利用机器学习提高通信和网络中的网页正文提取效率

互联网的普及使得网络成为人们获取信息的重要途径。随着信息量的增加，网页内容中的非主题信息，如导航条、广告、版权信息等，称为“噪音”。如何有效去除这些噪音，提取出网页的主要内容，从而提高阅读效率，对于垂直搜索和数据挖掘具有重要意义。已有多项研究探讨了不同角度的正文抽取方法，包括利用网页特征和结合其他技术，不断提升抽取的准确性和完整性，但尚未有一种方法能完全满足人们的期望，仍需持续研究和探索。

一款简单易懂的Photoshop视频教程，能够帮助学习者更快更轻松地掌握技巧。

通过一张表可以生成多个涉及增删改查的存储过程，显著提升了存储过程的开发效率。

《Machine Learning with Spark》这本书是Spark开发者和机器学习爱好者的重要参考资料。它详细介绍了如何利用Apache Spark的强大功能来实现高效、大规模的机器学习任务。作为一个分布式计算框架，Spark以其高速处理能力和易用性在大数据领域备受青睐。将机器学习与Spark结合，进一步提升了数据挖掘和模型构建的速度和效率。本书涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习等广泛的主题，包括逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机、K-Means、PCA、Apriori算法等。Spark的MLlib库是其机器学习的核心，提供了多种机器学习算法的实现，并支持数据预处理、模型选择和评估等功能。Pipeline API使得构建复杂的机器学习流水线变得简单，允许用户组合多个步骤，形成一个可复用的工作流程。本书还介绍了如何使用Spark与深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）集成，进行大规模的深度神经网络训练，包括CNN和RNN的应用。通过Spark SQL和DataFrame API，可以方便地对结构化和非结构化数据进行清洗、转换和聚合。Spark的ML Pipelines支持跨数据集的模型并行化，对处理海量数据尤其关键。此外，本书还讨论了如何部署和监控Spark集群，以及如何优化性能，例如调整配置参数、利用Spark的内存管理机制和分布式缓存。案例研究展示了如何将所学应用于真实世界的项目，如推荐系统、欺诈检测和异常检测等。《Machine Learning with Spark》适合数据科学家、工程师以及对大数据和机器学习感兴趣的人士阅读，通过学习，读者将掌握使用Spark构建和运行大规模机器学习项目的关键技能。

MATLAB快捷键技巧适合新手使用，能够提高编程效率。

假设有一个名为LARGE_TABLE的大表，且其username列缺乏索引。针对这种情况，执行以下SQL语句可显著提高效率：SQL> SELECT * FROM LARGE_TABLE WHERE USERNAME = ‘TEST’; 查询计划 ----- SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14) TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE [:Q65001] [ANALYZED]在这个例子中，TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE是第一个操作，表示对LARGE_TABLE进行全表扫描。完成全表扫描后，数据通过row source传递给下一步骤处理。SELECT STATEMENT操作标志着查询语句的末尾。 Optimizer=CHOOSE指明了查询的optimizer_mode，即优化器模式的初始化参数，而实际使用的优化器模式需根据后续cost部分来决定。如果cost如下所示，则表明使用了CBO优化器，该cost代表优化器估计的执行计划代价：SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14)。

该项目基于机器学习方法，利用心电数据开展研究。项目中提供了相关工具，包括：- 解析心电数据注释的 MATLAB 程序- 心脏疾病类型及其数字/字母注释- 生理数据库工具包，用于解读生理数据库中的数据和注释文件

OEE统计分析表评估实际生产能力与理论产能的比率，帮助优化生产效率。

Scraper插件是一款高效便捷的数据抓取工具，帮助用户轻松地从网页和电子表格中提取数据并转换为电子表格格式。该插件专为熟悉XPath的中高级用户设计，操作简单，功能强大。 功能亮点：* 将网页数据复制到剪贴板（以制表符分隔）* 预设功能，简化操作流程* 自动生成XPath，提高效率* 导出数据时保留换行符* 优化表格选择器，精准提取数据 版本更新：* 1.7版本：支持将数据复制到剪贴板，修复了Google Docs导出和清单问题。* 1.6版本：修复了电子表格标题导出问题，并进行了其他细节优化。* 1.5版本：进行了细节优化。* 1.4版本：添加了预设功能，自动生成XPath，并优化了表格选择器。