给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目，没记错的话，这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作，自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话，可以考虑一下这个项目！

Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现数据采集和解析。本文将介绍如何使用Python进行数据采集和解析，并通过一个实际的例子来演示整个过程。性能优化：如果需要爬取大量数据，建议使用异步请求库（如aiohttp）来提高爬取效率。数据解析是指将采集到的原始数据转换为结构化数据的过程。lxml：用于加速BeautifulSoup的解析过程。JSON/XML解析：解析

Pandas是专门做数据处理和分析的，拥有许多各种复杂的函数。Pandas功能强大，支持类似于SQL的数据处理。Pandas的底层依赖于Numpy，是在Numpy的基础上发展而来。导入数据库：import pandas as pd。

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。常用方法：append(), extend(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse() 等。常用方法：keys(), values(), items(), get(), updat

一,安装Python.安装后点击开始菜单,在菜单最上面能找到IDLE.IDLE是python自带的shell, 点击打开, 即可开始编写python脚本了.二,安装selenium上面python已安装完成,接下来安装selenium.安装selenium之前需要安装必要工具.安装后,(比如zip包形式安装),进入解压的目录,在命令行执行如下命令即可安装.再然后安装pip同样,安装tar或解压包,

图像识别是计算机视觉领域的一个重要分支，近年来随着深度学习技术的快速发展，图像识别技术已经广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。通过本文的学习，你已经掌握了Python图像识别的基础知识，并能够使用OpenCV进行图像预处理，以及使用TensorFlow和Keras构建简单的卷积神经网络模型进行图像分类。接下来，我们将使用TensorFlow和Keras来构建一个简单的卷积神经网络

在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：1、计算验证码2、滑块验证码3、识图验证码4、语音验证码这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。识别验证码通常是这几个步骤：1、灰度处理2、二值化3、去除边框（如果有的话）4、降噪5、切割字符或者倾斜度矫正6、训练字体

###验证码类型如下：大概搜索了下，有两种主流思路：yolo目标检测算法和opencv模版匹配。很明显第二种成本远小于第一种，也不需要训练。而且这种验证码有干扰(两个目标点)，yolo一次还不能直接到位，还得进一步处理。我在搜索的时候还有用轮廓匹配做识别的，但是实测下来准确率很低，这里就不说了。

有经验的C/Java程序员可能会争论说用C/Java写会比Python写得快.这个观点见仁见智.我的想法是当你同时掌握Java和Python之后,你会发现用Python写这类程序的速度会比Java快上许多.例如操作本地文件时你仅需要一行代码而不需要Java的许多流包装类.各种语言有其天然的适合的应用范围.用Python处理一些简短程序类似与操作系统的交互编程工作最省时省力.足够简单的任务,例如一些

必须独立使用一台windows服务器去做，因为微信只有win和mac版本，你想要把他跑在线上就必须搞一台windows服务器，而且还必须挂一个微信上去，成本就很高 微信在不知道什么时候做了额外的反爬机制，根据我的搜索应该就是22、23年左右添加的，触发某种反爬机制之后，惩罚从以前的封禁24小时修改成了永久封禁。1.sn参数是由微信服务器生成的，用户无法自行指定；注意这里说的是抓不到在2019.10