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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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（1）作者是风控、AI、算法领域的资深专家，曾在多家知名金融科技公司从事基于机器学习的风控算法优化工作，经验十分丰富。 （2）从、从信贷风险业务、数据分析与挖掘方法、机器学习模型3个维度全面展开，详解信用风险量化的数据分析与建模。 （3）基于Python新版本撰写，每个章节都包含问题、案例、算法3个部分，实操性强。 （4）来自西南财经大学、*等学术界和企业界的多位转件高度评价。 （5）全出采用 漫画 公式 代码 的形式，既有趣、易读，又精炼和实操。
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这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材，面向本科院校“计算机视觉”实践课。本教材主要的特点是：1.以前沿的算法应用为主，不再花篇幅介绍一些过时的算法。2.软件采用开源计算机视觉库OpenCV，通用性高，有利学生就业。3.编程语言采用Python，易于编写和调试，学生可以专注在知识点上面，避免耗费太多时间在配置开发环境和调试程序上。
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