如何关闭scrapyd
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python 零基础教程 Day06 课堂源码 + 课后习题与答案
对应本专栏 Python 零基础 Day06 课程配套源码。 压缩包包含本节课课堂示例代码、课后习题文件、习题参考答案。 适合零基础初学者,下载解压即可复制运行学习。 仅供学习练习使用。
Python EMD-LSTM NOx预测 分解对比LSTM
Python EMD-LSTM NOx预测 分解对比LSTM 对 NOx 浓度序列做 EMD 分解再 LSTM 预测,对比原序列 LSTM,输出 metrics 与 IMF 图。 功能: · EMD 分解 IMF · NOx 合成序列 · LSTM 对比预测 · metrics.csv · imf/forecast 图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python Bagging 乳腺癌诊断 混淆矩阵
Python Bagging 乳腺癌诊断 混淆矩阵 Bagging 在乳腺癌数据集上二分类,输出混淆矩阵与 report.csv。 功能: · 乳腺癌二分类 · Bagging 集成分类 · 混淆矩阵 · report.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python OpenCV蓝黄车牌定位 颜色形态学
Python OpenCV蓝黄车牌定位 颜色形态学 用蓝牌/黄牌 HSV 阈值和形态学闭运算定位车牌,按长宽比过滤,导出掩膜和画框结果。无需深度学习权重。 功能: · 蓝/黄牌 HSV 阈值 · 形态学闭运算 · 长宽比过滤 · 无需深度学习权重 · 掩膜+画框导出 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python ComplementNB 成绩分档贡献与混淆矩阵
Python ComplementNB 成绩分档贡献与混淆矩阵 用作业、出勤、测验、实验训练 ComplementNB 分档,输出特征贡献条形图和混淆矩阵。 功能: · 作业出勤测验实验 · ComplementNB · 特征贡献条形 · 混淆矩阵 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python OpenCV K-Means颜色量化 调色板对照
Python OpenCV K-Means颜色量化 调色板对照 用 K-Means 把照片压到指定色数,输出量化图和调色板。可改 k、可换自己的图。 功能: · K-Means 颜色聚类 · 调色板色条 · 量化对照拼图 · 可改聚类数 k · 可换自己的照片 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python齿轮故障诊断 CWT时频图+KNN分类
Python齿轮故障诊断 CWT时频图+KNN分类 合成四类齿轮振动,Morlet CWT 提取频带能量,KNN 分类,输出混淆矩阵与时频图墙。可换成自己的振动数据。 功能: · 四类齿轮故障合成振动 · Morlet CWT 能量特征 · KNN 分类 · 混淆矩阵 · 时频图墙 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python OpenCV Shi-Tomasi角点 goodFeaturesToTrack 坐标表
Python OpenCV Shi-Tomasi角点 goodFeaturesToTrack 坐标表 goodFeaturesToTrack 提取角点并叠加标注,导出 corner_points.csv 与对照拼图。 功能: · goodFeaturesToTrack · 角点坐标 CSV · corner_report.csv · 对照拼图 · 可换本地图片 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python CBAM-CNN通道时序注意力 轴承故障分类
Python CBAM-CNN通道时序注意力 轴承故障分类 用 CNN + CBAM(通道与时序注意力)做轴承四分类,输出混淆矩阵与注意力图。 功能: · CNN backbone · CBAM通道注意力 · CBAM时间注意力 · 轴承四分类 · 混淆矩阵 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python CNN-LSTM 轴承剩余寿命RUL预测出图
Python CNN-LSTM 轴承剩余寿命RUL预测出图 用 CNN-LSTM 对轴承跑至失效退化序列做剩余寿命回归,输出寿命曲线、特征退化图、预测对照与 RMSE/MAE。 功能: · 跑至失效退化序列 · CNN-LSTM RUL 回归 · 寿命曲线 · 特征退化图 · RMSE/MAE · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python OpenCV批量彩色中值滤波 PSNR报告
Python OpenCV批量彩色中值滤波 PSNR报告 对彩图批量加椒盐噪声并做中值滤波,输出 denoised/ 图与 median_color_batch_report.csv、PSNR 增益图。 功能: · 彩色椒盐噪声 · 批量 medianBlur · median_color_batch_report.csv · PSNR 增益图 · denoised/ 输出 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python PDF页面批量导出PNG 页数统计报告
Python PDF页面批量导出PNG 页数统计报告 将 PDF 每一页导出为 PNG 图片,缺省自动生成演示 PDF,输出 pages 文件夹、export_report.csv 与页数统计图。 功能: · PDF 每页导出 PNG · 缺省自动生成演示 PDF · pages/*.png 批量输出 · export_report.csv · 页数统计图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python EMD-LSTM甲烷浓度预测 分解对比LSTM
Python EMD-LSTM甲烷浓度预测 分解对比LSTM 对甲烷浓度序列做 EMD 分解再 LSTM 预测,对比原序列 LSTM,输出 metrics 与 IMF 图。 功能: · EMD 分解 IMF · 甲烷合成序列 · LSTM 对比预测 · metrics.csv · imf/forecast 图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python形态学黑帽 暗细节提取对照
Python形态学黑帽 暗细节提取对照 用形态学黑帽提取暗细节,输出灰度图、黑帽图和三图对照。可换自己的图。 功能: · 形态学黑帽 · 暗细节提取 · 原图/灰度/黑帽对照 · 可换自己的图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例.docx
linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例.docx
Scrapy项目部署使用scrapyd.pdf
在服务器上使用scrapyd部署和管理scrapy项目
scrapyd的安装与部署
自主学习类
网络爬虫技术实现文档1
2. 引擎从 Spider 中获取到第一个要爬取的 URL 并在调度器(Scheduler)以 3. 引擎向调度器请求下一个要爬取的 URL 4. 调度器返回下
基于Scrapy+Scrapyd+Django+React构建的分布式爬虫服务管理系统源码+运行说明.zip
【资源说明】 基于Scrapy+Scrapyd+Django+React构建的分布式爬虫服务管理系统源码+运行说明.zip 特性 - 爬虫服务器分布式管理 - 爬虫项目启动、暂停、删除等功能 - 定时任务 - 日志功能 - 附件打包下载 - 界面可视化控制 - 支持容器化部署 - 支持邮件推送提醒功能 本项目是将3个子项目整合到一块通过 `Docker` 进行部署,你完全可以将之拆分 运行本项目只需要拥有 `Docker` 环境即可 1. 构建容器 在项目根目录下 > 容器配置文件在 `.env` 中,都有详细说明 执行命令: `docker-compose up -d` 该命令会将以下四个容器编组到一块,到时候请注意相互之间的关系 1. mongodb 2. ds-robot 3. ds-server 4. ds-admin 2. 创建管理员账号密码 根据提示操作即可 `docker-compose exec server python manage.py createsuperuser` ### 3. 打开后台管理界面 然后使用浏览器访问 `http://127.0.0.1:3000` 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
数据集-EXIOBASE投入产出表数据(1995-2024年).txt
因文件较多,数据存放网盘,txt文件内包含下载链接及提取码,永久有效。失效会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍参见文章:https://blog.csdn.net/T0620514/article/details/164051978
最新推荐



