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r爬虫论文前沿信息_免费网络爬虫网站(2024年12月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

r爬虫论文

从普通211到新国立全奖博：我的逆袭之路 𐟎“ 我的学术旅程 𐟎“ 𐟒ᠨƒŒ景 𐟒ኊ𐟓š 本科：普通211，电子信息工程专业，平均分83 𐟖堧ᕥ㫯𜚥⨥𐔦œ쥤祭樽碌𖥷姨‹专业，成绩H2A 𐟌 博士：新加坡国立大学计算机科学专业，无GRE破格录取 𐟚€ RA 经历 𐟚€ 本科本校：DL（深度学习）加州大学伯克利分校：ML（机器学习）香港大学：RL（强化学习）中山大学：DL（深度学习）中科院软件所：DL & Healthcare（深度学习与医疗）清华大学：NLP（自然语言处理） NUS：HCI（人机交互） 𐟎‰ 成绩逆袭 𐟎‰ 大二结束：均分76（全班13/24），获得一些唱歌比赛奖项大三大四：均分90+（全班1/24，年级4/106），全国机器人大赛一等奖𐟥‡ 本科毕业：均分83 [汗颜R] 𐟔砦Š€能进阶 𐟔犦œ짧‘刚毕业：为了机器人大赛学了一点C语言，其他编程语言都不会... 现在：掌握C、Python、Java、Javascript、函数式编程、前后端开发、部署、DL（计算机视觉、NLP）、ML、数据分析、爬虫、分布式系统 𐟓ƒ 论文 𐟓ƒ SCI论文共4篇：1篇Q1，一作，影响因子7.4；其他两篇也一作 𐟌𑠧𛓨𐟌𑊧”Ÿ活不在别处，只在当下。与其抱怨，不如行动。每一步的努力，都离梦想更近一点！

如何在家制作昆虫标本：简易指南 𐟐› 好久没做昆虫标本了，冰箱里塞满了各种昆虫和爬虫的尸体。为了保持手艺不生疏，今天决定做个标本练练手。首先，把冰冻的昆虫尸体放入温开水中解冻。这一步很重要，不然标本会很难处理。我在这一步出了个小插曲，把泡水的尸体放在了一个不起眼的地方，结果去东京玩了几小时，回到家闻到一股恶臭，才知道出问题了。忍着恶臭继续制作，一度想放弃，但为了金刚大鹿角还是坚持下来了。接下来是准备工作。首先准备好制作工具，包括三号捷克针、昆虫标本板（这个标本板超级好用，海绵下面是硬木板，防止海绵不平整）、各种大小的锹甲付节和用于标本部位连接的黏糊。因为锹甲肉少，不需要掏肉。标本泡水太久会有一股恶臭，所以我还戴上了kn95口罩。开始制作标本。先用标本针插穿标本的右后胸部进行固定（注意⚠️不是前胸背板）。然后活动活动昆虫的筋骨，让其关节不要太过僵硬。接着按个人喜好摆造型，把标本整姿。最后给标本按上缺失的部位，比如我的金刚大鹿角就缺失一个付节和一个触角，触角暂时没有合适的。最后一步，把做好的标本放置在阴凉通风的地方干燥。整个过程耗时约10分钟，手法还是没有生疏[赞R]。通过这次制作，不仅复习了标本制作技巧，还提醒自己要时刻保持警惕，避免类似的小插曲发生。希望这篇简易版昆虫标本制作指南能帮到大家！

港大MKT选修课攻略：三门热门课程详解这次为大家带来港大MKT专业中三门非常受欢迎的选修课，涵盖了数据分析、数字营销等多个方面。希望这些信息对大家选课有所帮助！ 𐟓š 7025 Algorithms, Big Data and Online Marketplaces 这门课由清华计算机本科毕业的Xi Li教授授课，他的课堂非常有趣且干货满满。课程内容结合了案例学习、数据分析方法和R语言实操，包括线性回归、逻辑回归、固定效应、二次回归、敏感性分析等。此外，还介绍了网页爬虫、Tableau和前沿研究。虽然工作量较大，但收获颇丰。考核方式：课堂参与+小组作业（分析学术论文做pre+2次小组研究ppt）+个人作业ppt 𐟓ˆ 7029 Platform Business Models and the Sharing Economy 这门课是第一次开设，由来自NUS的教授授课。课程内容涉及全球互联网大厂的案例，从专业学术角度分析平台型企业的网络效应、解决痛点、建立过程、定价策略、信任建立、政府监控等。课堂互动较多，可能会被点名哦。考核方式：课堂参与+小组作业（可以三选二）+final小组创业计划（ppt+pre+report） 𐟒𜠍SBA7014/MSMK 7028 Business Simulation 这门课由BA老师开设，适合BA和MKT专业的同学选。课程内容涉及软件@RISK和Simio，需要用Windows系统。课程涵盖了基础统计知识、蒙特卡洛模拟、排队系统、Input Analysis等。虽然工作量较重，但教授非常友好，对熟练掌握Excel也很有帮助。考核方式：课堂参与+个人作业（4次）+小组作业（ppt+pre）希望这些信息能帮助大家更好地选择适合自己的课程，祝大家选课顺利！

