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本章介绍了几种局部搜索算法，包括爬山算法、模拟退火和禁忌搜索，它们用于在问题的潜在解决方案空间中进行迭代改进，以找到问题的满意解。局部搜索算法通过选择当前解的邻居并评估其质量来工作，试图逃离局部最优解。尽管这些方法存在局限性，如依赖于问题特性的参数调整，但它们在许多情况下已被证明是有效的。
但因渲染方式需要每次访问Google获取Cookie，请求量翻倍，且每次请求大约需要2-5秒，因此统计成本会增加数十万，由于此前业务需要调用Google搜索功能去寻找目标资源进行下载，Google的改版导致整条产线全部瘫痪，急需解决方案。从2025年1月15日开始，Google强制用户开启JavaScript才能使用Google搜索功能。最终方案：逆向参数，改用本地参数破解方式后，可节省N倍时间不
【代码】自动对焦搜索算法。
爬山算法——通俗易懂，从小白到入门
**多分类问题**：如果你的问题是多分类问题，可以使用`seaborn`的`countplot`或`heatmap`来可视化分类结果。为了将预测结果可视化，你可以使用`matplotlib`或`seaborn`等可视化库来绘制实际值与预测值的对比图。蓝色点表示实际值，红色点表示预测值，绿色线表示模型的预测趋势。-**时间序列数据**：如果你的数据是时间序列，可以将横轴设为时间，绘制实际值与预测值的
本文探讨了利用AI技术解决Python爬虫IP封禁问题的方法。传统代理池管理存在效率低、易识别等缺陷，而AI辅助工具如ProxyPoolAI能通过智能代理筛选、动态更新和失效预警提升爬虫成功率。解决方案包含三大模块：AI驱动的代理管理工具选型、基于日志分析的封禁识别，以及自动生成代理切换与失效检测代码。实测表明，该框架可将中断率降低60%，代理成本减少30%。未来可结合深度学习预测反爬策略变化，并
Akamai 验证是指通过 Akamai 的内容分发网络（CDN）进行的安全验证过程。Akamai 提供了多种验证机制，以确保用户和数据的安全性。边缘身份验证（Edge Authentication）：在靠近用户的边缘服务器上进行身份验证，以减少延迟并提高安全性。API 验证：通过 API 密钥和令牌来验证 API 请求的合法性。客户端验证：使用客户端证书或其他身份验证方式来验证客户端的身份。
摘要：商品详情API在电商数字化转型中展现出色性能，提供12维数据支持，覆盖基础属性、价格库存、多媒体资源等关键信息，助力构建精准数据模型。其RESTful架构和OAuth2.0认证保障安全稳定，支持高并发调用（50万次/日）。在B2B采购、跨境电商选品等场景应用效果显著，如某项目采购成本降低18%，转化率提升27%。接入流程建议关注签名机制和性能监控，并确保数据安全合规。未来该API有望结合AI
通过调用相应的加密库，可以在Python环境中模拟JavaScript中的解密过程，并展示解密后的数据。这说明，返回的数据在服务器端是通过AES加密的，而客户端通过该解密算法将数据还原。请求的响应数据，可以看到返回的数据是经过加密处理的。这种加密保护了数据的内容，需要进一步解析其加密机制，以便进行有效的数据解密和分析。分析请求所对应的JavaScript文件，发现其中使用了Ajax进行数据请求，并
以下是一个完整的示例，展示如何训练一个简单的神经网络分类模型，并对其结果进行可视化，包括训练过程的损失和准确率曲线、混淆矩阵以及ROC曲线等。通过这些可视化图表，您可以更直观地了解模型的训练过程和分类性能，从而进行进一步的优化和调整。-**训练过程的损失和准确率曲线**:显示训练集和验证集的损失和准确率变化情况。-**混淆矩阵**:显示分类结果的混淆矩阵，包括正确分类的数量和错误分类的数量。-**
最近用到一个非常简单的高级爬虫工具，亮数据的Scraper APIs，你可以理解成一种爬虫接口，它帮你绕开了IP限制、验证码、加密等问题，无需编写任何的反爬机制处理、动态网页处理代码，后续也无需任何维护，就可以“一键”获取Tiktok、Amazon、Linkedin、Github、Instagram等全球各大主流网站数据。1、在云上向Tiktok发出http数据请求 2、模拟登陆、配置IP代理、动
智能优化算法
本文详细介绍了从基础的HTTP请求与HTML解析，到使用AutoScraper和规则学习实现自适应抓取，再到基于LLM和WebAgent的智能化解析系统的完整技术栈。基础抓取技术：掌握requests和lxml等基础库是网络抓取的基石。处理动态内容：对于JavaScript渲染的网页，Selenium和是处理动态内容的有效工具。自适应抓取：通过等工具实现基于样例的自适应抓取，无需手动编写解析规则。
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个Python库,用于解释任何机器学习模型的预测.它基于博弈论中的Shapley值概念,可以帮助用户理解模型预测中各个特征的贡献度.
