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这一限制给NDK接口对接带来了诸多不便：开发者必须将组件创建任务通过任务队列提交至UI线程，不仅增加了开发复杂度，更关键的是，当需要动态创建大量组件时，所有任务会堆积在单一UI线程中串行执行。系统线程池（4个）和自定义线程（2个，分别异步/同步挂载）并行创建Button组件，组件创建完成后自动挂载到UI主树，页面显示带有“系统框架线程”、“用户线程1”、“用户线程2”标签的Button；非多线程组
新人来问我，我能告诉他“这个条款三年前改过一次，原因是当时吃了官司”。DeepSeek给了我语言理解能力，公司的知识图谱给了我专业判断力。合在一起，我不只会找问题，还能说清楚“问题在哪、怎么改、为什么这样改”。法务老大没直接批我，而是把修改逻辑录进去，告诉我“下次遇到类似情况，这样处理更好”。法务每次修改文本，我都知道改了哪里、为什么改、最后怎么定的。这些“为什么”积累起来，成了我能教给下一个人的
在404的位置，上传你刚才做好的404.html文件，或者填好文件路径。不然不仅访客体验差，搜索引擎也会觉得你网站乱糟糟的，影响收录。我之前图省事弄过，结果被搜索引擎判定为违规跳转，收录掉了不少。我当时就写了一句“页面走丢啦，点击返回首页”，再加个链接。如果还是显示服务器的报错页面，就回去检查文件路径和权限。我第一次就是路径填错了，弄了半天还是默认报错，白忙活。后来花了点时间研究，踩了几个坑，给你
摘要： 面对2026年AI驱动的立体化反爬技术（如TLS指纹、前端行为分析、动态验证码），传统爬虫手段已失效。本文提出基于YOLOv8的目标检测方案，通过标注数据集、训练定制模型（识别率超90%），并集成到爬虫流程中，高效破解复杂验证码。同时强调需结合行为模拟（如随机延迟、自然鼠标轨迹）和指纹隐藏（使用Playwright）绕过前端监测。最终指出，AI定制化破解与合规操作是未来反反爬的核心方向，技
如果目标网站的验证码字体、大小、位置都固定，可以用 OpenCV 的模板匹配。掌握这些方法，是为了更好地理解攻防原理，从而构建更健壮的系统，或者在合法授权下进行安全测试。如果你有几百张标注好的验证码数据，可以自己搭一个简单的卷积神经网络（CNN）。无论是点选验证码里的多个图标，还是滑块验证码里的缺口和滑块，YOLO都能精准定位。是国内开发者开源的神器，集成了多种识别模型，对中文、算术题、简单滑块都
用了半年自愈方案，最大的感受是：它没有消灭运维工作，而是把“紧急救火”变成了“计划性维护”。工程师不用再半夜改代码，只需要每周花一小时复核AI修复的规则，优化Prompt和校验逻辑。别追求100%自愈率。初期能达到70%就很有价值，剩下30%复杂场景留给人工，逐步迭代比一步到位更靠谱。优先复用已有资产。历史解析规则、数据校验函数都是宝贵素材，喂给大模型比从零训练效果好得多。严格遵守合规底线。自愈只
本文介绍了一种基于GPT-4o的自然语言数据采集方案，旨在替代传统爬虫中繁琐的规则维护工作。作者分享了工程落地的关键步骤：通过Playwright渲染页面并截图，用结构化Prompt引导GPT-4o进行语义解析，再通过Pydantic校验输出。文章重点剖析了三个实践难题（模型幻觉、长列表漏采、成本控制）的解决方案，并给出分级处理架构图。该方案在作者业务场景中显著降低了维护成本，但强调需权衡响应速度
简单来说：接口格式兼容 OpenAI 官方 SDK。这种调用方式：第三方接口也能直接使用。如果本身就在使用：OpenAI SDKCursorDifyOpenWebUI其实迁移到 OpenAI-Compatible API 的成本非常低。base_url=即可完成兼容。对于 AI Workflow 场景来说，统一接口确实会方便很多。
本文系统梳理了2026年数据采集技术的分层体系与选型策略。文章提出四个关键层级：基础层（requests+lxml）、渲染层（playwright）、智能辅助层（YOLO模型）和语义层（大模型），并给出各层的适用场景、代码示例和避坑指南。作者强调技术选型应遵循"能用简单不用复杂"的核心原则，通过分层决策流程图演示如何根据场景特点选择最优方案。最后指出工程师的核心竞争力在于精准匹配问题与工具的能力，
这套自适应工具上线后，页面改版导致的采集中断时长下降了85%，运维从“半夜救火”变成了“每周复盘”。别追求全自动。初期AI修复成功率70%就很有价值，剩下30%复杂场景留给人工迭代，逐步优化比一步到位更靠谱。优先复用历史资产。旧解析规则、校验函数、标注数据都是宝贵素材，喂给AI比从零开始效果好十倍。性能与智能要平衡。95%的请求走传统解析，只有5%触发AI，这才是能上生产的方案。全量AI调用只适合
本文介绍了一种基于AI Agent的零规则数据采集方案，通过语义理解替代传统爬虫的硬编码规则。方案采用YOLO模型检测页面区块，再结合视觉语言模型(VLM)进行语义提取，实现无需维护XPath/CSS选择器的数据采集。文章详细拆解了技术实现路径，包括页面渲染、区块裁剪、Prompt工程和数据处理流程，并总结了实际落地中的三大挑战（模型幻觉、长列表漏采、显存不足）及其解决方案。该方案在业务场景中验证
