其中定向爬虫是比较常见的，下面介绍一个定向爬虫实例–淘宝商品定向爬虫，二级目录三级目录准备材料：二级目录三级目录爬虫代码结构分析：二级目录三级目录爬虫实例展示：爬虫实例代码：在这里插入代码片运行效果图：...
1、从github上fork了一个自动发货的代码2、修改了一下登录设置淘宝账号一直登录不上去存在反爬虫机制，后来修改成切换到支付宝登录后顺利登录成功3、修改了一下正则匹配，进行邮箱匹配留言格式 空格+邮箱 则会自动识别邮箱账号并自动发送虚拟物品云盘链接4、...
环境:Python 3.7.6+Anaconda3(清华源)涉及到的库:selenium(使用前确保你的浏览器是否装了自动化测试运行浏览器的驱动,例如chromedriver.exe)time(系统自带的库,调整程序运行时间，防止请求过快)bs4(用来解析网页跳转中的源代码)re（正则表达式，根据html源代码匹配基本信息）openpyxl(将数据保存为.xlsx(excel))先上完整代码:#c
import requestsimport redef getHTMLText(url):headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36","cookie": "t
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Ma.
我们通过requests可以很轻松地就获得网页上的所有内容，但是这些内容往往会夹杂着许多我们不需要的东西，因此我们需要解析和提取 HTML 数据。在先前介绍过的解析和提取html内容的库，只能够处理静态文本执行简单的搜索，缺乏灵活性，不能处理动态的文本信息。下面来介绍一下正则表达式。什么是正则表达式?正则表达式是用来简洁表达一组字符串的表达式正则表达式是一种通用的字符串表达框架正则表...
最近项目需求，需要验证快递单号是否符合对应的快递公司，还找了很久，找到一篇文章有种这样的记载：淘宝开放平台地址戳戳戳{"companyMap":{"companyReturnList":[{"code":"ZJS","id":"103",...
淘宝商品信息定向爬虫注意淘宝的robots.txt不允许任何爬虫爬取，我们只在技术层面探讨这一章节的内容。完整版正则表达式的详细介绍见本人的这篇博客：博客链接功能描述：目标：获取淘宝搜索页面的信息，提取其中的商品名称和价格理解：淘宝的搜索接口翻页的处理技术路线：requests-re起始页https://s.taobao.com/search?q=%E4%B9%A6%E5%8C...
一、关于淘宝网淘宝网是亚太地区较大的网络零售、商圈，由阿里巴巴集团在2003年5月创立。淘宝网是中国深受欢迎的网购零售平台，拥有近5亿的注册用户数，每天有超过6000万的固定访客，同时每天的在线商品数已经超过了8亿件，平均每分钟售出4.8万件商品。二、我们的目标是什么？1、爬取淘宝页面某类商品的价格、名称、店家地址、交易数量；2、以列表的形式将每一个商品的数据存入.csv文件中；3、实现...
GRPO（组内相对策略优化）是一种改进的强化学习算法，通过组内对比优化策略更新。相比PPO，GRPO的核心创新在于：1）采用组内标准化计算相对优势（A_i^G=(r_i-μ_G)/(σ_G+ε)），激励样本超越组内平均水平；2）完全省去Value模型，大幅节省显存资源；3）通过KL散度约束策略更新幅度。实验表明，GRPO在保持生成质量的同时显著提升训练效率，尤其适合大模型对齐任务。其损失函数结合了
这种数据格式的核心作用是让 DPO 的损失函数（通过对比 chosen 和 rejected 的概率差异）有效优化模型，使其更倾向于生成 chosen 级别的回答。相比之下，PPO 的损失函数考虑了结果整体的分值（霸总逻辑：除非你能拿到高分，否则必须给我守规矩保持结果合理分布），因此在对齐的稳健性上 PPO 通常更胜一筹。DPO 需要的数据与 RLHF 一致，都是经过人工排序后的 QA 语料对。不
PPO（近端策略优化）是一种强化学习方法，旨在优化语言模型生成高质量且分布合理的回答。其核心目标包括：1）保持回答分布与监督微调（SFT）模型相近，防止幻觉；2）提高回答得分。PPO涉及四个模型：Actor（目标模型）、Critic（预期收益计算）、Reward（实际收益计算）和Reference（约束模型）。训练步骤包括：Actor生成回答后，通过多模型评估计算优势（实际收益与预期收益之差），并
本文介绍了大语言模型生成文本时的两种主要推理策略：贪心解码和集束搜索。贪心解码在每一步选择概率最高的token，虽然简单高效但容易导致文本单调重复。集束搜索则保留多个候选序列（beam size=k），通过综合考虑历史分数和当前概率来优化生成质量。文章详细阐述了集束搜索的算法实现，包括候选序列维护、分数计算和终止条件处理，并提供了完整的Python实现代码。这两种策略在平衡生成质量和计算效率方面各
昇腾NPU算子开发入门指南：通过cann-samples快速上手 摘要：本文介绍了如何利用昇腾官方提供的cann-samples资源库快速掌握NPU算子开发。cann-samples包含从基础算子到优化实现的完整示例，是连接理论知识与实践的重要工具。文章详细说明了环境准备、示例编译和运行验证的关键步骤，特别强调了版本匹配和常见错误的解决方法。通过对比基础实现与优化版本（如融合算子）的性能差异，开发
本文通过班级考试的生动故事，通俗讲解了强化学习（RL）在大模型训练中的核心概念。故事中，学生（Actor）通过考试分数获得星星奖励（Reward），班主任（Critic）设置动态基准线评估进步，并引入截断（Clip）防止冒险行为，参考模型（Reference）则记录历史表现保持稳定。这些角色对应了RLHF训练中的四个关键模型：演员模型生成回答，评论家模型评估预期收益，奖励模型计算实际收益，参考模型
摘要：昇腾NPU性能优化关键在于算子库优化而非硬件适配。CANN的ops-nn算子库提供高性能神经网络基础算子（如Conv2D、MatMul、LayerNorm等），通过算子融合技术显著减少显存读写次数。典型场景下，融合算子（如Conv2D+BN+ReLU）可降低55%延迟，提升121%吞吐。ops-nn作为CANN架构第二层，连接上层框架与底层硬件，其优化实现比手动AscendC开发效率高20-
