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  • 用户 'NT Service\SSISScaleOutMaster140' 登录失败2021-07-02 16:04:14

    用户 'NT Service\SSISScaleOutMaster140' 登录失败。 原因: 找不到与提供的名称匹配的登录名。 项目情况: 用户 ‘NT Service\SSISScaleOutMaster140’ 登录失败。 原因: 找不到与提供的名称匹配的登录名。 [客户端: ] 页面上报错:等待的操作过时。 在服务器上查看Windows日志报

  • python爬虫入门与综合应用2021-06-26 23:31:39

    1.练习一:百度首页进行数据 import requests # 发出http请求 re=requests.get("https://www.baidu.com") # 查看响应状态 print(re.status_code) #输出:200 #200就是响应的状态码,表示请求成功 #我们可以通过res.status_code的值来判断请求是否成功。 2.用爬虫下载孔乙己的文章

  • 常用的User-Agent合集2021-06-17 16:53:09

    常用的User-Agent 1) Chrome Win7: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1 2) Firefox Win7: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0 3) Safari Win7: Mozilla/5

  • python os模块和os.path模块2021-06-14 09:30:59

    一、os python库中有os.py但是其中并没有定义相关函数,这些函数(例如:os.open , os.makdir)来自于其他文件 以下是os.pyt部分源代码 if 'posix' in _names: name = 'posix' linesep = '\n' from posix import try: from posix import _exit __a

  • 广义二项级数 & 广义指数级数 学习笔记2021-06-10 22:04:51

    目录广义二项级数结论证明证明 (1)证明 (2)证明 (3)广义指数级数 参考文章 ,ei & qwaszx tsdy! 感觉 "参考文章" 中有些地方的描述有点奇怪或证明相对麻烦,于是就有了这篇 blog 广义二项级数 定义广义二项级数如下: \[\mathcal{B}_t(z) = \sum\limits_{n \ge 0} \binom{tn + 1}{n} \fr

  • Scrapy中selenium的应用-----并通过京东图书书籍信息爬取项目进行实操!2021-06-09 19:02:33

    引言------ 在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候,往往会碰到页面动态数据加载(ajax)的情况发生,如果直接使用scrapy对其url发请求,是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现,通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们

  • user-agent2021-06-09 19:01:54

    Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US) AppleWebKit/525.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/0.2.149.29 Safari/525.13 Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/531.4 (KHTML, like Gecko) Chrome/3.0.194.0 Safari/531.4 Mozilla/5.0 (Windo

  • mybatis ON DUPLICATE KEY UPDATE语句转为oracle语句2021-06-02 16:00:06

    on duplicate key update 的意思是插入的数据中存在与唯一主键相同的即存在则更新,不存在则插入,适用于mysql数据库,oracle数据库中使用 MERGE INTO ..... using ...on ...when matched then ... when not matched then 实例如下: mysql: insert into table (PID,SPWID,BTCD,SV,BX

  • CodeForces - 1484D Playlist(循环链表+bfs)2021-05-23 21:01:46

    题目链接:点击查看 题目大意:给出一个长度为 n n n 的数列,规定其是一个首尾相接的环,不断的遍历该环,如果满足 g c

  • 1.爬虫基础2021-05-20 13:02:19

    目录一、爬虫准备常见问题1、\ufeff 一、爬虫准备 user_agent列表 user_agent_list = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windo

  • [Python爬虫实战2]爬取济南安居客网站上所需街区的二手房平均房价数据2021-05-17 19:59:23

    文章目录 一、项目简介二、安居客网页分析1、整体分析2、细节分析2.1提取一个页面所有的房源信息2.2提取每个房源信息中的信息2.3如何爬取下一页的房源信息 三、程序编写1、数据去重2、反爬虫策略3、使用requests请求网页4、爬取并解析网页5、计算每个区县的平均房价6、引

  • JS爬虫 利用axios和cheerio爬取好大夫病历并生成xlsx2021-05-16 20:32:32

    var axios = require("axios") var cheerio = require("cheerio") var xlsx = require('node-xlsx'); var fs = require('fs'); var userAgentPool = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, l

  • SvCom控件,在所有Windows都使用Delphi2021-05-14 13:03:04

    SvCom控件,在所有Windows都使用Delphi   SvCom控件是一个集成的工具和类捆绑包,用于开发支持程序和利用NT Security框架。目前,SvCom组件在所有Windows风格下都使用Delphi版本。   与没有SvCom的调试服务相比,基于SvCom的提供程序的调试要简单得多。使用Delphi VCL进行支持调试

