HtmlparseUtil.java

gundumw100

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该类并不是一个通用的工具类，需要按自己的要求实现，这里只记录了Htmlparse.jar包的一些用法。仅此而已！
详细看这里：http://gundumw100.iteye.com/blog/704311

import java.util.*;
import org.htmlparser.Node;
import org.htmlparser.NodeFilter;
import org.htmlparser.Parser;
import org.htmlparser.filters.AndFilter;
import org.htmlparser.filters.HasAttributeFilter;
import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;
import org.htmlparser.filters.TagNameFilter;
import org.htmlparser.tags.BodyTag;
import org.htmlparser.tags.LinkTag;
import org.htmlparser.util.NodeList;
import org.htmlparser.util.ParserException;

/**
 * httpclient与htmlparse对网页的解析
 * 
 * @author Administrator
 * 
 */
public class HtmlparseUtil {
	WebHttpClient util=new WebHttpClient();
	/**
	 * 获得网页中的超链接，将href和text保存在Map中：map(href,text)
	 * @param url
	 * @param charset
	 * @return
	 */
	public Map<String, String> linkGet(String url, String charset) {
		String content=util.getWebContentByGet(url,charset);
		Map<String, String> linkMap = new HashMap<String, String>();
		try {
			//开始解析
			Parser parser = Parser.createParser(content, charset);
			// 过滤出<a></a>标签
			NodeFilter linkFilter = new NodeClassFilter(LinkTag.class);
			NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(linkFilter);
			Node node = null;
			for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
				node = list.elementAt(i);
				// 获得网页中的链接map(href,text)
				linkMap.put(((LinkTag) node).getLink(), this.processText(((LinkTag) node).getLinkText()));
			}
		} catch (ParserException e) {
			e.printStackTrace();
		} 
		return linkMap;
	}

	/**
	 * 获得网页<body></body>标签中的内容， 保存在body中
	 * @param url
	 * @param charset
	 * @return
	 */
	public String bodyGet(String url, String charset) {
		String content=util.getWebContentByGet(url,charset);
		String body = "";
		try {
			Parser parser = Parser.createParser(content, charset);
			// 过滤<body></body>标签
			NodeFilter bodyFilter = new NodeClassFilter(BodyTag.class);
			NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(bodyFilter);
			Node node = null;
			for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
				node = list.elementAt(i);
				// 获得网页内容 保存在content中
				body = ((BodyTag) node).getBody();
			}
		} catch (ParserException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return body;
	}

	/**
	 * 过滤出class为term的<span>元素,并获得他们的文本
	 * @param url
	 * @param charset
	 * @return
	 */
	public Map<String,String> termGet(String url, String charset) {
		String content=util.getWebContentByGet(url,charset);
		
		Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
		try {
			//开始解析
			// 过滤出class为term的<span>元素
			Parser parser = Parser.createParser(content, charset);
			AndFilter filter = 
                new AndFilter(new TagNameFilter("span"),new HasAttributeFilter("class","term"));
            
			Node node = null;
			NodeList nodeList = parser.parse(filter);
			
			for (int i = 0; i < nodeList.size(); i++) {
				node = nodeList.elementAt(i);
				map.put("term", node.toPlainTextString());
			}
			// 过滤出class为start-time的<span>元素
			Parser parser2 = Parser.createParser(content, charset);
			AndFilter filter2 = 
                new AndFilter(new TagNameFilter("span"),new HasAttributeFilter("class","start-time"));
			NodeList nodeList2 = parser2.parse(filter2);
			for (int i = 0; i < nodeList2.size(); i++) {
				node = nodeList2.elementAt(i);
				map.put("start-time", node.toPlainTextString());
			}
			// 过滤出id为J_SingleEndTimeLabel的<span>元素
			Parser parser3 = Parser.createParser(content, charset);
			AndFilter filter3 = 
                new AndFilter(new TagNameFilter("span"),new HasAttributeFilter("id","J_SingleEndTimeLabel"));
			NodeList nodeList3 = parser3.parse(filter3);
			for (int i = 0; i < nodeList3.size(); i++) {
				node = nodeList3.elementAt(i);
				map.put("end-time", node.toPlainTextString());
			}
			
