最近想要学习相应的爬虫项目，但是由于现在网络上大多都有相应的反爬效果，所以需要配置相应的代理ip，这里找到一个对应的可以获取免费ip的github项目，特地介绍一下相应的配置过程首先找到项目对应的github的网址代理ip对应的github网址下载下来之后需要安装相应的环境接下来需要配置相应的redis的对应环境redis对应环境安装安装对应的Redis-x64-3.2.100.zip的相应文件，

1.使用urlopen构造最基本的http请求方法，模拟浏览器的一个请求发起的过程importurllib.requestresponse = urllib.request.urlopen('https://www.python.org')print(response.read().decode('utf-8'))使用两行代码完成了python官网的抓取过程，输出了网页的源代码，它是一个HTTPR

jupyter notebook之中如果想要修改原先导入的python代码，必须修改源代码之后保存，然后必须重新restart&run之后，修改的python代码才能够生效。原因：之前输入的代码在import之后相当于防到了程序的内容之中，此时如果你修改硬盘之中的代码，内存之中的代码并不会被修改。重新import的话当发现内存之中有代码的时候，还是不会去从硬盘之中去导入相应的代码，所以必须

大佬的预训练代码的地址如下大佬的预训练代码的地址先放出所有的pretrain.py的代码，然后进一步地进行分析解读# coding:utf-8import osimport pickleimport torchimport randomimport warningsimport numpy as npimport pandas as pdfrom tqdm import tqdmfrom typi

今天写代码的时候发现一次错误这里的模型内容定义如下：from nezha import Bertbatch_size = 48bertmodel = Bert(maxlen=max_seq_len,batch_size=batch_size,**config)input_ids1 = keras.layers.Input(shape=(None,),dtype='int32',name="toke

【代码】No qualifying bean of type ‘...‘ available错误解决。

这里以我的一个小的项目bertforyou为例，来介绍一下github上面如何发布属于自己的python库首先安装一下对应的twine库pip install twine接下来写一个对应的setup.py文件#!/usr/bin/env pythonfrom io import openfrom setuptools import setup, find_packagessetup(name='b

#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8"""@author: HuRuiFeng@file: 7.9-backward-prop.py@time: 2020/2/24 17:32@desc: 7.9 反向传播算法实战的代码"""import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport seaborn as

首先贴出一张经典的textrnn的流程图对应的textrnn的结构如下：~~~pythonimporttorchimporttorch.nnasnnrnn = nn.RNN(10,20,2)#10为输入x的特征大小，20为隐藏层h的特征大小#2为循环层的数量(RNN中重复的部分)#input_size = 10,hidden_size = 20,num_layers = 2input = torc

【代码】No qualifying bean of type ‘...‘ available错误解决。