登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
返回：商品 ID、标题、价格、主图、销量，批量导出 ID 列表。，AI 自动清洗结构化，直接用于铺货。
价格是我们能承受的（2900/月 vs 阿里1.5W）CC防护不用另花钱，对我们这种经常被刷接口的很友好接入快，不用迁移服务器，改个CNAME就行。
本文介绍了一个基于Python深度学习的新闻情感分析预测系统，采用BiLSTM+Attention核心算法实现新闻文本的情感分类和舆情趋势预测。系统包含五大模块：数据采集层通过爬虫获取新闻数据；预处理层完成文本清洗、分词和向量化；算法模型层结合双向LSTM和注意力机制提升分类精度；业务逻辑层封装核心分析功能；可视化层通过Flask+ECharts实现交互展示。测试表明，该模型准确率达85%以上，支
摘要：本文基于Python深度学习技术，设计并实现了一套新闻情感分析预测系统。系统采用爬虫采集新闻数据，通过BiLSTM+Attention混合模型实现文本情感分类，准确率达85%以上。同时基于时序数据完成舆情趋势预测，并开发了可视化Web界面。实验表明，该系统能有效替代人工舆情分析，为网络舆情监控提供智能化技术支撑。关键词包括Python、深度学习、BiLSTM、注意力机制等。系统功能完整，运行
摘要：本文系统梳理了文本情感分析的技术发展脉络，重点探讨了基于深度学习的新闻情感分析预测系统研究。文章对比分析了词典规则、传统机器学习和深度学习方法在情感分析中的优劣，指出BiLSTM+Attention混合模型在中文新闻情感识别中的优势。针对现有研究在复杂语义识别、工程落地性、动态预测和可视化方面的不足，提出构建集数据采集、智能分析、时序预测和可视化展示于一体的完整系统方案。研究采用Python
摘要：本文介绍了一个基于Python深度学习的新闻情感分析预测系统毕业设计项目。项目采用BiLSTM+Attention混合模型，实现新闻文本情感分类（正面/负面/中性）和舆情趋势预测。系统包含数据采集、文本预处理、模型训练、Web可视化等模块，技术指标要求分类准确率≥85%。研究重点在于优化中文新闻文本处理和时序预测，难点在于处理隐晦情感和模型调优。项目周期16周，预期提交完整论文、系统源码、数
本文介绍了一个基于Python深度学习的新闻情感分析预测系统。系统采用BiLSTM+Attention混合模型，实现新闻文本的正负向情感分类和舆情趋势预测。研究内容包括数据采集、文本预处理、模型构建与优化、趋势预测及可视化展示。创新点在于模型结构优化和功能集成，分类准确率达85%以上。系统可应用于舆情监控、内容审核等场景，具有较高实用价值。开发技术栈包括Python、TensorFlow/PyTo
原创： 王一凡2. 使用 Intel® DevCloud 不同边缘节点面向边缘的 Intel® DevCloud 是一项云服务，旨在帮助开发人员使用 Intel® OpenVINO™ 工具套件构建原型并试验计算机视觉应用，注册成功后，可以访问一系列的基于 Python 和 C++的 Iupyter* Notebook 教程和示例解决方案，并通过 web 浏览器直接执行。本文通过 Jupyter*
一、爬虫互联网是由网络设备（网线，路由器，交换机，防火墙等等）和一台台计算机连接而成，像一张网一样。互联网的核心价值在于数据的共享/传递：数据是存放于一台台计算机上的，而将计算机互联到一起的目的就是为了能够方便彼此之间的数据共享/传递，否则就只能拿U盘去拷贝数据了。互联网中最有价值的便是数据，爬虫模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放...
AI大模型时代下的爬虫人也需要紧跟智能的潮流，抓住模型发展的契机，使用AI创建新的爬虫定义新的爬虫范式！数据的解析、整理、格式化可以让大模型来提高处理的效率！介绍一个开源llm爬虫框架：Crawl4AI是一个功能全面、性能优越的网络爬虫工具，特别适合需要处理大量网页数据并进行智能分析的场景。
本文完整覆盖 Python 爬虫三大主流库的全场景代理落地配置：Requests 适配同步常规爬取，支持单次请求、全局会话、账号密码/白名单双模式商用代理；Aiohttp 适配高并发异步爬虫，明确区分与 Requests 的参数差异，规避异步卡死报错；Selenium 浏览器爬虫通过插件方案完美解决商用代理密码认证难题，适配动态 JS 页面。
用于防篡改。服务器端收到Cookie后，会做同样的计算，对比哈希值是否一致，然后检查时间戳差值。
想象一下面包店的场景：面包师（生产者）不停地制作面包，放入柜台（缓冲区），顾客（消费者）从柜台取走面包。如果面包做得太快，柜台堆满，面包师就得等待；如果顾客吃得太多，柜台空了，顾客就得等待。在爬虫世界里，生产者负责生产任务（URL链接），消费者负责处理任务（请求网页、解析数据、持久化存储）。两者通过一个线程安全的队列进行解耦。为什么要解耦？如果没有队列，生产者必须等待消费者完成当前任务才能生产下一
大概三个月前，我接了一个有点头疼的需求：需要从某电商平台抓取大约50万件商品的价格和库存信息。如果按照传统方式，用requests库写一个循环，逐个请求，每秒钟顶多能处理3-5个请求。算下来，光是网络IO等待时间就要花掉将近30个小时。更糟糕的是，目标网站对单IP的并发连接数虽然限制不算严格，但对请求间隔很敏感——如果请求间隔不固定，很容易触发反爬机制。我需要一种既能提高抓取速度，又能灵活控制请求
做爬虫的朋友应该都有过这种经历：兴致勃勃写好的爬虫，跑起来没几分钟，突然发现返回的数据不对劲了——要么是跳转到验证码页面，要么直接给你返回403，更狠的网站直接把你IP拉进小黑屋。说实话，刚开始做爬虫那会儿，我一度怀疑网站管理员是不是24小时盯着日志，就等着封我的IP。后来才明白，根本不需要人工盯着，人家反爬系统比你想象的要智能得多。你想想，一个正常人怎么可能在0.1秒内连续访问几十个页面？怎么可
项目以“每日优选”和“限时秒杀”为核心模块，结合动态数据绑定与组件化开发，实现商品分类浏览、购物车管理、订单跟踪等全流程功能。系统采用Vue的响应式特性，搭配ElementUI组件库，打造流畅的界面操作与实时数据更新效果，为用户提供便捷的线上生鲜购物体验。多图预览与放大镜功能：结合Vue的v-if和v-show指令，实现商品主图与细节图的切换展示。
淘宝开放平台(Open Taobao)提供了丰富的API接口，允许开发者获取淘宝、天猫平台的商品、交易、用户等数据。这些接口为电商数据分析提供了宝贵的数据源。
爬虫
——爬虫
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
openEuler 社区
AtomGit开源社区
AMD开发者中国社区
AI Agent技术社区
快递鸟社区