①是一个无界面的浏览器②支持页面元素查找，js的执行等③由于不进行css和gui渲染，运行效率要比真实的浏览器要快很多。
遗传算法的特性以及在具体算法应用中的应用1 引言近些年以来，随着人工智能领域的不断发展，数据处理和分析的量变得越来越大，随之而来的考验便是如何解决大量数据的处理和算法优化。而面对大规模的集成优化问题，先贤们发表了各种自己的高谈阔论，并有了许多种行之有效的解决方案。这些方案更是被广泛地运用在诸如：图像处理、任务分配、信号处理等方面。而在其中，如何更加高效得取得在可接受范围内的最优解，便成为了学者们
这种协同进化不仅体现在技术能力的相互增强上，更体现在应用场景的相互拓展、生态系统的相互完善以及标准规范的相互统一上。理解这种协同进化的内在机制，对于我们把握AI技术发展趋势、制定技术发展策略具有重要意义。本文将深入分析这三大技术如何在竞争中合作、在合作中发展，揭示AI技术生态系统协同进化的深层逻辑。在大多数平台中最大为 2^31-1，即约 21 亿。当我们处理非常大的整数（比如上百位甚至上千位）时
数学建模 必备算法 模拟退火算法
一、爬山算法 ( Hill Climbing )爬山算法属于人工智能算法的一种。这种算法基于贪心算法的思想，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。二、模拟退火(SA,Simulated Annealing)如上面的爬山算法所示，由于很多时候会陷入局部最优值，模拟退火算法应运而生
min: 0,max: 4000,scale: 30,});
爬虫技术是数据采集的核心手段，涉及到http请求、html解析、正则处理等技术，算是比较复杂的编程开发，对于很多人来说是不低的门槛。我最常用Python来实现爬虫，因为有很多的库可以用，不用写那么多轮子，但遇到频繁的采集需求也会比较吃力，毕竟要敲代码。为了偷点懒，我找了一些不需要代码或者低代码就可以用的爬虫软件，能点点点就配置好爬虫，非常的方便。下面是7个我常用的爬虫软件，分三大类，零代码工具、半
TikTok大数据分析，找小蚂蚁数据（SmallAnt Data）小蚂蚁数据（SmallAnt Data）是一款 TikTok 全场景AI数据工具，提供TikTok LIVE直播分析、TikTok Creator达人分析、TikTok shop小店分析、TikTok for Business广告分析、商品分析、热门素材分析、运营数据下载、实时监测等全面的在线数据服务。在小蚂蚁数据，你还可以找到丰富
某前沿技术社区孵化的"视觉盾牌"项目（访问vshield.tech获取技术白皮书）创新性地将对抗训练融入数据增强环节，使模型在面对新型滑动验证码时保持85%以上的稳定识别率。深度学习模型的进化速度远超想象，ResNet-152架构在字符型验证码上的识别准确率已达98.7%，但对抗性生成网络（GAN）制造的动态干扰线仍在挑战机器视觉的极限。某技术团队通过迁移学习构建的混合模型，在python的dec
【爬山算法】爬山算法是一种贪心搜索算法，该算法每一步从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直至达到某个局部最优解。【模拟退火算法】模拟退火算法也是一种贪心算法，但在它的搜索过程中引入了一个随机因素——以一定的概率来接受一个比当前解要差的解。故而模拟退火算法有可能跳出局部的最优解，达到全局的最优解。即：若移动后得到最优解，则总是接受该移动；若移动后的解比当前解差，则以一定的概率接受移...
