人工智能課程體系及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

1、人工智能課程體系及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1、機(jī)器學(xué)習(xí)課程大綱第一課：Python基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算庫(kù)numpyI.Python語(yǔ)言基礎(chǔ)2 .Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表，字典，元組）3 .科學(xué)計(jì)算庫(kù)NumpyS礎(chǔ)4 .Numpy數(shù)組操作5 .Numpy矩陣基本操作6 .Numpy矩陣初始化與創(chuàng)建7 .Numpy排序與索引第二課：數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)與數(shù)據(jù)可視化庫(kù)1 .Pandas數(shù)據(jù)讀取與現(xiàn)實(shí)2 .Pandas樣本數(shù)值計(jì)算與排序3 .Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理與透視表4 .Pandas自定義函數(shù)5 .Pandas核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series詳解6 .Pandas數(shù)據(jù)索引7 .Matplotlib繪制第一個(gè)折線圖8 .Matpl

2、otlib條形圖，直方圖，四分圖繪制29 .Matplotlib數(shù)據(jù)可視化分析第三課：回歸算法1 .機(jī)器學(xué)習(xí)要解決的任務(wù)2 .有監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督問(wèn)題3 .線性回歸算法原理推導(dǎo)4 .實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易回歸算法5 .邏輯回歸算法原題6 .實(shí)戰(zhàn)梯度下降算法第四課：案例實(shí)戰(zhàn)信用卡欺詐檢測(cè)1 .數(shù)據(jù)與算法簡(jiǎn)介2 .樣本不平衡問(wèn)題解決思路3 .下采樣解決方案4 .正則化參數(shù)選擇5 .邏輯回歸建模6 .過(guò)采樣與SMOT算法第五課：決策樹與隨機(jī)森林1 .嫡原理，信息增益2 .決策樹構(gòu)造原理推導(dǎo)3.ID3,C4.5算法4 .決策樹剪枝策略5 .隨機(jī)森林算法原理6 .基于隨機(jī)森林的特征重要性選擇第六課：Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)案例

3、實(shí)戰(zhàn)1 .泰坦尼克船員獲救預(yù)測(cè)2 .使用pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取與缺失值預(yù)處理3 .使用scikit-learn庫(kù)對(duì)比回歸模型與隨機(jī)森林模型4 .GBDT構(gòu)造原理5 .特征的選擇與重要性衡量指標(biāo)6 .機(jī)器學(xué)習(xí)中的級(jí)聯(lián)模型7,使用級(jí)聯(lián)模型再戰(zhàn)泰坦尼克第七課：支持向量機(jī)算法1.SVM要解決的問(wèn)題2,線性SVMM理推導(dǎo)3.SVM對(duì)偶問(wèn)題與核變換4,soft支持向量機(jī)問(wèn)題5.多類別分類問(wèn)題解決方案第八課：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1 .前向傳播與反向傳播結(jié)構(gòu)2 .激活函數(shù)3 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4,深入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)5 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)效果第九課：mnist手寫字體識(shí)別I.Tensorflow框架2 .CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3 .

4、基于tensorflow的網(wǎng)絡(luò)框架4,構(gòu)造CNN9絡(luò)結(jié)構(gòu)5 .迭代優(yōu)化訓(xùn)練第十課：聚類與集成算法1 .k-means,DBSCAN?經(jīng)典聚類算法原理2 .python實(shí)現(xiàn)k-means算法3 .聚類算法應(yīng)用場(chǎng)景與特征工程4 .Adaboost集成算法原理機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1,科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)分析2 .信用卡欺詐檢測(cè)案例3 .鶯尾花數(shù)據(jù)集分析4,泰坦尼克號(hào)船員獲救預(yù)測(cè)5 .員工離職預(yù)測(cè)6,mnist手寫字體識(shí)別2、人機(jī)對(duì)話課程大綱運(yùn)行環(huán)境第一章：Human-robot-chattersysteml.pycharm下載及安裝2 .pycharm的庫(kù)使用介紹3 .pycharm使用實(shí)例演示4 .Ana

5、conda下載安裝5 .Anaconda庫(kù)使用6 .Anaconda使用實(shí)例演示第二章：robot基本概念1 .robot是什么2 .robot的應(yīng)用場(chǎng)景3 .robot語(yǔ)言依賴性4 .robot工作流程5 .robot運(yùn)行環(huán)境6 .robot框架介紹7 .robot的安裝（api與源碼）8 .robot的quickstart第三章：robot智能機(jī)器人1 .創(chuàng)建機(jī)器人2 .設(shè)置機(jī)器人適配器3 .輸入與輸出適配器4 .邏輯適配器5 .機(jī)器人響應(yīng)應(yīng)答6 .訓(xùn)練自己的語(yǔ)料第四章：robot之eample數(shù)據(jù)源詳述（單詞與文本）1.simpledemo數(shù)據(jù)2 .mongodb數(shù)據(jù)3 .git數(shù)據(jù)4.

