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作者 f496328mm 在 PTT [ Python ] 看板的留言(推文), 共344則

限定看板：Python

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Re: [問題] 在學習程式語言，如何做到有效率的學習

[ Python ]13 留言, 推噓總分: +4

作者: vi000246 - 發表於 2018/01/03 00:33(8年前)

2^F推f496328mm: 推selenium，可以說是萬解，不過缺點是速度比較慢01/03 07:35

Fw: [問題] 在學習程式語言，如何做到有效率的學習

[ Python ]28 留言, 推噓總分: +4

作者: jamesxxx1997 - 發表於 2018/01/02 16:08(8年前)

6^F→f496328mm: 建議有個目標單純學習會沒什麼感覺01/02 17:05

15^F→f496328mm: 建議一步一步來先從簡單的爬蟲開始01/02 22:27

[問題] 請問關於np array轉換

[ Python ]3 留言, 推噓總分: 0

作者: Danielxx - 發表於 2018/01/02 17:58(8年前)

2^F→f496328mm: datatime01/02 18:22

[問題] 該去報名課程還是自學

[ Python ]14 留言, 推噓總分: +5

作者: michael16547 - 發表於 2018/01/02 13:15(8年前)

9^F推f496328mm: 零基礎的話，建議去上課，雖然網路上很多免費課程，相01/02 18:21

10^F→f496328mm: 關書籍也多，但程式0基礎會有點困難01/02 18:21

[心得] 以CNN實作台鐵驗證碼辨識

[ Python ]44 留言, 推噓總分: +19

作者: jason860421 - 發表於 2017/12/24 23:53(8年前)

4^F推f496328mm: 推，另外提一點，真正要去辨識台鐵驗證碼時，會遇到驗12/25 00:09

5^F→f496328mm: 證碼是js的問題，動態圖，不好抓，你動一次它就變一次12/25 00:09

22^F推f496328mm: 這篇討論串都有講到關鍵點蠻不錯的12/25 18:41

23^F推f496328mm: 大致上看完寫的蠻不錯的很有幫助12/25 23:07

[問題] 爬蟲form data內容疑問

[ Python ]6 留言, 推噓總分: +3

作者: unhumanWu - 發表於 2017/12/23 18:57(8年前)

1^F推f496328mm: 轉編碼?12/23 21:36

[問題] 用 selenium 搶票

[ Python ]198 留言, 推噓總分: +41

作者: kh555069 - 發表於 2017/11/08 10:39(8年前)

5^F推f496328mm: 驗證碼識別蠻簡單的，我有做一個11/08 12:29

22^F推f496328mm: 驗證碼，自己做一個CNN就好了，麻煩的是，驗證碼是JS，11/09 10:04

23^F→f496328mm: 直接抓會一直變，我是用selenium截圖後，再去處理11/09 10:04

24^F→f496328mm: 另外我是手動做train data，目前1萬張11/09 10:05

26^F推f496328mm: 很累啊，我也試過一大堆方法，都有現成套件，但都有些11/09 13:39

27^F→f496328mm: 缺陷，結果都不好，demo時都很猛，實際上不見得好11/09 13:39

28^F推f496328mm: 標解答，也可以寫成程式，盡量提高速度啦，我一開始一11/09 13:41

29^F→f496328mm: 天就可以1萬張，5個驗證碼大約90%正確率，剩下就可以利11/09 13:41

30^F→f496328mm: 用台鐵驗證碼系統，幫我上label啦11/09 13:41

31^F推f496328mm: 簡單講，對或錯台鐵會幫我判定，對的就存label，這樣就11/09 13:45

32^F→f496328mm: 變成自動上label啦，data會越來越多，有點類似reinforc11/09 13:45

33^F→f496328mm: ement learning，當然這很像ddos攻擊，是不太好啦11/09 13:45

37^F推f496328mm: 之後你data越多，基本上準確率越高11/09 16:23

41^F推f496328mm: 還有一點是，在辨識之前，你的影像處理好不好，對之後11/09 19:32

42^F→f496328mm: 的辨識，影響很大11/09 19:32

43^F→f496328mm: 另外台鐵算是最簡單的驗證碼，有些連人都很難辨識11/09 19:32

49^F推f496328mm: 是一整張圖辨識？我目前是切割，分開辨識11/09 20:11

51^F推f496328mm: 了解，因為切割也很麻煩，台鐵還算可以切，其他的很複11/09 20:29

52^F→f496328mm: 雜11/09 20:29

72^F推f496328mm: 單純用CNN做分類的話，5個數字，有10^5種組合耶，況且11/10 07:00

73^F→f496328mm: 有時是4個數字，有時是6個，真的可以不切割？11/10 07:00

74^F推f496328mm: alan，我的數字影像處理，切割+旋轉，之後再用CNN，1萬11/10 07:10

75^F→f496328mm: 張圖，大約80～90%正確率11/10 07:10

76^F→f496328mm: 其實驗證碼的影像處理，網路上一大堆人做過，可以去找11/10 07:11

77^F→f496328mm: 找11/10 07:11

114^F推f496328mm: 感謝開示11/11 09:03

115^F推f496328mm: 一維化，所以沒有用到pooling？11/11 09:32

120^F推f496328mm: blue大有github可以參考嗎？感恩11/11 11:23

121^F推f496328mm: 問一個問題，圖片本來不是2維嗎？為什麼要先一維化，再11/11 13:37

122^F→f496328mm: 變2維？改變整張圖的大小嗎？11/11 13:37

126^F推f496328mm: ok，那我自己研究看看11/11 18:36

144^F推f496328mm: 比較想問，如果沒固定5個字的話，可以不切割嗎？因為台11/13 23:25

145^F→f496328mm: 鐵驗證碼，4～6個字11/13 23:25

146^F→f496328mm: 因為難一點的驗證碼，非常難切割，有些都黏在一起11/13 23:26

185^F推f496328mm: 這串討論蠻不錯的，講了很多重點，感謝上面的大大11/15 13:36

198^F推f496328mm: 切割有缺點，切的不好會影響結果，error會累加上去11/28 21:19

[問題] json 與 dataframe 互轉排序問題

[ Python ]29 留言, 推噓總分: +5

作者: m87dd05 - 發表於 2017/11/28 15:47(8年前)

11^F推f496328mm: 我印象中，欄位是按照a-z去自動排的，可以再下指令讓11/28 16:53

12^F→f496328mm: 欄位順序變成你要的11/28 16:53

[問題] 非結構化資料結構化?

[ Python ]3 留言, 推噓總分: +2

作者: Nancy010006 - 發表於 2017/11/13 20:01(8年前)

1^F推f496328mm: 我也想問類似問題11/13 23:23

[討論] 分享個人爬蟲資料 ( PTT文章 )

[ Python ]23 留言, 推噓總分: +7

作者: f496328mm - 發表於 2017/11/04 21:40(8年前)

12^F→f496328mm: 樓上其實說的沒錯，爬蟲有點遊走在法律邊緣，甚至有些11/06 20:05

13^F→f496328mm: 網站會擋，程式瀏覽網頁跟人的行為非常不同，不難抓/11/06 20:05

14^F→f496328mm: 擋11/06 20:05

19^F→f496328mm: 我的目的就是text mining、nlp11/07 20:18

20^F→f496328mm: 目前在當兵，PTT也快抓完了，會再去抓其他data11/08 07:10

23^F→f496328mm: chan，我目前都沒遇到過，爬新聞、雜誌等等都沒遇到11/13 19:40

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