https://zhuanlan.zhihu.com/p/480187567

要获取知乎专栏文章的具体内容，可以通过网络爬虫技术来实现。然而，在实际操作之前需要注意的是，任何自动化工具访问网站都应遵循目标站点的 `robots.txt` 文件规定以及相关法律法规[^2]。 以下是将知乎专栏文章下载并转换成Markdown文件的一个通用流程说明： ### 文章抓取与处理 为了能够读取指定ID的文章（如93643523），可以采用Python编写脚本完成这一过程。此过程中会涉及HTML解析、特殊字符转义及格式调整等工作[^3]。 #### HTML内容预处理 定义了一个名为process_content()的方法用来清理原始网页中的杂项元素，使其更适合进一步加工成为结构化的文档形式。主要执行如下几类变更： - 清理掉无意义的数据属性data-pid； - 把Unicode编码表示的小于号(\u003C)大于号(\u003E)，替换成标准实体符号(&lt;&gt;)； - 统一设置段落样式规则——增加首行缩进同时保留适当间距； - 去除非必要图片容器标签<figure>及其内部嵌套图像标记<img/>； - 删除空白占位用途<p class="ztext-empty-paragraph"></p>节点； - 合并连续换行符<br />至合理位置；最后确认所有正文部分均被包裹在合法配对的<p></p>之中。 ```python from bs4 import BeautifulSoup def process_content(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # Remove data-pid attributes. for tag in soup.find_all(True): if 'data-pid' in tag.attrs: del tag['data-pid'] # Replace special characters. html = str(soup).replace('\u003C', '&lt;').replace('\u003E', '&gt;') soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # Add indentation and bottom margin to paragraphs. for p in soup.find_all('p'): new_p = soup.new_tag("p", style="text-indent: 2em; margin-bottom: 1rem;") new_p.string = ''.join(map(str,p.contents)) p.replace_with(new_p) # Remove <figure> tags containing images. figures = soup.find_all('figure') for fig in figures: img_tags = fig.find_all('img') if len(img_tags)>0: fig.decompose() # Remove empty paragraph placeholders. empties=soup.select('p.ztext-empty-paragraph') for e in empties: e.extract() # Clean up extra line breaks. brs = soup.find_all('br') for i in range(len(brs)-1,-1,-1): br=brs[i] next_sibbling=br.next_sibling while isinstance(next_sibbling,str)==False or (isinstance(next_sibbling,str)and not next_sibilling.strip()): if isinstance(next_sibiling,'Tag') and next_sibiling.name=='br': next_sibiling.decompose() elif isinstance(next_sibiling,NavigableString): break; else : pass return str(soup.body) ``` #### 转化为Markdown格式 一旦完成了上述初步整理之后，则可继续调用第三方库比如[pandoc](https://pandoc.org/)或者[himalaya](https://github.com/jgm/himalaya)把修正后的HTML字符串映射到对应的Markdown语法之上[^4]。 ```bash pip install pandoc pyhimalaya ``` ```python import subprocess def convert_to_markdown(html_content): command=['pandoc','-f','html','-t','markdown_strict'] result=subprocess.run(command,input=html_content.encode(),stdout=subprocess.PIPE) markdown=result.stdout.decode().strip() return markdown ``` 最终得到的结果就可以存储下来供后续分享或存档之用了。 ---

根据提供的引用内容，\[1\]是一个知乎专栏文章，\[2\]是一个知乎问题，\[3\]和\[4\]是两篇博客文章。根据问题的链接，我无法直接访问该链接，因此无法提供具体的答案。但是根据引用\[1\]和\[2\]的内容，回归模型中的代价函数可以使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。对于回归问题，最小化MSE损失等效于最大似然估计。此外，引用\[3\]和\[4\]提到了MSE损失函数的一些特点和应用场景。总的来说，选择使用哪个代价函数取决于具体的问题和模型需求。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [为什么回归问题用MSE？](https://blog.csdn.net/xixiaoyaoww/article/details/122955125)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]