留学生必备：R语言数据分析与可视化全攻略 𐟓š 基础编程：掌握R语言的基本语法和数据类型；了解控制结构；熟悉函数和函数参数；掌握错误处理和调试技术。 𐟓Š 数据结构和操作：操作向量、矩阵和数据框；掌握数据合并、连接和重塑技巧；进行数据清洁和预处理；使用数据可视化工具。 𐟓ˆ 统计分析：进行描述性统计和推断统计；学习线性回归和广义线性模型；探索时间序列分析和预测方法。 𐟤– 机器学习：监督学习（如线性回归、决策树、随机森林）；非监督学习（如k-Means聚类、层次聚类）；神经网络和深度学习；模型评估和选择。 𐟎蠦•𐦍﨧†化：使用Base R图形；利用qgplot2库；创建Shiny应用程序实现互动可视化。 𐟔砦•𐦍作和清洁：使用dplyr库进行数据操作（如过滤、分组、汇总）；利用tidyr库进行数据变换（如pivotTable、melt）；使用readr和writer库进行数据文件读写。 𐟔— 数据库集成：使用RDBMS驱动程序连接数据库（如MySQL、PostgreSQL）；利用SQL查询数据库。 𐟌 网络爬虫：使用rvest库进行网络爬虫；利用xml2库处理XML数据。 𐟓栦œ𚥙襭椹库：使用caret包支持机器学习模型；利用dplyr包支持机器学习工作流。 𐟏… 高级主题：探索Bayes统计学和模型；使用ARIMA模型进行时间序列预测；自然语言处理（NLP）。

Python入门指南：从零开始的必经之路大家好！作为一个已经学习Python一段时间的小白，我想和大家分享一下我的学习路径，希望能帮到那些和我一样刚开始接触Python的小伙伴们。一R] 打好基础首先，基础是最重要的！不要怕困难和枯燥，只有基础打牢了，之后做项目才会比较容易上手，而且速度也会快很多。推荐大家可以去某站或者某音上搜索相关的视频进行学习，这里的资源非常丰富，方便大家找到适合自己的教程。二R] 第三方库的应用当你的基础知识比较牢固后，接下来可以开始学习一些常用的第三方库，比如requests等。这个时候，你也可以根据自己的需求接手一些小项目，这样可以多一点实践机会，多想想如何实现。三R] 实战项目阶段到了实战项目阶段，就要开始学习一些框架了，比如面向网站开发的Django和Flask，还有爬虫方面的Scrapy。此外，还要学会看文档，这对后续的学习和项目开发非常有帮助。 ⚠️⚠️⚠️ 注意事项最后，一定要注意教程的版本问题！如果遇到教程版本过旧的情况，可以同时做两个完全的项目，一个与教程的老版本保持一致，比如各种安装包的版本等。这样可以确保你不会因为版本不兼容而遇到问题。希望这些建议能帮到大家，祝大家学习顺利！

4个Python代码，新手必学！ 𐟓œ 适合新手的Python代码推荐简单的网站爬虫 𐟌 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求并获取网页内容 url = "" # 替换为你想要爬取的网页 response = requests.get(url) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 提取信息并输出 # 例如，提取标题 title = soup.title.string print(f"网页标题: {title}") ``` 文本文件分析工具 𐟓š ```python # 打开文件并统计行数、字符数和单词数 filename = "sample.txt" # 替换为你的文件名 with open(filename, "r") as file: lines = file.readlines() num_lines = len(lines) num_chars = sum(len(line) for line in lines) num_words = sum(1 for line in lines for word in line.split()) print(f"行数: {num_lines}") print(f"字符数: {num_chars}") print(f"单词数: {num_words}") ``` 猜数字游戏 𐟎𒊊```python import random number_to_guess = random.randint(1, 10) # 生成1到10之间的随机整数 while True: guess = int(input("猜一个数字(1-10): ")) # 输入猜测的数字 if guess < number_to_guess: # 如果猜的数字小于目标数字，提示太低了！ print("太低了！") elif guess > number_to_guess: # 如果猜的数字大于目标数字，提示太高了！ print("太高了！") else: # 如果猜对了，恭喜你！然后退出循环。 print("恭喜你，猜对了！") break ```