			// 过滤出class为box post的<div>元素
			Parser parser4 = Parser.createParser(content, charset);
			AndFilter filter4 = 
                new AndFilter(new TagNameFilter("div"),new HasAttributeFilter("class","box post"));
			NodeList nodeList4 = parser4.parse(filter4);
			for (int i = 0; i < nodeList4.size(); i++) {
				node = nodeList4.elementAt(i);
				String temp=node.toPlainTextString().trim();
				temp=temp.substring(10,20).trim();
				map.put("pre-term", temp);
			}
			
			// 过滤出class为J_AwardNumber的<span>元素
			Parser parser5 = Parser.createParser(content, charset);
//			AndFilter filter5 = 
//                new AndFilter(new TagNameFilter("span"),new HasAttributeFilter("class","J_AwardNumber"));
			NodeList nodeList5 = parser5.parse(new HasAttributeFilter("class","J_AwardNumber"));
			StringBuffer buffer=new StringBuffer();
			for (int i = 0; i < nodeList5.size(); i++) {
				node = nodeList5.elementAt(i);
				buffer.append(","+node.toPlainTextString());
			}
			buffer.append("|");
			
			// 过滤出class为blue J_AwardNumber的<span>元素
			Parser parser6 = Parser.createParser(content, charset);
//			AndFilter filter6 = 
//                new AndFilter(new TagNameFilter("span"),new HasAttributeFilter("class","blue J_AwardNumber"));
			NodeList nodeList6 = parser6.parse(new HasAttributeFilter("class","blue J_AwardNumber"));
			for (int i = 0; i < nodeList6.size(); i++) {
				node = nodeList6.elementAt(i);
				buffer.append(node.toPlainTextString()+",");
			}
			
			map.put("numbers", buffer.toString());
		} catch (ParserException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		
		return map;
	}
	
	private String processText(String content){   
		content=content.trim().replaceAll("&nbsp;", "");   
//		content=content.replaceAll("<p>", "\n");   
//		content=content.replaceAll("</TD>", "");   
//		content=content.replaceAll("</div>", "");   
//		content=content.replaceAll("</a>", "");   
//		content=content.replaceAll("<a href=.*>", "");   
        return content;   
    }   
	
	public static void main(String[] str) {
		
		String url="http://caipiao.taobao.com/lottery/order/lottery_dlt.htm?type=1";
		HtmlparseUtil util=new HtmlparseUtil();
		Map<String,String> map=util.termGet(url, "gb2312");
		System.out.println("term="+map.get("term"));//<span class="term">第<em>10074</em>期</span>
		System.out.println("start-time="+map.get("start-time"));//
		System.out.println("end-time="+map.get("end-time"));//
		System.out.println("pre-term="+map.get("pre-term"));//
		System.out.println("numbers="+map.get("numbers"));//
		
		/*
		Map<String, String> linkMap = util.linkGet(url, "gb2312");
		for (String s : linkMap.keySet()) {
			System.out.println(s + " = " + linkMap.get(s));
			//如果是个链接，则再获取它的<body>中的内容
//			if (s.startsWith("http")) {
//				util.bodyGet(s, "gb2312");
//			}
		}
		*/
		
	}
	
}

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DESPlus+Base64+MD5Util | J2EE工具类：ClientSocketUtil.java&Server ...

2010-07-02 17:08
浏览 7555
评论(3)
分类:编程语言
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3 楼 anybyb 2012-01-06

终于找到了哈哈试试去

2 楼 gundumw100 2011-12-23

svygh123 写道

请问WebHttpClient是什么类呢，可以提供吗？谢谢

在这里http://gundumw100.iteye.com/blog/702521的WebClient类就是！

1 楼 svygh123 2011-12-22

请问WebHttpClient是什么类呢，可以提供吗？谢谢

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Image processing based on deep learning. 基于深度学习的图像处理..zip: 深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

专业方向强化课程1思维导图.doc: 专业方向强化课程1思维导图.doc

利用TensorFlow基于CNN、RNN、LSTM的若干算法和API构建文本分类、文本相似度计算和文本内容摘要这三个具体应用: 本平台将数据特征处理、深度学习模型构建和预测的流程进行了良好….zip深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

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