本文分享了如何将Python爬虫性能从100请求/秒优化到10000+请求/秒的实战经验。作者通过逐步优化实现了性能的显著提升：首先进行基础优化（禁用日志、复用连接池）使性能提升3倍；然后重构为异步爬虫（使用aiohttp+信号量控制并发）达到2000请求/秒；接着通过内存优化（对象池/流式处理）提升到3500请求/秒；最后采用多进程+异步混合和分布式架构（Redis任务队列）突破10000请求/
摘要：AI赋能的爬虫开发新范式 本文分享了作者使用DeepSeek V3进行爬虫开发的实战经验。通过对比测试，DeepSeek在爬虫开发领域展现出78%的一次生成成功率、优秀的中文反爬理解能力和极高性价比等优势。文章提出了完整的AI爬虫工作流，强调"AI生成+人类验证"的协作模式，并分享了三种Prompt模板：基础爬虫、反爬处理和分布式爬虫模板。通过电商评论爬取的实战案例，展示
异步爬虫架构与高并发实现 本文探讨了Python异步爬虫的核心原理与工业级实现方案，重点分析了传统同步爬虫的性能瓶颈和异步爬虫的优势。 核心内容摘要 同步爬虫的局限性： 99%时间浪费在IO等待上 多线程方案存在线程切换开销大、并发数量有限等问题 处理万级URL时性能不足 异步爬虫三大核心概念： 协程：轻量级执行单元，资源消耗极低 事件循环：异步程序的调度中心 IO多路复用：实现高并发的底层技术
2026年亚马逊第四代语义级反爬系统彻底改变了电商数据采集格局。本文揭示了该系统的核心技术原理：基于Transformer的行为语义序列分析，将用户操作视为语义单元进行整体评估。传统反爬方案如Playwright+Stealth插件、住宅IP代理等均告失效。作者团队创新性地构建了全链路伪装架构，包含动态IP混合池、真实TLS指纹复制、人类行为语义模拟引擎等核心模块，通过GPT-4o微调模型生成符合
大模型驱动的智能爬虫技术革命 本文系统介绍了大模型爬虫的技术原理与实战应用，对比传统爬虫规则匹配方式，大模型基于语义理解实现智能数据采集。核心内容包括： 技术架构分析：三层架构设计实现自然语言交互、智能抓取和数据处理 全链路实战演示：以京东游戏本数据采集为例，展示从需求描述到自动入库的完整流程 工具选型建议：对比Thunderbit等主流AI爬虫工具的特性与适用场景 关键优势在于：零代码操作、自动
1、数据集：钢材缺陷数据集包含6个类别："crazing","inclusion","patches","pitted_surface","rolled-in_scale","scratches"对应钢材表面夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块6种缺陷。这些新版本的模型能够更准确地识别细微的缺陷，并且对复杂背景下的缺陷检测有更好的鲁棒性。本文所使用的钢材缺陷数据集包含了6个类别的缺陷图像："c
混沌映射在优化算法中的应用其实并不复杂，但它带来的效果却非常显著。通过改进初始化种群，我们可以在全局搜索和局部开发之间找到更好的平衡，从而提升算法的优化和收敛性能。如果你也在研究优化算法，不妨试试混沌映射，说不定会有意想不到的收获。最后，附上一张蜣螂优化算法的初始化种群改进图，大家可以直观地看到混沌映射带来的变化。!蜣螂优化算法初始化种群改进图好了，今天就聊到这里，下次再分享更多有趣的优化算法技巧
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。-**
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：本文介绍了一种基于具身智能的动态网页采集方案，仅需30行Python代码即可实现类人操作采集。该方案利用OpenClaw的具身智能网页采集技能，无需配置浏览器驱动、反爬中间件或手动编写选择器，只需输入采集目标和核心字段，AI即可自动完成点击、滚动、翻页和数据提取。该方案解决了传统采集工具配置繁琐、反爬处理复杂和维护成本高的问题，已在工业数据采集和电商竞品分析项目中验证。通过京东iPhone
本文通过一套全栈Python舆情监控系统的实战，从行业痛点、整体架构设计、核心模块实现、避坑指南、落地效果全流程拆解，完美解决了品牌公关、市场调研、政府舆情的三大核心痛点。一句话总结：Python舆情监控系统，全流程自动化，告别人工刷帖，漏看负面舆情概率降到0.1%，人工成本降为0，每年节省几十万。本文的所有代码均经过生产环境验证，可直接复制使用，如果你在舆情监控系统开发中遇到任何问题，欢迎在评论
本文介绍了一个适合Python初学者的爬虫实战项目——爬取软科中国大学排名数据并生成交互式可视化排名表。项目特点包括：目标网站反爬弱（仅需设置User-Agent）、代码清晰（使用requests+BeautifulSoup4基础库）、数据实用（包含学校名称、排名、省份、总分等关键信息）、成果可视化（生成可交互的HTML表格）。 主要内容包括： 环境准备：安装requests、BeautifulS