6、terminnal5.more數(shù)據(jù)第五章：設(shè)置robot訓(xùn)練級(jí)別1 .訓(xùn)練listdata2 .訓(xùn)練corpusdata3 .訓(xùn)練scopedata4 .訓(xùn)練外部API5 .創(chuàng)建一個(gè)新的語(yǔ)料級(jí)別6 .抽取自己機(jī)器人的語(yǔ)料第六章：robot之過(guò)濾器1 .filter是什么2 .filter的主要用途是什么3 .filter的創(chuàng)建4 .filter的設(shè)置5 .filter級(jí)別設(shè)置6 .filter判別第七章：自然語(yǔ)言處理之robot適配器詳解1.邏輯適配器2,輸入適配器3 .輸出適配器4 .數(shù)據(jù)計(jì)算適配器第八章自然語(yǔ)言處理之robot參數(shù)1 .什么robot參數(shù)2 .擴(kuò)展機(jī)器人參數(shù)3 .robot

7、日志輸出4 .robot慣用日志輸出第九章：session識(shí)別詳解l.session構(gòu)建112.session實(shí)戰(zhàn)案例操作3.文摘自動(dòng)生成人機(jī)對(duì)話項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1 .項(xiàng)目介紹背景2 .項(xiàng)目核心技術(shù)點(diǎn)介紹3 .智能機(jī)器人人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)4 .代碼實(shí)現(xiàn)5 .人機(jī)對(duì)話優(yōu)化（補(bǔ)充優(yōu)化）6 .開源機(jī)器人有哪些123、深度學(xué)習(xí)課程大綱第一階段：Python必備庫(kù)快速入門I.Python語(yǔ)言基礎(chǔ)快速入門2,科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy3 .數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)Pandas4 .可視化庫(kù)Matplotlib5 .人工智能必備Python基礎(chǔ)，快速掌握語(yǔ)言風(fēng)格與常用庫(kù)使用方法第二階段：機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法1 .線性回歸2 .邏輯回歸3 .

8、決策樹4 .隨機(jī)森林5 .支持向量機(jī)6 .Xgboost137 .聚類8 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9 .PCA與SVD10 .詞向量模型word2vec11 .機(jī)器學(xué)習(xí)必備經(jīng)典算法原理推導(dǎo)第三階段：機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)1 .科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)2 .泰坦尼克號(hào)船員獲救預(yù)測(cè)3 .信用卡欺詐檢測(cè)4 .鶯尾花數(shù)據(jù)集分類5 .Mnist手寫字體識(shí)別6 .員工離職與股價(jià)預(yù)測(cè)7 .基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，使用scikit-learn庫(kù)進(jìn)行建模與評(píng)估工作，從零開始，代碼實(shí)戰(zhàn)。第四階段：決勝AI深度學(xué)習(xí)必備原理141 .深度學(xué)習(xí)發(fā)展與應(yīng)用2 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)3 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)4 .卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解5 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技巧與細(xì)節(jié)6 .強(qiáng)化學(xué)習(xí)原

9、理與實(shí)踐7 .從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)入手，分模塊講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)，由淺入深過(guò)渡到深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，技巧與細(xì)節(jié)分析。第五階段：深度學(xué)習(xí)必備框架I.Tensorflow基礎(chǔ)操作2 .Tensorflow建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型3 .Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解4 .基于Tensorflow的CNNWRNNI型5 .Caffe框架配置參數(shù)詳解6 .Caffe兩種常用數(shù)據(jù)源制作157 .Caffe技巧與應(yīng)用深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1 .驗(yàn)證碼識(shí)別（基于Tensorflow）2 .文本分類（基于Tensorflow）3 .圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換（基于Tensorflow）4 .詞向量模型Word2vec（基于Tensorfl

