Guns v8.3.0发布，全新前后端分离版本。Guns是一个现代化的Java应用开发基础框架，基于主流技术Spring Boot3 + JDK17，配套代码生成平台，DevOps运维平台，CI/CD持续集成能力，在线API接口管理。
最近更新: 12天前200多万行代码修改 持续迭代8年 现代化java cms完整开源，轻松支撑千万数据、千万PV；支持静态化，服务器端包含，多级缓存，全文搜索复杂搜索，后台支持手机操作; 目前已经拥有全球0.0005%(w3techs提供的数据)的用户，语言支持中、繁、日、英；是一个已走向海外的成熟CMS产品
最近更新: 9个月前一些非常有趣的python爬虫例子,对新手比较友好,主要爬取淘宝、天猫、微信、豆瓣、QQ等网站。(Some interesting examples of python crawlers that are friendly to beginners. )
最近更新: 1年前新一代爬虫平台，以图形化方式定义爬虫流程，不写代码即可完成爬虫。
最近更新: 1年前webmagic 是一个无须配置、便于二次开发的爬虫框架，它提供简单灵活的API，只需少量代码即可实现一个爬虫。
最近更新: 1年前Python自动化办公的第三方库：pip install python-office
最近更新: 1年前上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等） 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是利空消息）给每条新闻贴上“利好”和“利空”的标签，并存储到新的数据库中（或导出到CSV文件） 实时抓取新闻数据，判断与该新闻相关的股票有哪些，利用上一步的结果，对与某支股票相关的所有历史新闻文本（已贴标签）进行文本分析（构建新的特征集）
最近更新: 3年多前
