前言这次咱们来玩一个在Python中很牛叉的爬虫框架——Scrapy。scrapy介绍标准介绍Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的

设计两个大模块，存储（文件系统）与程序的实例模块。程序的实例模块划分为：存储管理，缓存机制，SQL解析，日志管理，权限划分，容灾机制，索引管理，锁管理。为什么使用索引？假设使用原始的全表查询，那么对于小量数据可能速度并没有影响，但是在大量数据的情况下会使得速度很慢。而索引，则类似于字典中的偏旁部首，加快了查询的效率。二叉

 在2D游戏中，类似泡泡龙炮台发射、敌人飞机永远指向PLAYER、愤怒小鸟弹弓发射等效果，都需要用到物体跟随鼠标绕一个点旋转的效果，在unity中实现代码很简单，但是在理解上有一定障碍，因为unity是3D界面，他的旋转并不是2D世界中那么简单。实现这种效果，可以使用两种方法，一种是采用角度计算，一种是采用向量运算；1，角度运算容易理解，但是代码较为

在上一章节《Google的伟大征程之一：如何攀登移动互联网这座高山》中，我们看到了Google曾经的辉煌，如今隐隐显现的危机，以及自身不断做出的努力。在这一章节，我们将详细介绍它其中的一款具有战略性意义的产品：知识图谱。三叉戟Google在大的方向推出了三个实质性的科技突破，正是这三者，将继续确保Goog

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/2af309d8a9c94452a07b615ec9c55b2e.png)It'seasytofindifyouknowwhatyou'relookingfor.如果你知道自己想追求什么，就很容易成功。问题描述

二分类、多分类与多标签的基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多

(IsolationForest无监督)这个算法是随机森林的推广。iTree树构造：随机选一个属性，再随机选该特征的一个值，对样本进行二叉划分，重复以上操作。iTree构建好了后，就可以对数据进行预测啦，预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下，看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有效检测异常的假设是：异常点一般都是非常稀有的，在iTree中会

根据DX摄象机D3DXMatrixLookAtRH(LH)摄象机主要有lookat坐标、eye坐标、up向量3部分组成，按照lookat和eye的关系我个人将摄象机分成2类：第一种lookat绕eye旋转我称他为“第一人称”摄象机；第二种eye绕lookat旋转我称他为“第三人称”摄象机。第二种摄象机比较适合一般的RPG游戏，也被称为跟随摄象机。第一种摄象机

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段