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1. 初识 Nuxt.js

Nuxt.js 是一个基于 Vue.js 的通用应用框架。

与 vuepress 的关系:

Nuxt.js 能够胜任 VuePress 的功能,但它专为构建应用程序而设计,而 VuePress 更适合构建以内容为中心的静态站点,如技术文档,博客等。

2. 环境

笔者使用的 node 和 npm 版本如下:

  • node v10.13.0
  • npm v6.4.1

笔者测试 node v8.9.0 在安装依赖时会报错。在使用 nvm 切换到 node v10.13.0 后问题解决。

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引言

  深度学习(Deep Learning)本质就是多层神经网络。本文试图从神经网络诞生到当今炙手可热的深度学习最新进展,提供一个简单的发展历史概览。本文持续更新,为了力保事件准确性和可考证性,将提供相关参考来源。如有错误之处,欢迎读者朋友在评论区加以指正。

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引言

昨天在老家,发布了一篇《python 自动抓取分析房价数据——安居客版》。在文末,第6小节提供了完整代码,可以在 python3 环境,通过命令行传入参数 cookie 自动抓取房价数据。今天回到深圳,才想到,这段脚本只能抓取西双版纳的房价数据,如果读者不自己修改,那么就无法抓取其他城市的房价数据。于是,决定“好事做到底,送佛送到西”,将脚本加以修改,以北上广深为例,提供灵活抓取分析其他城市房价的完整代码。

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引言

中秋回家,顺便想将家里闲置的房子卖出去。第一次卖房,没经验,于是决定委托给中介。中介要我定个价。最近几年,房价是涨了不少,但是长期在外,也不了解行情。真要定个价,心里还没个数。网上零零散散看了下,没有个系统的感知。心想,身为一代码农,为何要用这种低效的方式去了解房价。于是,就有了今天这篇专栏,也是继上篇《python 自动抓取分析文章阅读量——掘金专栏版》json 爬虫的一个补充。这次要抓取的房价来自安居客,西双版纳房价数据(其他房产相关的垂直平台还未覆盖)。之所以说是上一篇的补充,因为,这次数据来自 html 。废话不多说,撸起袖子开始干。

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1. 简单介绍

行业常说的“数据分析三剑客”或者“机器学习三剑客”,指的就是 numpy(计算), matplotlib(可视化), pandas(分析) 这三个 python 库。如果拿自然科学学科类比,matplotlib 相当于“物理学”,pandas 相当于“化学”,而 numpy 就是“数学”, 是其他学科赖以立足的“基石”。

numpy 之所以是基石,是因为 numpy 为 matplotlib 和 pandas 等提供了底层数据结构和计算支持。而 numpy 核心数据结构就是多维数组(ndarray: N-dimensional array)。

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1. 简单介绍

pandas 是专为 python 编程语言设计的高性能,简单易用的数据结构数据分析工具库,它建立在 numpy 之上,可以许多第三方库完美集成在同一个科学计算环境中。pandas 被广泛应用于金融,统计,社会科学和许多工程技术领域,处理典型数据分析案例。

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1. 初识 OpenCv

1999年,英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目,并于 2000 年发布第一个版本。2005年,OpenCv 被首次应用在 Stanley,这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今,OpenCv 除了支持计算机视觉,还增加了众多机器学习相关算法,未来还将持续扩展。

OpenCV 支持众多主流编程语言,如:C++,Python,Java 等,可在不同的平台上使用,包括 Windows,Linux,OS X,Android 和 iOS。此外,基于 CUDA 的高速 GPU 运算接口,和 OpenCL 也在开发当中。

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matplotlib 是一个 python 的 2D 绘图库。大量的学术期刊,书籍出版物使用它来绘制专业的数据可视化图表。matplotlib 支持跨平台,可运行在 python 脚本,python 解释器, IPython,Jupyter notebook, web 应用服务器,以及四个 GUI(Graphical User Interface) 工具包中。使用matplotlib ,只需要几行代码,便可绘制折线图,直方图,功率谱(power spectra), 条形图,误差图,散点图等。

1. 安装

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pip install matplotlib
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和上一篇《python 图像处理类库 PIL (一)》一样,本文依然以图片 dog.jpeg 为例,演示 PIL Image 模块的实例接口。

1. 导入 Image 模块,打开 dog.jpeg 图片

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from PIL import Image

image = Image.open("dog.jpeg")

dog.jpeg 可将此图保存到电脑,以运行本文的代码

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