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1月前来过
数据工程师
福州全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
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个人介绍
我是一名热衷于编程和数据科学的软件工程师，拥有扎实的Python编程技能。我对Python的灵活性、易用性和广泛的应用领域深感着迷，并一直致力于不断提升自己在这个领域的技术能力。
在过去的几年里，我参与并完成了多个Python项目，涉及领域包括网络爬虫、数据分析、机器学习、自然语言处理和网络编程等。我熟悉各种Python库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn
工作经历
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教育经历
2020-09-01 - 福建江夏学院数据科学与大数据技术本科
技能
作品
封装了4个api接口： 1. 爬取单链接： api接口：http://127.0.0.1:5000/api/v2/single/link 默认：{ url_type: single, max_depth: 0 } 用户传入 post请求 start_url 2. 根据链接下的子链接：http://127.0.0.1:5000/api/v2/single/links 默认：{ url_type: single, max_depth: 1 } 用户传入 start_url, 要想爬取更多的子链接 max_depth: 可相应修改 3. 根据链接：http://127.0.0.1:5000/api/v2/multiple/links 默认：{ url_type: multiple, max_depth: 0 } 用户输入 start_urls 列表["",""] 4. 根据链接及其子链接：http://127.0.0.1:5000/api/v2/multiple/slinks 默认：{ url_type: multiple, max_depth: 1 } 用户输入 start_urls 列表，要想爬取更多的子链接 max_depth: 可相应修改 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 总之一句话，爬取任意链接的文本信息（单/多，子链接），并已经封装成了api接口，你部署到云服务器上，就可以之一使用了
02024-07-23 22:44
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文本预处理：包括文本清洗、分词、去除停用词和标点符号等。这些步骤有助于减少噪音并将文本转化为可处理的形式。 特征提取：将文本转换为数值特征表示形式，以便应用机器学习算法。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（词频-逆文档频率）和词嵌入（Word Embedding）等。 主题建模，文本分类，情感分析
02023-05-30 18:31
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各种算法，编译原理状态转换器，二叉树，对图片的处理，自动白平衡算法，粒子群算法，bp神经网络，遗传算法，牛顿迭代，数据可视化，机器学习数据挖掘等等
02023-05-30 18:26
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