实证研究指南：从数据到论文发表最近有不少朋友问我关于成本粘性模型的问题，尤其是毕业论文的压力下，大家都在忙着找数据、写代码、做实证。今天我就来聊聊这个话题，希望能帮到大家！数据从哪里来？𐟓ˆ 首先，数据真的很重要！尤其是那些看起来很复杂的模型、需要爬虫爬取的文本数据，或者学校可能没有权限的数据库数据。一般来说，这些数据可以在经管之家上找到，但需要付费（淘宝上好像有代下载的服务，不过我没用过）。我自己买过一些数据，比如Weiss成本粘性模型和真实盈余管理模型。如果你有需要，可以联系我，价格很亲民的，毕竟我也是个穷孩子，想回点血嘛！用啥软件做实证？𐟒𛊦ˆ‘用的是Stata14，不过老师推荐的是SPSS。个人觉得难度排序是：Excel < SPSS < Stata < Python < R。SPSS最人性化，不需要编程，按照图表点就行，但结果需要加工才能用。相比之下，Stata虽然要简单编程，但结果可以直接用，对不想排版的人很友好。Python和R功能最强大，但需要一定的编程基础。软件不会用怎么办？𐟘𕊥ˆ릋…心！小破站是个学习的好地方。Stata的话，推荐连享会，公主号和知乎上都有很多资源。另外，陈强老师的《计量经济学》和一些实证论文的教材也很不错。不用太在意数学推导，主要是多练习。论文没有头绪怎么办？𐟓 平时要多看论文！注意看理论是如何推导的，研究思路、用的什么变量和模型、进一步研究和稳健性研究是怎样做的、创新点在哪、如何与现实结合、解决了什么问题。时间来不及的话，可以在知网上搜索一些顶刊，比如《会计研究》和《管理世界》，看看大牛们都在研究什么。或者点击感兴趣的关键词，会出来关注指数、最多被引、文献综述等信息。注意！⚠️ 写论文不是炫技，要找最能解决问题的模型。最重要的是讲清楚故事线，推导要搞明白（毕竟只要数据够多，啥关系都是显著的）。实证研究就是不断试错的过程，模型不显著或者结果不满意很正常的，不要着急。写在后面𐟓œ 其实我的经验也不多啦（马上大三），只是之前独自参加了一些论文比赛。虽然还没学计量经济学，但平时挺感兴趣的。来问我的各位基本都是大四的学长学姐们，大家肯定比我厉害！加油！希望这些小建议能帮到你们，祝大家论文顺利！

文科生必看！数据分析能力如何快速提升？数据分析是一种既通用又稀缺的能力，现在很多岗位都要求你具备这种能力。数据分析可以应用到任何岗位中，产生如虎添翼的效果。 𐟓Š 文科生如何掌握数据分析能力？文科生在进入外企或互联网大厂时，产品、运营、市场等岗位都需要数据分析基础。虽然文科生在这一块的基础知识较为薄弱，但数据分析的门槛相对较低，对文科小白，尤其女生而言，较为友好。 𐟒ᠦ–‡科生可以做数据分析师吗？当然可以！而且你可以进入外企工作。外企尤为看重对商业的理解，以及透过数据挖掘背后商业机会的能力。 𐟌 为什么选择外企？机会公平：每个人都有机会展示自己的能力。工作氛围好：不卷，工作压力相对较小。福利待遇优：假期多，注重员工关怀。文化多样性：注重文化多样性和员工关怀。 𐟓š 如何学习数据分析？统计学：约15天推荐教程：小破站可汗统计学推荐书籍：《极简统计学》《深入浅出统计学》内容：描述性统计及各类图表，深入一点需要了解线性回归、贝叶斯、假设检验等。 Excel和SQL：约30天推荐教程：王佩丰Excel基础教程、MySQL数据库查询练习：VLOOKUP函数、数据透视表、Excel可视化图表、SQL50题数据分析工具：主要用于数据分析产品化，是必备技能，主流工具选一个学就行。 BI可视化工具和Python/R语言：约60天推荐教程：Tableau教程、FineBI社区、廖雪峰Python课练习：跟着Tableau教程练习、牛客网推荐书籍：《利用Python进行数据分析》《R语言实战》业务思维+沟通+项目管理：约30天推荐书籍：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》内容：提出问题-理解数据-数据清洗-构建模型-数据分析-数据可视化 𐟒ᠨᥥ……技能：爬虫和算法爬虫：用于获取数据算法：用于数据处理和分析数据分析能力不仅是通用的，而且是稀缺的。掌握数据分析能力，你将能够在任何岗位中如虎添翼。

