大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习博弈模型python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习博弈模型Python的解答，让我们一起看看吧。
博弈求解除了matlab还有什么软件？
一、“近乎完美”替代之SCILAB
SCILAB 是一款与 MATLAB 类似的开源软件，可以实现 MATLAB 上所有基本的功能，如科学计算、数学建模、信号处理、决策优化、线性、非线性控制等各个方面。
二、与MATLAB语法兼容Oct***e
如果已经对MATLAB语言非常熟悉，暂时不想学习一门新的语言，那么可以尝试一下Oct***e。Oct***e是GNU项目成员之一，提供了与MATLAB语法兼容的开放源代码科学计算及数值分析的工具。
三、航天计算神器 GMAT
对于航天器轨道计算、任务分析等，可以尝试General Mission Analysis Tool (GMAT)。GMAT提供了图像化界面或脚本两种接口，相比于STK，GMAT的深空探测相关功能更加强大，可配置的***也更多。
四、软件无线电、信号处理等应用 GNU Radio
GNU Radio是一个对学习，构建和部署软件定义无线电系统的免费软件工具包，可通过Python或类似于Simulink/Labview的图形化界面调用。紫丁香、龙江等卫星的业余无线电接收解调软件就是在GNU Radio基础上开发并开源发布的。
五、机器人相关 Robot Operating System (ROS)
ROS是一种针对于满足不同机器人软件协同工作的灵活软件框架。目的在于提高软件模块化能力和复用能力，并实现不同任务间的数据/信号量的有效共享，方便多种机器人平台之间创建复杂和鲁棒的机器人行为，同时它也是一种工具库的约定与集合。
写Python爬虫一定要用到chromedriver吗？
如果是让我写，我优先选用selenium(chromedriver)，模拟正常浏览。效率低很多，但是数据靠谱。
写爬虫，目的是获得数据。如果是简单、无争议公开的数据，只要不对服务器造成压力，方法都不重要。但往往要获取的数据，很多情况下对方都不希望通过爬虫自动化轻易得到。这时候，双方工程师、甚至是律师就要博奕了。
红方：基于数据统计、机器学习的方法，判断区别与常人浏览的途径很多。
蓝方：针对红方的可能手段，也有很多途径。所谓上有政策，下有对策。比如维护一个IP池自动切换。博奕，说白了就是斗争。没有永远胜利的一方。花费精力写一个专业爬虫，但这个爬虫可能也需要维护的。个人觉得不值得，应该想想其他方式。
大前端的语言，js+抓包分析是更加胜任爬虫的语言。一是爬取的数据，大部份都是来自网站或APP。用原汁原味的js，再对口不过。同时，效率会更高。据我所知，很多竞争对手爬取对方的价格，基本都绕不开js。用python会适得其反。
这篇文章主要是从Python编程语言生态系统的角度编写的。我注意到，Selenium已经成为非常流行地用来抓取从网页上的数据，所以chromedriver也是必备的。是的，您可以使用Selenium进行网络抓取，但我觉得这不是一个好主意。
我个人也认为，教导如何使用Selenium进行网页抓取的文章为日常使用工具进行网页抓取提供了一个不好的例子。
首先，Selenium不是Web抓取工具。它是“[_a***_]自动化Web应用程序以进行测试”，该声明来自Selenium主页。其次，在Python中，有一个更好的工具Scrapy开源Web爬网框架。精明的读者会问：“ 与Python相比，使用Scrapy有什么好处？”，您将获得速度和很多速度，开发速度和Web抓取时间的速度，而且代码更干净些。
有一些技巧可以使Selenium Web抓取速度更快，如果使用Scrapy，则不会出现此类问题，而且速度更快。
仅仅因为这些文章的存在证明了（至少对我而言）人们使用了错误的工具进行工作，例如“ 当您唯一的工具是锤子时，一切看起来都像钉子 ”。
我个人仅使用Selenium进行网页测试。我会尝试使用它来自动化Web应用程序（如果没有其他选择），但是到目前为止，我还没有这种用例。使用Selenium作为Web抓取工具时，我可以看到的唯一例外是，如果要抓取的网站正在使用JavaScript来获取/显示需要抓取的数据，而且它防爬虫技术很厉害，需要你模仿浏览器去捕获，这时候用Selenium是个明智的选择。
如您所料，我的建议是使用Scrapy。我选择Scrapy是因为我花了更少的时间来开发Web抓取程序（Web Spider），并且执行时间很快。我发现由于Scrapy Shell和缓存，Scrapy的开发速度更快。在执行过程中，由于可以同时完成多个请求，因此速度很快，这意味着数据传递将不会按照请求的顺序进行，只是您在调试时不会感到困惑。
到此，以上就是小编对于深度学习博弈模型python的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习博弈模型python的2点解答对大家有用。
