logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

浏览器自动化中文环境踩坑实录:字体、时区、语言从原理到生产级配置

浏览器自动化的稳定性,往往藏在这些不起眼的细节里。字体、时区、语言,每一个单独拿出来都是小问题,但凑在一起就能让整个项目卡在部署环节好几天。本质上,我们做的不是"调参数",而是理解浏览器和操作系统的交互边界。知道每一个配置背后影响的是哪一层链路,遇到问题才能精准定位,而不是靠百度搜命令挨个试。

文章图片
#自动化#运维#python +1
基于 YOLOv8 和 PyTorch 的人体坐姿检测系统实战:深度学习与可视化技术全解析

摘要:本文提出了一种基于YOLOv8和PyTorch的实时人体坐姿检测系统,旨在帮助用户纠正不良坐姿以减少健康问题。系统通过摄像头采集视频流,利用YOLOv8模型识别人体关键点,分析坐姿状态,并实时反馈检测结果。文章详细介绍了技术挑战、应用场景、系统架构及实现步骤,包括数据采集、姿态检测、数据处理与可视化展示等模块。该系统可广泛应用于办公、教育和老年人健康管理等领域,未来可通过模型优化和多摄像头支

文章图片
#深度学习#pytorch#python
Selenium与BeautifulSoup结合使用的技巧:高效的Web抓取与自动化测试解决方案

摘要 Selenium和BeautifulSoup是Python中两大重要的Web抓取工具,分别擅长处理动态网页和解析静态HTML。结合使用二者可以显著提升数据采集效率:Selenium模拟浏览器行为获取动态内容,BeautifulSoup解析提取结构化数据。本文介绍了安装配置方法、基本使用流程(Selenium加载页面+BeautifulSoup解析)、实用技巧(模拟交互、等待加载、滚动页面、处

文章图片
#selenium#beautifulsoup#前端 +4
码垛机器人YOLO视觉定位完整实战:从目标检测、手眼标定到坐标转换全流程落地

优先排查三个问题:标定板是否和抓取面共面、相机是否有轻微晃动、机器人末端TCP是否标定准确。很多人忽略TCP标定,机器人本身的工具坐标误差会直接叠加到视觉定位结果上。码垛机器人视觉定位的核心不是“用YOLO识别出目标”,而是建立一套稳定、可复现的坐标映射体系。从相机标定、手眼标定到坐标转换,每一步的误差都会最终叠加到抓取精度上。实际落地时,不要过度追求模型精度,而要把更多精力放在标定验证、现场光照

文章图片
#人工智能#开发语言#python +2
第53天:Python与Excel交互:xlrd与openpyxl的使用

摘要: 本文介绍了Python与Excel交互的两种常用库:xlrd(适用于.xls文件)和openpyxl(支持.xlsx文件)。通过代码示例演示了读取、写入、修改Excel文件的基本操作,包括获取单元格数据、批量写入表格、设置单元格样式和使用公式。重点对比了两个库的适用场景,并提供了实践任务,帮助读者掌握Excel文件处理的核心技能。适用于需要Python自动化操作Excel的数据分析场景。

文章图片
#python#开发语言
Python实战:爬取百度热搜榜单Top50并实现数据可视化分析

本文通过Python实现了一个爬虫,抓取了百度热搜榜单的Top50热搜词,并通过数据可视化技术呈现了热搜词的分布与趋势。随着爬虫技术的不断发展,我们可以应用这些技术抓取更多的数据,进行更加深入的分析,帮助我们更好地理解公众的兴趣和社交热点。通过上面的代码,我们能够抓取到百度热搜榜单中的前50个热搜词,并将它们存储在一个列表中。未来,随着反爬虫技术的日益增强,我们将需要不断优化爬虫策略,使用更加高效

文章图片
#python#百度#信息可视化
使用 Python 爬虫抓取微博数据的详细步骤(2025最新版)

本文介绍了两种Python抓取微博数据的方法:1)通过分析XHR接口使用Requests获取JSON数据,需处理Cookie和反爬;2)使用Selenium模拟浏览器操作抓取页面内容。文章对比了三种抓取方式的优缺点,推荐API接口或Selenium方案,并详细说明了环境准备、Cookie获取、代码实现步骤及注意事项。数据目标包括微博内容、用户、发布时间和链接,最终可导出为CSV文件。两种方法各具特

文章图片
#python#爬虫#okhttp
全面解析scikit-learn:Python最强机器学习库的核心功能与应用实践

本文介绍了Python机器学习库scikit-learn的核心功能与应用。scikit-learn作为广泛使用的开源工具,提供了分类、回归、聚类、降维等丰富算法,以及数据预处理、模型评估和调优的完整流程。文章详细讲解了数据标准化、特征编码、模型训练与评估方法,并介绍了超参数调优工具GridSearchCV和Pipeline流水线功能。此外,还提及了样本不平衡处理技术SMOTE。通过本文,读者可以全

文章图片
#python#机器学习#scikit-learn
从嵌入式到深度学习:如何在嵌入式设备上运行 PyTorch 模型

摘要: 本文探讨了在嵌入式系统中部署 PyTorch 深度学习模型的方法与挑战。嵌入式设备通常面临计算资源有限、实时性要求高和低功耗等限制,但通过 PyTorch 框架及其优化工具(如 TorchScript、ONNX 和 PyTorch Mobile),可以实现高效模型推理。文章详细介绍了从 PC 端模型训练到嵌入式设备部署的流程,包括模型导出、转换(如 ONNX 格式)以及在 Raspberr

文章图片
#深度学习#pytorch#人工智能
Python爬虫框架Scrapy实战:从配置到项目部署

摘要: Scrapy是Python中强大的爬虫框架,支持多线程抓取、数据存储、中间件扩展等功能,适合中大型项目。本文介绍了Scrapy的安装配置、爬虫编写、数据存储(如JSON导出和管道处理)、反爬策略(代理池和User-Agent模拟)以及部署方案(Scrapy Cloud和Docker)。通过实战示例,帮助开发者快速上手,构建高效爬虫并部署到生产环境。适合有一定Python基础的读者学习使用S

文章图片
#python#爬虫#scrapy
    共 433 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 44
  • 请选择