本文章参考《python深度学习》

新闻分类：多分类问题

新闻主题有多个类别，所 这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别， 所以更具体地说，这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification）问题的一个例 子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类（multilabel, multiclass classification）问题。

这篇文章会构建一个网络，将路透社新闻划分为46个互斥的主题。

路透社数据集

它包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括46 个不同的主题：某些主题的样本更多， 但训练集中每个主题都有至少 10 个样本。 与 IMDB和MNIST 类似，路透社数据集也内置为Keras 的一部分。

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from keras.datasets import reuters

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)

print(train_data[10])
[1, 245, 273, 207, 156, 53, 74, 160, 26, 14, 46, 296, 26, 39, 74, 2979, 3554, 14, 46, 4689, 4329, 86, 61, 3499, 4795, 14, 61, 451, 4329, 17, 12]

与IMDB评论一样，每个样本都是一个整数列表（表示单词索引）,甚至将索引解码为新闻文本的方式都一样，只不过要使用reuters.get_word_index()。

我们有 8982 个训练样本和 2246 个测试样本。

本文章参考《python深度学习》

电影评论分类：二分类问题

IMDB数据集

它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，训练集和测试 集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。

IMDB 数据集内置于Keras库。它已经过预处理：评论（单词序列） 已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词。

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from keras.datasets import imdb

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

参数num_words=10000的意思是仅保留训练数据中前10 000 个最常出现的单词。低频单词将被舍弃，这样得到的向量数据不会太大，便于处理。

train_data 和 test_data 这两个变量都是评论组成的列表，每条评论又是单词索引组成 的列表（表示一系列单词）。train_labels 和 test_labels 都是0 和1组成的列表，其中0 代表负面（negative）， 1 代表正面（positive）。

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>>> train_data[0] 
[1, 14, 22, 16, ... 178, 32] 
>>> train_labels[0]
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举例子理解具体某条评论：

某条评论为：[15, 16, 89, 77]，其中15代表字典中的I、16代表love、89代表this、77代表movie，那么这条评论为I love this moive。

Python深度学习

注：本文章摘自《Python深度学习》书籍

第一部分：深度学习基础

第一章：什么是深度学习

人工智能、机器学习与深度学习的关系

符号主义人工智能(symbolic AI)：

人们输入的是规则（即程序）和需要根据这些规则进行处理的数据，系统输出的是答案。

机器学习：

人们输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案，系统输出的是 规则。这些规则随后可应用于新的数据，并使计算机自主生成答案。

机器学习的三要素

1. 输入数据点
2. 预期输出的示例
3. 衡量算法结果好坏的方法

机器学习技术定义：在预先定义好的可能性空间中，利用反馈信号的指引来寻找输入数据的有用表示。

深度学习：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的层中进行学习，这些层对应于越来越有意义的表示。“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。

深度是指数据模型中包含的层数，这些分层表示几乎总是通过叫做神经网络(neural network)的模型学习得到。

注：这里所谓的神经网络与人类大脑神经等无关

反爬五

这一次针对此网站的破解，这次的网站破解过程没有前两面的那么复杂（当然对大佬来讲前面几个也是小菜一碟），下面开始介绍这次的破解过程吧。

这里要说明的一点是一开始我也不知道这个网站有加密，直接构造参数做POST请求毫无问题，但是当持续爬取后出现请求被限制的相关问题，才逐渐开始发现问题并解决问题。

1、构造参数做post请求

post请求的具体参数如图中所示，其中比较重要的是queryCondition,其为一个列表类型，每个元素是一个json对象（Python字典对象），并且支持添加多个元素，对应处罚种类、年份等，包括种类、年份以及地区代码等如何设置其实有一个文件写的非常清楚，直接在下面的search框中，搜索诸如“21_s”之类的关键字，就能找到相应的文件，这里不再多说。

这里的ciphertext参数一开始看不出来什么线索，第一反应这可能是个固定的参数值，直接复制到代码中请求果然可以成功请求到数据，可是后来持续爬取了一会发现就爬不到数据了，调式发现请求返回“你的请求已被限制”此类的信息。后来想到可能这个参数有问题，去浏览器中复制了一个新的到程序中执行又可以正常跑，所以此时才明确这个参数不是固定的，会动态变化，所以要去从网站源码中找出其是如何生成的。

2、寻找关键参数ciphertext

安装

pip install keras

backend:后端引擎，import keras时会提示当前使用的是哪一个backend

注：backend现在有tensorflow、CNTK、Theano

使用以下语句可以改变当前脚本使用的backend

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import os

>>> os.environ['KERAS_BACKEND']='theano'

注：Keras API 是Tensorflow的官方前端

Example：利用CNN实现cifar10小图片分类

1.先来简单了解几个问题

CNN（卷积神经网络）是什么？

从此明白了卷积神经网络

卷积层的使用

Conv2D:二维卷积层，即对图像的空域卷积。该层对二维输入进行滑动窗卷积，当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。例如input_shape = (128,128,3)代表128*128的彩色RGB图像（data_format='channels_last'）

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))