职场必备：数据可视化技能提升指南 𐟓ˆ 想要在职场中脱颖而出？掌握数据可视化技能是关键！数据分析能力是现代职场中的一项通用技能，能够为你的职业发展提供强有力的支持。以下是提升数据可视化能力的步骤和工具推荐，助你成为职场中的佼佼者。 𐟎˜Ž确目标：首先，要明确数据可视化的目标。是为了展示销售业绩、分析市场趋势，还是进行产品对比？明确目标有助于制定合适的分析策略。 𐟓Š 数据整理：整合数据，拆解构成，有针对性地设计PPT的内容和结构。确保数据的准确性和完整性，为后续的可视化分析打下基础。 𐟎蠦•𐦍﨧†化：利用图表、图形等可视化工具，将数据以直观的方式展示出来。通过图表和图形，问题与需求一目了然，有助于更好地理解数据背后的含义。 𐟛 工具推荐：数据分析工具： R：统计计算和数据可视化的顶级工具，适合有一定编程基础的用户。 MatLab：偏向于数据分析，操作简单，易于上手。数据收集工具：八爪鱼大数据：采集数据的工具，即使不懂爬虫也可以轻松使用。 MySql：强大的数据库工具，全球知名，入门难度中等。数据可视化工具： Tableau：专为初学者设计，提供交互式可视化体验。 Echarts：提供丰富的模板，支持一键生成图表。 𐟓š 数据库工具： GitHub：代码托管云服务工具，适合管理数据仓库。 Airtable：适合新手使用的工具，电子数据表和内置日历功能实用。 𐟓Š 开源数据工具： Pentaho：拥有大量数据源，适合用于分析和管理工作。 OpenRefine：功能强大，能够轻松处理大量数据。通过掌握这些工具和方法，你将能够更好地进行数据分析和可视化，提升在职场中的竞争力。

数据分析入门指南：必备技能清单数据分析的热度近年来不断上升，许多人看到其广阔的前景和相对较低的门槛，纷纷跃入这个领域。𐟓ˆ 然而，想要在数据分析领域找到一份满意的工作，仅仅有兴趣是不够的。你需要掌握一些关键的技能，如Excel、SQL、数据可视化等。𐟓Š 首先，Excel是数据分析师的基本工具。你可以通过Excelhome网站学习，那里有许多人分享他们的经验，还有免费的教程。亮虎的Excel课程则是另一个不错的选择，提供了保姆级的教程。此外，《深入浅出数据分析》这本书也是一个很好的资源，它用图文结合的方式，帮助你理解Excel的思维方式。 SQL是另一个重要的技能。虽然相对简单，但要完全掌握还是需要一定的努力。你可以在某站上找到许多资源，如戴师兄的SQL入门实战课程，以及黎曼的猜想和尚硅谷的Hive教程。刷题是提高SQL技能的好方法，牛客网和LeetCode上的题目都是不错的选择。 Python是数据分析的另一种编程语言，与R语言并驾齐驱。你可以通过孙兴华的Python分析三部曲来学习Python爬虫，以及《像计算机科学家一样思考》这本书来提升你的编程思维。 BI工具如Tableau和QuickBI也是数据分析师的重要技能。你可以在某站上找到许多相关的教程，如戴师兄的Tableau可视化和仪表盘搭建课程，以及孙兴华的PowerBI基础和函数教程。最后，业务分析也是数据分析师需要掌握的重要技能。你可以通过阅读《增长黑客》和《精益数据分析》这两本书来学习如何从业务视角进行数据分析。记住，数据分析的需求不是炒出来的，而是各行各业真实存在的需求。但重要的是，数据分析需求并不等于数据分析师的需求。你需要不断学习和实践，才能在这个领域脱颖而出。𐟌Ÿ

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