Python爬虫性能优化实战：协程异步架构实现10倍效率提升 本文针对传统爬虫的性能瓶颈，提出了一套全链路协程异步的优化方案。文章首先分析了爬虫慢的根本原因——95%时间浪费在IO等待上，指出多线程方案存在GIL锁和资源占用高的缺陷。随后详细介绍了生产级异步爬虫架构设计，包括全链路异步、精准并发控制、TCP连接池复用等核心优化点。通过对比伪异步代码和真异步实现的差异，作者展示了如何正确使用aioh
本文对比了Python爬虫开发中Requests同步爬虫和aiohttp异步爬虫的性能差异。Requests的同步阻塞模型在大规模数据采集时存在性能瓶颈，而aiohttp基于异步IO模型，通过事件循环和协程实现并发请求，将网络IO等待时间压缩到极致，性能可提升3倍以上。文章详细解析了两种模型的底层原理，并通过代码示例展示了如何将同步爬虫改造为异步爬虫，包括环境准备、核心API转换等关键步骤。最后还
字段定义 NEWS_FIELD_DEFINITION = """- title: 新闻标题，字符串类型，提取原文中的完整新闻标题- publish_time: 发布时间，字符串类型，格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，无则填null- author: 发布作者，字符串类型，提取原文中的作者名称，无则填null- source: 新闻来源，字符串类型，提取原文中的发布机构/来源，无则填nu
% 用最优参数训练最终模型% 7:3拆分训练集和测试集，别用交叉验证的那部分数据当测试集，作弊就没意思了% 计算隐藏层输出% 求解输出权重fprintf('最终测试集准确率：%.4f\n', test_acc);我用iris数据集跑的时候，普通ELM的测试准确率大概在88%-92%之间波动，用这个PSO-HELM之后稳定在95%以上，而且每次跑的结果都差不多，再也不用看运气了。
【代码】自动对焦搜索算法。
本文主要是对RSA算法进行了一个详细的分析，并且实际应用在逆向Temu登录中，以实战的方式方便读者理解及学习
当我们发起请求并获得响应时，发现响应数据也经过了加密。最后，我们将上述解密逻辑封装到一个JS文件中，并通过Python调用这个JS文件来实现逆向操作。在扣取到的JS代码中，我们补充所需的浏览器环境，模拟实际的运行环境。这样，我们可以更准确地解析参数并发起请求。这个步骤帮助我们了解如何加密b和kiv参数，进而能够正确地解密这些参数。为了分析这些加密参数，我们需要进一步定位JS加密代码的位置。定位到J
它基于图像的清晰度评价值来确定镜头的移动方向和步长，通过不断迭代逐渐逼近最佳焦距。虽然爬山算法在自动对焦领域得到了广泛应用，但仍存在一些挑战和限制，需要进一步的研究和改进来提高其性能和适用性。为了解决这些问题，研究者们提出了各种优化和改进方法，如采用拟合曲线的方式预测最佳峰值点，以减少搜索时间和提高对焦精度。算法然后以一个预定的步长沿某一方向（通常是向清晰度更高的方向）移动镜头，并捕获另一帧图像计
爬山算法（Hill Climbing Algorithm）是一种常见的启发式搜索算法，常用于解决优化问题。其核心思想是从一个初始状态出发，通过逐步选择使目标函数值增大的邻近状态来寻找最优解。接下来，我们将通过 JavaScript 实现一个简单的爬山算法，帮助大家理解其原理和应用。从一个初始状态开始。评估当前状态的目标函数值。在当前状态的邻居中选择一个目标函数值更大的状态。如果找到了更优的邻居，则
Plotly是数据可视化领域备受推崇的库,它提供了创建丰富、交互式且高质量的图表的能力.支持多种图表类型,如线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等
今天这篇文章，我从原理分析合法合规的解决方案自己写的简单静态滑块的模拟三个方面，给大家讲清楚了滑块验证码的那些事。滑块验证码是网站的合法反爬/反垃圾/反欺诈措施，严禁用于商业用途、恶意爬取、攻击网站、侵犯他人合法权益！而且，目前主流的AI驱动滑块验证码，根本不是简单的“模拟轨迹”“反检测浏览器”就能通过的——它们有轨迹AI分析、设备指纹检测、行为序列分析、人机交互组合验证等多重防护。如果是合法的商
本文从零开始，用异步HTTP请求：aiohttp + 连接池复用；并发控制：Semaphore限制同时请求数量；代理IP池：轮询代理，避免被封；自动重试：tenacity异步重试；Redis去重：百万级数据去重速度极快；异步数据存储：aiosqlite避免IO阻塞；日志监控：实时记录爬取状态。异步爬虫的核心优势是高并发、速度快，但要注意反爬、并发控制、去重、重试等问题，合法合规使用。希望这篇文章能
爬山算法
——爬山算法
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