Scrapy 官方有很经典的入门文档说明，这一篇仅仅是通过一个简单的实例来了解 Scrapy 这个库是如何来进行网络内容提取的，更深入的学习请阅读 Scrapy 官方文档。

一、密度聚类 密度聚类的思想，在于通过计算样本点的密度的大小来实现一个簇 / 类别的形成，样本点密度越大，越容易形成一个类，从而实现聚类。 密度聚类算法可以克服基于距离的聚类算法只能发现凸型集合的缺点，其可根据密度的分布发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。 因密度聚类算法需计算每个样本点附件的样本密度，因此计算复杂度比较大。

从基础到进阶，还有作者分享的一些资源。

本文会用 TensorFlow 来写一个音乐生成器。来看看 AI 是怎么作曲的。

最小二乘法拟合直线 生成样本点 首先，我们在直线 y = 3 + 5x 附近生成服从正态分布的随机点，作为拟合直线的样本点。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在直线 y = 3 + 5x 附近生成随机点 …

昨天发了一篇PyTorch在64位Windows下的编译过程的文章，有朋友觉得能不能发个包，这样就不用折腾了。于是，这个包就诞生了。感谢@晴天1494598013779为conda包的安装做了测试。 更新：已经添加了对所有Compute Capability>=2.0的显卡的支…