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Irene181
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用Python打造批量下载视频并能可视化下载进度的炫酷下载器
大家好,我是Python进阶者,今天给大家整点好玩的,一起来看看吧【一、项目背景】平时宅在家的我们最爱做的事莫过于追剧了,但是有时候了,网络原因,可能会让你无网可上,这个时候那些好看的电视剧和电影自然是无法观看了,本期我们要讲的就是怎样下载这些视频。【二、项目目标】通过Python程序对所感兴趣的视频进行批量下载,正好小编近期看到一些不错的视频,因为想
公众号: 奋飞安全
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3年前
借你一双慧眼, Frida Native Trace
一、目标李老板:奋飞呀,最近没怎么更新呀?奋飞:最近的KPI定的合不合理你心里没点AC数?我现在内卷到周三就开始写周报了,不然被新来的就给卷失业了。遥想在古典PC互联网时代,咱也是OD、IDA玩的很溜的。一日饮酒乐甚,突发奇想,IDA识别出所有函数,然后导出来给OD,给这些函数下断点,触发之后先打日志,再自动取消断点。这样程序运行的流程不就出来了?实
晴空闲云
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3年前
javascript实践教程-04-常量
本节目标1.掌握声明常量的应用场景。2.掌握常量的定义和使用。3.阅读时间大约510分钟。内容摘要本篇讲解了常量和变量的区别,讲解了常量的声明和使用,常量的命名规则,并列举了相关例子。阅读时间510分钟。为什么要用常量前面我们学习了变量,但是变量在运行过程中是可以变化的。在现实生活中,有一些数据是不会变化的,比如:数学上的PI、自然常数e等等,这些
Irene181
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3年前
盘点一款Python发包收包利器——scapy
大家好,我是黄伟。今天跟大家讲的是Python用于发送接受网络数据包的模块scapy。前言众所周知,我们每天上网都会有很多数据包需要发送,然后处理在接受在发送,这样一个循环往复的过程,这里就显示了很多数据包的发送接收数据。那么,什么是包呢?下面一起看看。包(packet)是网络通信传输中的数据单位,一般称之为数据包,其主要由源地址,目标地址,净载数据组
Irene181
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3年前
手把手教你用Python网络爬虫获取头条所有好友信息
前言大家好,我是黄伟。今日头条我发觉做的挺不错,啥都不好爬,出于好奇心的驱使,小编想获取到自己所有的头条好友,看似简单,那么情况确实是这样吗,下面我们来看下吧。项目目标获取所有头条好友昵称项目实践编辑器:sublimetext3浏览器:360浏览器,顺带一个头条号实验步骤1.登陆自己的头条号:可以看到2599,不知道谁会是下一个幸运观众了,
Jacquelyn38
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3年前
基于TypeScript从0到1搭建一款爬虫工具
前言今天,我们将使用TS这门语言搭建一款爬虫工具。目标网址是什么呢?我们去上网一搜,经过几番排查之后,我们选定了这一个网站。https://www.hanju.run/一个视频网站,我们的目的主要是爬取这个网站上视频的播放链接。下面,我们就开始进行第一步。第一步俗话说,万事开头难。不过对于这个项目而言,恰恰相反。你需要做以下几个事情:1.我们需要创建
公众号: 奋飞安全
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3年前
某站App签名算法解析(一)
一、目标我们来分析某站App的sign签名算法,先搜索一下游戏,抓包结果:二、步骤这个sign依然是32位的字符串都9020年了,这种规模用户的App应该是不会裸奔在java层了,我们就直接一点,在so里面搜索sign可惜没有结果……藏起来的东西一定是重要的东西so层导出函数给java层调用,有两种方法,一种是静态注册,直接会体现在so的导出表
可莉
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3年前
11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
本文的目标有两个:1、学会使用11大Java开源中文分词器2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:!
天翼云开发者社区
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2年前
绿色低碳天翼云,数字经济新引擎!
7月14日,数字经济与清洁能源深度融合发展高峰论坛暨中国电信数字青海绿色大数据中心启动仪式在青海举办。本次活动是通信行业举办的首次“碳中和”大型活动。活动上发布了“中国电信·零碳青海”行动,并发起成立数字经济与清洁能源融合发展产业联盟的倡议,加快推进“东数西算”工程落地,为实现青海省“双碳”目标,打造“双碳”样板,构建以产业“四地”为主体的绿色低碳循环发展经
helloworld_54277843
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卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,
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