综合7款工具的核心能力、场景适配、本土化体验及性价比，Trae（字节跳动）凭借顶级中文适配、全链路自主开发、完全免费三大核心优势，成为中文开发者首选的AI编程工具，无论是新手入门、中小型项目开发，还是中文业务密集型场景，都能高效适配。作为海外顶级命令行AI编程智能体，超大上下文理解与全流程任务执行能力突出，更适合海外开发者、专业工程师及大型团队的复杂项目开发与大型代码库维护。Cursor适合极客开
**摘要：**QLoRA技术通过4位NF4量化、双重量化和高秩LoRA适配器，显著降低大模型微调显存需求，使13B模型仅需7GB显存。知识蒸馏则通过教师模型输出Soft Label指导学生模型训练，提升小模型泛化能力。DeepSeek案例显示，词表不一致时可能仅采用SFT微调，凸显高质量数据的重要性。两项技术共同推动大模型在资源受限场景下的应用落地。（149字）
本文介绍了Transformer模型的核心组件及其工作原理。Transformer由Encoder和Decoder两部分组成，其中Encoder包含词嵌入层、多头注意力机制、残差连接和层归一化、前馈神经网络等模块。重点解析了位置编码的必要性、多头注意力机制的计算流程及其设计原理，以及层归一化与批归一化的区别。Decoder部分则采用掩码机制实现自回归生成，GPT等大语言模型采用精简的Decoder
摘要：词向量Embedding是将自然语言转换为计算机可处理的数学表示方法。最初采用One-Hot编码存在维度灾难和无法计算词语相似度的问题。现代方法使用连续向量表示，通过多维特征评分解决这些问题。Word2Vec是典型训练方法，包括CBOW和Skip-gram两种模型。为提高效率，引入负采样技术，将多分类转为二分类任务。这些技术使计算机能有效理解语言语义关系，为自然语言处理奠定基础。（149字）
摘要： Token是文本拆分的最小单元，分词（Tokenizer）将文本拆分为词元（token），便于后续处理。分词有四种粒度： 词粒度：保留完整语义，但词表庞大且易遇OOV问题； 字符粒度：解决OOV但语义稀疏且序列过长； 子词粒度（如BPE）：平衡词表与语义，通过合并高频字符对构建词表； 字节粒度（如BBPE）：跨语言通用但语义缺失。 BPE通过迭代合并高频字符对优化分词，BBPE进一步扩展至
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，以快速获得一个具备深度“思考”能力的代码生成助手。该镜像特别擅长生成健壮的正则表达式，并能主动分析边界用例，为开发者提供详尽的解释与实用建议，有效提升代码质量和开发效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，实现PCRE到JavaScript的正则表达式转换。该模型特别适用于解决开发中常见的语法兼容性问题，如处理命名捕获组、条件表达式等高级特性转换，显著提升代码迁移效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，实现高效的正则表达式转换功能。该镜像特别擅长处理编程语言间的正则转换任务，如将PCRE转换为JavaScript语法，可显著提升开发者在数据处理、文本匹配等场景中的工作效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，快速搭建代码生成环境。该镜像特别擅长处理正则表达式转换等编程任务，例如将PCRE格式的正则表达式自动转换为JavaScript版本，显著提升开发效率。通过简单的配置步骤，用户可轻松实现代码迁移与生成功能。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF镜像，实现高效的正则表达式语法树构建与逻辑推演。该轻量级AI模型特别擅长代码解释和算法分析，可应用于开发环境中的正则表达式调试、自动化测试等场景，显著提升开发效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，该模型专精于将自然语言描述转化为准确的正则表达式。通过该平台，开发者可快速搭建环境，高效应用于日常开发中的数据验证、日志文本匹配等场景，显著提升工作效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF镜像，该镜像专精于代码生成与逻辑分析，特别擅长正则表达式编写与复杂逻辑拆解。通过实际案例展示了其在自动化处理电子邮件提取、密码强度验证等文本匹配任务中的高效应用，显著提升开发效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，实现高效的正则表达式转换功能。该模型特别适用于开发者将PCRE正则表达式快速转换为JavaScript兼容版本，显著提升跨平台代码迁移效率。通过简洁的部署流程，用户可立即应用于实际开发场景。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，实现高效的正则表达式转换功能。该模型特别适用于将PCRE正则表达式转换为JavaScript兼容格式，帮助开发者快速解决跨语言开发中的语法差异问题，提升代码迁移和兼容性检查的效率。
Python正则表达式使用指南摘要： 忽略大小写匹配： 使用re.IGNORECASE/re.I标志参数 或在正则式中使用(?i)内联修饰符 两种方式效果相同。 连字符处理规则： 字符类外部：直接使用无需转义 字符类内部： 作为范围符时无需处理 匹配字面连字符时应转义(-)或置于首尾位置 注意：字符类中的连字符位置决定其是否被解释为范围符，建议转义以确保清晰性。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-4B-Thinking-2507-GPT-5-Codex-Distill-GGUF镜像，快速搭建代码模型开发环境。该镜像集成了Chainlit前端，可高效实现正则表达式转换等编程任务，特别适用于跨语言正则语法转换、代码兼容性处理等开发场景，显著提升开发效率。
正则表达式
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