10、ow）5 .強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓AI自己玩游戲（基于Tensorflow）6 .人臉檢測(cè)（基于Caffe）7 .人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位（基于Caffe）4、圖像處理課程大綱第一課：認(rèn)識(shí)OpenCVOpenCV介紹、環(huán)境搭建、圖像加載、顯示、保存。讀取視頻文件與攝像頭視頻流讀取與保存。第二課：神奇的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Mat講解OpenCV3.x中最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Mat,如何使用Mat、各種基于Mat的操作16o技巧，指針方式訪問(wèn)與遍歷像素、實(shí)例詳解Mat的妙用第三課：像素算術(shù)與幾何操作講解如何計(jì)算圖像最大最小值、均值與標(biāo)準(zhǔn)方差、力口、減、乘、除算術(shù)操作，以及與或非的邏輯運(yùn)算、重點(diǎn)演示這些簡(jiǎn)單操作，在實(shí)際圖像處理中的使用技巧

11、與應(yīng)用場(chǎng)景第四課：濾波函數(shù)-改變圖像的神奇手段講解OpenCV3.x中最常用的基于卷積原理的濾波函數(shù)、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定義濾波器等技術(shù)與使用技巧第五課：邊緣提取講解OpenCS梯度與邊緣提取的方法與函數(shù)調(diào)用、以及使用技巧，如何正確的使用這些方法獲得正確處理結(jié)果，如何避免人為輸入?yún)?shù)行為第六課：高斯金子塔與拉普拉斯講述什么是圖像金字塔、什么圖像的高斯不同、拉普拉斯不同，圖像金字塔融合技術(shù)第七課：直方圖與反向投影詳細(xì)講述圖像直方圖的定義、應(yīng)用場(chǎng)合與場(chǎng)景、直方圖反向投影技術(shù)在圖像處理與視頻處理用的應(yīng)用第八課：圖像二值化講述圖像二值化的各種方法與技巧、如何對(duì)超大圖像進(jìn)行準(zhǔn)確二值化17

12、o第九課：圖像形態(tài)學(xué)操作講述二值圖像的各種形態(tài)學(xué)操作與使用技巧第十課：霍夫變換與Blob分析直線檢測(cè)，圓檢測(cè)特定幾何形狀分析第十一課：二值圖像分析-對(duì)象提取與測(cè)量基于輪廓分析、幾何矩分析講解二值圖像中對(duì)象分析與對(duì)象測(cè)量技術(shù)第十二課：HAARfLBP特征與人臉檢測(cè)講述基于統(tǒng)計(jì)特征的HAAFRfLBP方式與AdaBoost一起工作實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)的原理、OpenCW目關(guān)API參數(shù)解釋、以及其他開源的與商用的人臉檢測(cè)SDK勺使用。在圖像與視頻中實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)圖像處理項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1 .AR技術(shù)應(yīng)用直播視頻中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的技術(shù)、基于OpenCV?現(xiàn)對(duì)視頻中人臉實(shí)時(shí)跟蹤，實(shí)現(xiàn)一些虛擬旁白與裝飾圖片與場(chǎng)景融合。2 .二

13、維碼檢測(cè)與定位二維碼的圖像掃碼解析已經(jīng)成為很多APP的標(biāo)準(zhǔn)配置與使用方式，但是檢測(cè)與定位二維碼位置一直是技術(shù)難點(diǎn)，本案例通過(guò)直播課程所學(xué)知識(shí)，帶領(lǐng)大家一步一步剖析知識(shí)點(diǎn)、整理思路、實(shí)現(xiàn)代碼、實(shí)現(xiàn)圖像中二維碼位置檢測(cè)與定位3 .車牌提取與預(yù)處理詳細(xì)分析如何利用所學(xué)知識(shí)，綜合分析解決車牌識(shí)別中最難技術(shù)問(wèn)題之一，車牌定位與提取、以及前期預(yù)處理195、網(wǎng)絡(luò)爬蟲課程大綱1、零基礎(chǔ)入門Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲1 .認(rèn)識(shí)Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲2 .網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作原理詳解3 .網(wǎng)絡(luò)爬蟲的常見類型與應(yīng)用領(lǐng)域4 .數(shù)據(jù)提取技術(shù)基礎(chǔ)：正則表達(dá)式基礎(chǔ)實(shí)例實(shí)戰(zhàn)5 .編寫一個(gè)簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取51CT湃院課程數(shù)據(jù)2、Urllib模