  • 2021-2022学年学英语报七年级第8期答案外研版基础版2021-05-09 20:01:24

    1.novelist [ˈnɔvəlɪst] n. 小说家 novel [ˈnɔv(ə)l] n. (长篇)小说 2. nursery [ˈnɜːsərɪ] n. 托儿所 nurse [nɜːs] n. 护士;保育员 nursing [nɜːsɪŋ] n.(职业性的)保育,护理 3. operation [ɔpəˈreɪʃ(ə)n] n. 手术,操作 operator [ˈɔpəreɪtə(r)] n. 接线

  • 【通信】基于matlab Alamouti空频编码【含Matlab源码 801期】2021-05-06 15:32:57

    一、简介 二、源代码 clc clear all L=10000; % 符号周期数 N=256; % OFDM字载波个数 G=32; % CP长度 M=2; % 便于调制 Nt=3 ; % 多径信道数 3 Nr=26; % 多径信道数 26 snr=0:2:30;% 信噪比 %% 原始数据流 x_gene_bit= floor(rand(1,L*N*M)*2); x_

  • Nt 9832x loader注意事项2021-05-06 15:03:13

    详细参考官方文档 software\board\document\OSDRV\NT9832x_Boot_Loader_User_Guide_en.pdf loader编译问题 解压na51068_loader源码 进入na51068_loader/MakeCommon make clean make release 注意 make 会报错的必须MakeCommon目录下 make release 项目配置快速修改 a、配置

  • 【三维路径规划】基于matlab A_star算法三维路径规划【含Matlab源码 003期】2021-05-05 23:02:18

    ## 一、简介 A*算法A算法是一种典型的启发式搜索算法,建立在Dijkstra算法的基础之上,广泛应用于游戏地图、现实世界中,用来寻找两点之间的最短路径。A算法最主要的是维护了一个启发式估价函数,如式(1)所示。f(n)=g(n)+h(n)(1)其中,f(n)是算法在搜索到每个节点时,其对应的启发函数。它由

  • Leetcode 897. 递增顺序搜索树2021-04-25 17:33:07

    /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {} * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} *

  • vc++搭建一个NT服务框架2021-04-25 17:01:13

       vc++搭建一个NT服务框架     #includeint main(int argc, char* argv[]){ printf("/twindows based service demo/n"); printf("/tgxisone@hotmail.com/n");    if(argc!=3) {  printf("usage: %s -install[remove]",argv[0]);  return 0; }  if

  • 使用chrome下载m3u8视频2021-04-22 20:55:01

    下载后使用.key结尾的文件配合和key同名文件参考如下网址代码解密视频 https://dongfangyou.blog.csdn.net/article/details/105588190 下载代码import randomimport timeimport requestsimport datetimefrom Crypto.Cipher import AESfrom selenium import webdriverdef

  • scrapy下载中间件设置代理和useraget大全2021-04-22 19:51:18

    def process_request(self, request, spider): request.headers[‘User-Agent’]=random.choice(UserAgents) request.meta[‘proxy’]=random.choice(proxies)UserAgents=[“Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Ve

  • python报错“AttributeError: 'set' object has no attribute 'items'“2021-04-22 19:33:17

    作为才开始学爬虫的萌新,遇到了一个这样的错,很懵逼 后面到网络到处查看大佬的解决方法,才发现headers的请求头部信息有错误,headers是一个字典,不是字符串,所以报错了 原代码 headers={ #假装自己是浏览器 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537

  • 网络/命令行抓包工具tcpdump详解2021-04-16 13:08:14

    概述用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去

  • CAN口转换器通信2021-04-11 09:03:55

    本章节分为两部分,主要介绍CAN@net II/Generic 和CAN@Net NT 200的配置过程,二者使用方法均通过TCP/IP访问,遵循ASCII Protocol; 二者的主要区别是后者有两个CAN口 CAN@net II/Generic: CAN@Net NT 200: 1.CAN@net II/Generic配置过程 1.1 安装好CAN口转化器并完成网线部署; 1.2 在

  • 第五章决策树.5.2 剪枝2021-03-21 13:29:08

    文章目录 导入剪枝剪枝算法 本课程来自深度之眼,部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。 公式输入请参考: 在线Latex公式 导入 模型常常会出现过拟合的现象,造成过拟合的原因有: 1.训练epoch太多(解决方法是早停) 2.模型太复杂(降低模型复杂度:减少参数,网

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