注：本篇文章是转载的，以下为原文作者和相关信息

作者：Stack_empty
链接：https://www.jianshu.com/p/c0215d26d20a
来源：简书

一、引子————边界检测

我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：

图片中的数字代表该位置的像素值，我们知道，像素值越大，颜色越亮，所以为了示意，我们把右边小像素的地方画成深色。图的中间两个颜色的分界线就是我们要检测的边界。

怎么检测这个边界呢？我们可以设计这样的一个 滤波器（filter，也称为kernel），大小3×3：

然后，我们用这个filter，往我们的图片上“盖”，覆盖一块跟filter一样大的区域之后，对应元素相乘，然后求和。计算一个区域之后，就向其他区域挪动，接着计算，直到把原图片的每一个角落都覆盖到了为止。这个过程就是 “卷积”。（我们不用管卷积在数学上到底是指什么运算，我们只用知道在CNN中是怎么计算的。）这里的“挪动”，就涉及到一个步长了，假如我们的步长是1，那么覆盖了一个地方之后，就挪一格，容易知道，总共可以覆盖6×6个不同的区域。

安装测试过程

建立虚拟环境：python -m venv 目录

启用虚拟环境：

linux下:source 目录/bin/activate；

windows下：cd Scripts–>activate.bat

安装tensorflow：pip install tensorflow

警告：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

忽略警告：

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import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

测试是否安装成功：

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import tensorflow as tf
import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)

print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())

tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32)
GPU: False

python代码规范–如何写出优雅、简洁并易于理解的代码

首部信息

首先在创建文件时，应该在文件首部声明一些必要信息，如开发者姓名、开发者联系方式以及该脚本的功能描述等，这样便于后续脚本的维护和审查。

若使用pycharm开发工具，可以在File-->settings-->Editor-->FIle and Code Templates中设置，这样每次新建文件时会自动生成某些基础信息。

基础信息模板：

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# _*_ coding:utf-8 _*_
"""
@time :${DATE} ${TIME}
@author :liutengfei
@mail:liutengfei@bertadata.com
@desc:
"""

面向对象Class

• 类名使用驼峰式命名方法,类名应与脚本文件名一致

• 对于无须继承任何类（或者说继承于基类object）的类，使用classs ClassName:而非class ClassName(object):定义

• 对于类变量或全局变量，使用全大写英文单词命名，多个单词间使用_连接，最多不超过3个

  ps: 类变量指的是定义在类中，但在各个类方法外的变量。类变量的特点是：所有类的实例化对象都可以共享类变量的值，即类变量可以在所有实例化对象中作为公用资源。 类变量推荐直接用类名访问，但也可以使用对象名访问。

• 使用全小写英文单词命名实例变量或普通变量，如果需要多个单词的，单词之间使用_连接，单个变量使用单词的个数不超过3个

• 私有变量/保护变量：_xxx单下划线开头叫保护变量，意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量,此变量不能通过from XXX import xxx 导入；__xxx 双下划线开头叫私有变量，只允许类本身访问，连子类对象也不能访问到这个数据

  ps:私有方法和保护方法的定义该规则同样适用

• 使用self作为实例方法的第一个参数；使用cls作为类方法的第一个参数；当定义的方法在实现时并不需要引用类或者实例时，定义为静态方法，使用 装饰器@staticmethod 来定义

  ps:类方法较少使用，其具体使用场景有待总结

提出问题

当我们写爬虫进行数据结构化时，经常遇到一些表格数据，无论是web表格还是Excel、Word or PDF中的表格，都很常见；如果表格非常规范化，我们在做结构化时可以说非常省事，一般认为某列对应我们的某字段值即可；但是，大多数时候，表格往往写的比较随意，某一字段值对应的数据并不是在固定的列。

举个例子，表格A对应的表头如下（这里用列表表示）：

[“企业名称”, “处罚决定书文号”, “违法行为”, “处罚内容”, “处罚决定机关名称”, “处罚决定日期”]

相应的我们有一个python对象，其字段值为：

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class PunishmentItem(object):
    __slots__ = (
        "name",                 # 行政相对人名称
        "irregularities",       # 违规行为
        "punishment_text",      # 处罚内容
        "department",           # 处罚决定机关名称
        'public_date',          # 时间
        'number',               # 文号
    )

于是我们在提取的时候，理想的方式是name对应表格第一列，number对应第二列，依此类推……

但是实际上可能还有表格B，其对应的表头为：

[“处罚决定书文号”, “企业名称”, “违法行为”, “处罚内容”, “处罚决定机关名称”, “处罚决定日期”]

我们发现其文书号和企业名称顺序是反的，那我们可能会想在程序中加个判断如果是B表格我们就调整索引值…

可是，事实上可能还存在表格C、D、E……，其表头顺序各不相同，我们要在程序中写无数个if else吗，显然是不可以的。

mysql常用命令与查询语句

连接mysql:

mysql -u username -p -h 主机 -D db_name

断开连接：quit or Ctrl + C

所有命令末尾加上;或者\g

查看所有数据库：

show databases;

切换数据库：

use <数据库名>;

查看所有数据表：

show tables;

通配符：

%百分号通配符: 表示任何字符出现任意次数 (可以是0次).
_下划线通配符:表示只能匹配单个字符,不能多也不能少,就是一个字符.

获取表中行数：

select count(md5_id) from t_kaitinggonggaos;

查看表中字段数据类型：

show COLUMNS from table

获取庭审公开网的数据：

select * from t_kaitinggonggaos_0 where url like 'http://tingshen%';

获取前两行并以友好格式展示：

select * from t_kaitinggonggaos_0 where url like 'http://tingshen%' limit 0,2\G

查看索引:

show index from table