14、塊基礎(chǔ)與限事百科爬蟲項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1 .使用Urllib模塊進(jìn)行簡(jiǎn)單網(wǎng)頁(yè)爬取2 .百度信息自動(dòng)搜索爬蟲實(shí)戰(zhàn)3 .自動(dòng)POST青求實(shí)戰(zhàn)4 .Cookie處理實(shí)戰(zhàn)5 .瀏覽器偽裝技術(shù)實(shí)戰(zhàn)6 .數(shù)據(jù)自動(dòng)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)戰(zhàn)7 .模事百科網(wǎng)絡(luò)爬蟲項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)8 、淘寶商品圖片爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)1 .淘寶商品圖片爬蟲實(shí)現(xiàn)思路分析2 .淘寶商品圖片信息的分析與提取3 .編寫淘寶商品圖片爬蟲對(duì)目標(biāo)圖片進(jìn)行批量爬取4 .淘寶商品圖片爬蟲項(xiàng)目的調(diào)試與運(yùn)行4、用戶代理池與IP代理池構(gòu)建技術(shù)實(shí)戰(zhàn)1.為什么要構(gòu)建用戶代理池與IP代理池（避免被反爬）2.IP代理池構(gòu)建的第一種方案實(shí)戰(zhàn)（隨機(jī)IP代理池）3.IP代理池構(gòu)建的第二種方案實(shí)戰(zhàn)（接口

15、調(diào)用可用IP）4.如何驗(yàn)證IP是否為可用IP（代理IP的自動(dòng)過(guò)濾與篩選）1.1 P代理池構(gòu)建的第三種方案（自建服務(wù)器+自動(dòng)切換IP技術(shù)）6 .同時(shí)構(gòu)建IP代理池與用戶代理池7 .使用用戶代理池與IP代理池技術(shù)批量爬取法律文書數(shù)據(jù)5、使用抓包分析技術(shù)獲取Ajax動(dòng)態(tài)請(qǐng)求數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)1 .抓包分析技術(shù)簡(jiǎn)介與Fiddler軟件使用基礎(chǔ)2 .抓取HTTP激據(jù)包難點(diǎn)解決技巧3 .Ajax動(dòng)態(tài)請(qǐng)求數(shù)據(jù)的分析與獲取4 .通過(guò)抓包技術(shù)分析中國(guó)裁判文書網(wǎng)數(shù)據(jù)請(qǐng)求5 .實(shí)現(xiàn)對(duì)隱藏文書數(shù)據(jù)的批量爬取實(shí)戰(zhàn)6、淘寶大型商品數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1 .淘寶大型商品數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)思路分析2 .對(duì)目標(biāo)爬取數(shù)據(jù)與網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析3

16、.通過(guò)抓包分析技術(shù)獲取淘寶價(jià)格信息數(shù)據(jù)4 .GBD大型商品數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目的編寫實(shí)戰(zhàn)T構(gòu)造原理5 .將爬取的目標(biāo)數(shù)據(jù)自動(dòng)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)7、騰訊視頻評(píng)論爬蟲項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1 .騰訊視頻評(píng)論爬蟲項(xiàng)目的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)2 .對(duì)騰訊視頻評(píng)論進(jìn)行抓包分析3,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)加載請(qǐng)求騰訊視頻評(píng)論4.騰訊視頻評(píng)論爬蟲項(xiàng)目完善與實(shí)戰(zhàn)8、12306火車票搶票項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)1.12306火車票搶票項(xiàng)目的開發(fā)思路分析2.實(shí)現(xiàn)cookie的自動(dòng)處理實(shí)戰(zhàn)3,實(shí)現(xiàn)登錄驗(yàn)證碼的處理實(shí)戰(zhàn)4,編寫自動(dòng)登錄12306爬蟲實(shí)戰(zhàn)5,通過(guò)抓包技術(shù)分析12306接口數(shù)據(jù)集6 .余票查詢功能的實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)7 .自動(dòng)提交預(yù)訂申請(qǐng)功能的實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)8 .乘客信息的自動(dòng)選擇功能

