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用Python爬虫抓取免费代理IP

不知道大家有没有遇到过“访问频率太高”这样的网站提示,我们需要等待一段时间或者输入一个验证码才能解封,但这样的情况之后还是会出现。出现这个现象的原因就是我们所要爬取的网页采取了反爬虫的措施,比如当某个ip单位时间请求网页次数过多时,服务器会拒绝服务,这种情况就是由于访问频率引起的封ip,这种情况靠解封不能很好的解决,所以我们就想到了伪装本机ip去请求网页,也就是我们今天要讲的使用代理ip。 目前网上有许多代理ip,有免费的也有付费的,例如西刺代理等,免费的虽然不用花钱但有效的代理很少且不稳定,付费的可能会好一点,不过今天我只爬取免费的代理并将检测是否可用,将可用ip存入MongoDB,方便下次取出。 运行平台:Windows Python版本:Python3.6 IDE: Sublime Text 其他:Chrome浏览器 简述流程为: 步骤1

如何用机器学习处理二元分类任务?

图像是猫还是狗?情感是正还是负?贷还是不贷?这些问题,该如何使用合适的机器学习模型来解决呢? 问题 暑假后,又有一批研究生要开题了。这几天陆续收到他们发来的研究计划大纲。 其中好几个,打算使用机器学习做分类。 但是,从他们的文字描述来看,不少人对机器学习进行分类的方法,还是一知半解。 考虑到之前分享机器学习处理分类问题的文章,往往针对具体的任务案例。似乎对分类问题的整体步骤与注意事项,还没有详细论述过。于是我决定写这篇文章,帮他们梳理一下。 他们和你一样,也是我专栏的读者。 如果你对机器学习感兴趣,并且实际遇到了分类任务,那我解答他们遇到的一些疑问,可能对于你同样有用。 所以,我把这篇文章也分享给你。希望能有一些帮助。 监督 监督式机器学习任务很常见。主要模型,是分类与回归。 就分类问题而言,二元分类是典型应用。 例如决策辅助,你利用结构化数据,判定可否贷款给某个客户; 例如情感分析,你需要通过一段文字,来区分情感的正负极性; 例如图像识别,你得识别出图片是猫,还是狗。 今天咱们就先介绍一下,二元分类,这个最为简单和常见的机器学习应用场景。 注意要做分类,你首先得有合适的数据。 什么是...

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