[Selenium] 如何設定 Selenium 中的隱含等待(Implicit Wait)?

  • 大數學堂
  • Oct. 30, 2018, 3:05 p.m.
[Selenium] 如何設定 Selenium 中的隱含等待(Implicit Wait)?

Selenium在抓取資料時,有時會遇到頁面尚未完全載入的問題,導致NoSuchElementException的錯誤。為了避免此問題,可以使用implicit_wait功能,讓程式在執行後續動作之前等待頁面完全載入。附上程式碼範例的連結。

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[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型,打造屬於自己的ChatGPT

  • 大數學堂
  • July 23, 2023, 12:10 p.m.
[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型,打造屬於自己的ChatGPT

ChatGPT是一個強大的語言模型,不僅可以寫信、摘要文章、翻譯,還能協助寫程式。然而,與ChatGPT對話時也引發了擔憂,擔心機密或敏感資料可能因此外流。所幸,Meta公司推出了開源的Llama2模型,可以在本地部署並在離線環境下使用。這個模型減少了與外部服務的數據傳輸,提高了安全性。本課程介紹了在Colab上使用Llama2模型的示範,包括下載、使用transformers套件載入模型以及生成對話結果。

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[ChatGPT] 個人化Llama2 !如何在Colab中運用自己的資料集微調 Llama2 模型

  • 大數學堂
  • July 31, 2023, 9 p.m.
[ChatGPT] 個人化Llama2 !如何在Colab中運用自己的資料集微調 Llama2 模型

LLaMA-Efficient-Tuning 是一個簡易的大型語言模型微調框架,能夠進行PEFT並支援訓練多種大型語言模型,如LlaMA2、BLOOM、Falcon 和 Baichuan。微調步驟包括安裝 LLaMA-Efficient-Tuning、調整 dataset_info.json 加入自己的資料集描述、導入自己的監督式微調資料集、以及使用內建指令進行監督式微調和預測生成。有了Llama2,再搭配自己的資料集,相信在不久的將來,大家都可以使用LLaMA-Efficient-Tuning快速有效地微調Llama2模型以適應特定需求。

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[爬蟲實戰] 如何使用 Selenium 以及 Python 輕鬆抓取 Agoda 的旅館資訊?

  • 大數學堂
  • July 26, 2023, 3:44 p.m.
[爬蟲實戰] 如何使用 Selenium 以及 Python 輕鬆抓取 Agoda 的旅館資訊?

這堂免費課介紹了使用Selenium和BeautifulSoup4來抓取以Ajax生成的網頁的方法。傳統上,抓取這樣的網頁需要很多耐心觀察,才能找到抓取的切入點。但是使用Selenium可以自動點擊和載入Ajax生成的頁面,使得抓取變得簡單。然後,配合BeautifulSoup4的強大解析功能,使用Python抓取網頁就變得非常簡單了。

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[爬蟲實戰] 如何利用Python Flask自動轉換實價登錄網站加密字串?

  • 大數學堂
  • April 12, 2021, 1:47 p.m.
[爬蟲實戰] 如何利用Python Flask自動轉換實價登錄網站加密字串?

本文介紹了如何透過Python Flask建立一個橋接器,來自動化抓取實價登錄網的加密字串。通常我們會使用Node.js或Pyexecjs等方法來加載加密函數,但這牽涉到處理Node.js或修改JavaScript的問題。透過Python Flask橋接器,我們可以輕鬆地重新導向加密字串到實價登錄網,實現破解新版實價登錄網的目標。影片和程式碼也提供了詳細的操作示例。

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