详细介绍粒子群PSO、模拟退火SA、遗传GA算法，并详细介绍和对比这些启发式算法的主要应用场景，并含TOPSIS、NSGA-II组合算法。含可运行的代码。
验证码（CAPTCHA）技术已经存在多年，尽管它的有效性一直备受争议，但许多网站仍然依赖它来保护资源。特别是 Google 推出的 reCAPTCHA 系列，一直是验证码领域的领跑者。本文将探讨如何绕过 reCAPTCHA V2 和 V3，并提供实用的代码示例。reCAPTCHA 是 Google 推出的验证码技术，旨在通过验证用户行为来区分人类与机器人。：基于扭曲文本的传统验证码（已淘汰）。：用
爬山()算法是一种局部搜索算法，它在增加高度/值的方向上连续移动，以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止，其中没有邻居具有更高的值。爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题，其中我们需要最小化推销员的行进距离。它也称为贪婪的本地搜索，因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分，即状态和值。Hill Climbin
本文将深入探讨大数据分析的核心技术、面临的挑战、广泛的应用场景以及未来的发展趋势。我们将首先阐述大数据的概念，并详细介绍其核心技术组成，如数据处理、数据存储、数据挖掘等。接着，我们将分析大数据在各行各业中的应用实例，以及这些应用如何帮助企业实现业务增长和创新。最后，我们将展望大数据技术的未来，探讨其可能的发展方向和潜在影响。企业需要关注大数据分析技术的最新动态，积极拥抱变革，以应对日益激烈的市场竞
爬虫，又称为网络爬虫或网页爬虫，是一种自动浏览互联网的程序，它按照一定的算法顺序访问网页，并从中提取有用信息。用户代理（User-Agent）：模拟浏览器访问，避免被网站识别为机器人。请求处理：发送HTTP请求，获取网页内容。内容解析：使用正则表达式或DOM解析技术提取所需数据。数据存储：将提取的数据保存到数据库或文件中。错误处理：处理请求超时、服务器拒绝等异常情况。爬虫软件是一个强大的工具，能够
驻波比（VSWR）用来检测天馈线系统、射频接头以及所有的连接到基站的射频设备的工作状态。VSWR过高会导致掉话、高误码率，而且由此引入的发射/接受功率的衰减会导致小区覆盖半径缩小。
一、爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动...
reCaptcha是国外非常流行的一个网站反爬虫风控系统，基于图片识别的方式来检测用户是否是真实人类在使用，经过多年的发展，reCaptcha有很多不同的版本，例如v2, v3，以及对应的企业版。如果想要批量绕过这种验证码，靠传统的模拟点击肯定是不行的，效率低下。你需要破解谷歌的加密算法，二是要进行大量的图像机器学习训练才能稳定的通过。但是通过EzCaptcha的API，可以直接提供参数从而生成
蚁群算法求解TSP问题-基于python本文将贪婪算法与蚁群算法求解含80个城市的TSP问题的结果进行对比代码如下：参数或坐标点数据均可自己调整import numpy as npfrom scipy import spatialimport matplotlib.pyplot as plt城市参数num_city = 80 # 城市数量rng1 = np.random.RandomState(0
问题描述旅行商问题（Travelling Salesman Problem, 简记TSP，亦称货郎担问题)：设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离，i，j=1，2 … n，则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。一、动态规划解决旅行商问题要使用动态规划，需要问题本身有最优子结构，我们需要找到要解决的问题的子问题。题目要求，从0(a)出
一、 什么是梯度下降算法梯度下降法（Gradient descent ）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法 ，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值 ，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法 ，相反则称之为梯度下降法。1.1 形象理解梯度下降可以理解为你
爬山算法
——爬山算法
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