基于Java的XxlCrawler网络信息爬取实战-以中国地震台网为例
rawler组件 1、关于XxlCrawler 2、核心概念介绍 三、实际信息爬取 1、新建maven项目 2、新建model层对象 3、实际爬取 总结 前言 如今，只要谈起网络信息爬取也就是爬虫，相信绝大多数人的第一反应就是Python。确实Python在信息爬取方面资料很多，内容很丰富，同时案例也很丰富。爬虫技术是一门有一定门槛的技术。而在网络请求当中，不管是出于攻方或者...
计算机网络——应用层
一、网络应用的原理 1、网络应用的架构：客户-服务器模式（C/S模式）。对等模式（P2P）。混合体。 ①Client-server结构 服务器（server）： 始终在线的主机永久IP地址通常在数据中心，便于扩展 客户端（clients）： 与服务器通信可能间歇性连接可能具有动态IP地址不要直接相互交流 ②peer-peer结构 没有始终在线的服务器任意终端系统之间直接通信每个结点可以请求服务也可以向...
2024年第十七届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛B题思路
B题 神经外科手术的定位与导航 人的大脑结构非常复杂，内部交织密布着神经和血管，所以在大脑内做手术具有非常高的精细和复杂程度。例如神经外科的肿瘤切除手术或血肿清除手术，通常需要将颅骨打开一个（或几个）圆形窗口，将病变部位暴露在术野中。但当病变部位较深时，就必须将上方的脑组织进行一定程度的牵拉、移位。这种牵拉和移位的幅度不能太大，而且具有损伤脑组织的风险。所以医生需要仔细设计手术方案，才能在尽量减小损...
Objective-C网络请求开发的高效实现方法与技巧
前言 在移动应用开发中，网络请求是一项至关重要的技术。Objective-C作为iOS平台的主要开发语言之一，拥有丰富的网络请求开发工具和技术。本文将介绍如何利用Objective-C语言实现高效的网络请求，以及一些实用的技巧和方法。 1.Objective-C技术优势 Objective-C是一种基于C语言的面向对象编程语言，它具有以下几个特点： 动态运行时特性：Objective-C采用了动态运...
基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89100162 效果图 结果分析 ...
Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析 完整代码： Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析.zip资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89087121 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 Bilstm双向长短期神经...
基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测，gru神经网络的负荷预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测，gru神经网络的负荷预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测，gru神经网络的负荷预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89104518 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 基...
基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89104523 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 基于双向长短期...
2024 Mathorcup高校数学建模挑战赛（C题）| 物流网络货量预测 | 建模秘籍&文章代码思路大全
i,Td) 其中， H i , d − j H_{i,d-j} Hi,d−j表示分拣中心 i i i在 d − j d-j d−j天的货量， W i W_i Wi表示分拣中心 i i i的物流网络配置信息， T d T_d Td表示日期 d d d的特征信息。 在这个模型中，我们使用历史货量、物流网络配置信息和日期特征信息来预测未来的货量。历史货量可以反映出分拣中心的日常运作情况，物流网络配...
基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114989 效果图 结果分...