工作经验:毕业论文查重的经验

　　工作经验:毕业论文查重的经验

　　想必大多数毕业生在毕业季都会有疑问。既然学校是论文抄袭查抄网站，能不能改成论文呢？那么答案一定是肯定的。虽然大部分高校规定学生论文第一时间在网站和网页上进行审核，但会给学生修改的机会。什么是论文检测系统

　　因此，我们还是可以在论文检查网站上对论文进行检查后对论文进行修改。也有一些同学在第一次抄袭检查后对之前的论文不满意，想要修改。这些是允许的。抄袭查站后毕业论文还能修改吗？笔者分别对以上两种情况进行讨论。

　　

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　　首先，我们提交的论文都经过了抄袭检查网站的检查。如果抄袭检查率超过学校要求，学校肯定会退回。这时候我们就需要根据论文抄袭检查网站的抄袭检查报告对论文进行修改。这个时候论文一定要修改，绝对不能这样。大部分同学都是第一次写论文，前期修改论文不知道从何入手。建议大家可以通过在线修改papertime的方式对论文重复的部分进行修改，这样可以最大限度的提高修改效率，节省宝贵的论文修改时间，拓展论文。查重率过高怎么办？

　　需要注意的是，论文修改助手毕竟只是机器修改，不流畅的句子可能很多。同学们还需要再过一遍。论文修改后，仍需提交抄袭*敏*感*词*所在学校的最终查抄系统。毕竟在学校的免费论文抄袭网站查抄袭的机会已经浪费了一次。如果不通过学校网站查询论文，可能会面临无法顺利获得答辩资格的情况。

　　其次，我们通过了论文的抄袭检查网站，但是我们对论文的内容并不满意。建议尽量不要大范围修改，小范围修改，注意控制修改范围，否则会乱选。

　　

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　　其次，“伪原创”，伪原创确实可以让你通过论文检查毕业，但概率很低，风险也很大。目前大部分抄袭检测系统都是在后台不断优化检测算法，特别是对于伪原创的识别和抄袭检测，都是做模糊检测的。因此，与其拼凑一篇文章，不如稍加修改就可以高枕无忧了。

　　最后，通过模仿创新。事实上，这种方法不是技巧。由于大部分论文都是这样做的，我会在模仿的基础上提出自己的想法和看法。需要注意的是，简单的模仿无可厚非，但*敏*感*词*的模仿和抄袭并没有太大的区别。掌握暗示的程度。只有这样，才能有效避免毕业论文抄袭检查的复审。

　　专业知识:python爬虫提取教学_Python爬虫大数据采集与挖掘教与学（教学大纲）

　　《Python爬虫大数据采集与挖掘》

　　教学大纲

　　教师： 日期： 2019 年 10 月 10 日

　　课程代码

　　课程名称

　　Python爬虫大数据采集与挖掘

　　学分数

　　2个

　　周学时

　　2个

　　教学语言

　　中国人

　　课程性质

　　√核心课程√通识教育选修课□基础类√专业必修√专业选修□其他

　　教学目标

　　本课程主要面向大数据技术与应用、数据科学、计算机与电子信息等专业的本科生。主要讲解互联网大数据采集技术和各种典型的爬虫技术，结合相关开源包使用Python实现。，以加深学生对所学知识的理解。通过本课程的教学，学生将全面了解互联网大数据采集技术，掌握基本的信息内容采集、提取和分析方法，对特定的信息采集需求具有一定的实际应用和解决能力。

　　基本内容介绍

　　互联网大数据采集技术与实现概述；Web服务器应用架构及HTTP、Robots、HTML、页面编码等相关协议和规范；常用网络爬虫技术、动态页面采集方法、话题爬虫技术、Deep Web爬虫、微博信息采集、Web信息抽取及反爬虫技术；爬虫应用中典型的大数据处理和挖掘技术；以及综合运用各种爬虫和处理技术进行新闻阅读器的分析和设计；了解使用爬虫进行SQL注入安全检测的方法。

　　基本要求：

　　要求了解互联网大数据采集的技术体系和主要技术；掌握各种典型爬虫的技术原理、技术框架、实现方法和主要开源包的使用；了解处理方法，文本处理和相关挖掘方法，会使用Python进行技术实现。

　　教学方法：

　　本课程以讲授为主。在本课程的教学过程中，将采用课堂讲解、课堂讨论等形式为学生提供互动交流，并根据教学进度设置若干配套实验。

　　课内课外讨论或练习、实践、体验等环节设计：

　　课后要认真完成布置的作业，加深对所学知识的理解和巩固。

　　

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　　考核评价方法（提供学生课程最终成绩的分数构成，体现形成性评价过程）：

　　考核包括平时成绩（出勤、项目、实验）和期末考试成绩，分别占课程总成绩的35%和65%。最终评估是闭卷考试。

　　《Python爬虫大数据采集与挖掘》

　　教学计划

　　（建议）

　　教学内容安排（按32学时，共16周，具体以每节课内容为准）：

　　第一周：

　　第一课：互联网大数据采集的概念、重要性、应用现状；第二类：互联网大数据采集的技术体系、法律和技术边界、技术前景。

　　第二周：

　　第一课：HTML语言规范；第二课：网页编码，正则表达式。

　　第三周：

　　第 1 课：Web 服务器、应用程序架构、机器人；第 2 课：HTTP 协议，状态保持技术。

　　第四周：

　　第一课：常见的爬虫系统，requests；第二课：异常处理、链接提取

　　第五周：

　　第一课：爬虫策略与实现，PR算法；第二课：动态页面及采集技术

　　第六周：

　　第一课：动态页面、Ajax、Cookies；第二课：仿真浏览器技术

　　第七周：

　　第一课：静态页面采集实验；第二课：动态页面采集实验

　　第八周：

　　第一课：网页抽取技术及思想介绍；第2课：基于结构的提取方法和主要开源包。

　　第九周：

　　第一课：主题爬虫与技术框架、主题表示；第二类：主题表示、相关性计算、实例。

　　第十周：

　　第一课：Web信息抽取实验；第二课：主题爬虫实现实验。

　　

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　　第十一周：

　　第一课：DeepWeb概念、特点及采集要求、技术架构；第二课：技术架构与实现实例。

　　第十二周：

　　第一课：微博收录方式概述、平台授权、API介绍；第二课：Python调用API采集、爬虫采集。

　　第十三周：

　　第一课：反爬虫概述、反爬虫技术、反爬虫技术；第二课：文本分析概述与预处理。

　　第十四周：

　　第一课：向量空间与文本分类；第 2 课：主题建模、可视化技术。

　　第 15 周：

　　第一课：常用应用模式，新闻阅读器；第 2 课：新闻阅读器，SQL 注入检测。

　　第十六周：

　　综合实验、复习、考试

　　提供300分钟视频讲解、教学大纲、课件、教案、习题答案、程序源码等配套资源。

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