17、的實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)9,訂單的自動(dòng)確認(rèn)與提交功能的實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)10.實(shí)現(xiàn)票務(wù)的自動(dòng)監(jiān)控與自動(dòng)搶票實(shí)戰(zhàn)9、Scrapy框架基礎(chǔ)使用實(shí)戰(zhàn)I.Scrapy框架的優(yōu)點(diǎn)2.Scrapy框架的安裝與難點(diǎn)解決實(shí)戰(zhàn)3.Scrapy簡(jiǎn)單命令基礎(chǔ)使用實(shí)戰(zhàn)4.XPath表達(dá)式基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)1.1 tems的編寫與使用1.5 crapy爬蟲的編寫實(shí)戰(zhàn)7,使用pipelines對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理實(shí)戰(zhàn)1.6 ettings的常見設(shè)置9 .中間件技術(shù)實(shí)戰(zhàn)10 .通過(guò)Scrapy框架構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)10、Scrapy當(dāng)當(dāng)網(wǎng)商品數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)1 .當(dāng)當(dāng)網(wǎng)商品數(shù)據(jù)爬蟲實(shí)現(xiàn)思路分析2 .目標(biāo)數(shù)據(jù)提取與商品頁(yè)面分析3 .Scrapy當(dāng)當(dāng)

18、網(wǎng)商品數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目的創(chuàng)建1.1 tems的編寫實(shí)戰(zhàn)5 .商品數(shù)據(jù)爬蟲的開發(fā)實(shí)戰(zhàn)6 .數(shù)據(jù)的后續(xù)處理與Pipelines編寫實(shí)戰(zhàn)11、Scrapy和訊博客爬蟲項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)1 .和訊博客博文數(shù)據(jù)爬蟲實(shí)現(xiàn)思路分析2 .目標(biāo)數(shù)據(jù)提取與和訊博客頁(yè)面分析3 .Scrapy和訊博客博文數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目的創(chuàng)建1.1 tems的編寫實(shí)戰(zhàn)5 .博客博文數(shù)據(jù)爬蟲的開發(fā)實(shí)戰(zhàn)6 .數(shù)據(jù)的后續(xù)處理與Pipelines編寫實(shí)戰(zhàn)12、Scrapy豆瓣網(wǎng)自動(dòng)登錄爬蟲項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)1.Scrapy豆瓣網(wǎng)自動(dòng)登錄爬蟲項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)思路分析2.登錄數(shù)據(jù)傳遞請(qǐng)求的截獲與分析3.Scrapy豆瓣網(wǎng)自動(dòng)登錄爬蟲項(xiàng)目的創(chuàng)建實(shí)戰(zhàn)4.Scrapy豆瓣網(wǎng)自動(dòng)

19、登錄爬蟲項(xiàng)目的編寫開發(fā)實(shí)戰(zhàn)5,實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證碼的自動(dòng)識(shí)別并自動(dòng)登錄6 .登錄狀態(tài)的保持實(shí)戰(zhàn)7 .自動(dòng)登錄并自動(dòng)爬取登錄后頁(yè)面的數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)13、Scrapy與Urllib整合項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)1.如何將Scrapy與Urllib整合使用2,京東商城圖書商品數(shù)據(jù)爬蟲的開發(fā)思路3.目標(biāo)數(shù)據(jù)與京東商城圖書商品頁(yè)面分析實(shí)戰(zhàn)4,京東商城圖書商品數(shù)據(jù)爬蟲的編寫實(shí)戰(zhàn)5,京東商城圖書商品數(shù)據(jù)爬蟲項(xiàng)目的運(yùn)行與調(diào)試實(shí)戰(zhàn)14、PhantomJS+Selenium技術(shù)基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)1.爬蟲的常見反爬技術(shù)與各反爬手段破解思路一覽2,抓包分析技術(shù)實(shí)在無(wú)法解決的情況下如何編寫爬蟲3.PhantomJS技術(shù)與Selenium技術(shù)簡(jiǎn)介4.PhantomJS技術(shù)基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)5.Selenium技術(shù)基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)6.通過(guò)PhantomJS+Selenium技術(shù)實(shí)現(xiàn)爬蟲實(shí)戰(zhàn)15、解決JS動(dòng)態(tài)觸發(fā)+id隨機(jī)生成反爬破解實(shí)戰(zhàn)1 .JS動(dòng)態(tài)觸發(fā)+id隨機(jī)生成反爬策略如何破解？2 .騰訊動(dòng)漫爬蟲開發(fā)過(guò)程遇到的技術(shù)難題引入3 .通過(guò)PhantomJS+Selenium技術(shù)解決爬蟲反爬限制4 .動(dòng)漫網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)拖動(dòng)與漫畫自動(dòng)模擬觸發(fā)加載5 .多頁(yè)動(dòng)漫作品數(shù)據(jù)的爬取實(shí)戰(zhàn)16、分布式爬蟲構(gòu)建基