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本文以教学为基准、本文提供的可操作性不得用于任何商业用途和违法违规场景。交流2833312027。
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
mercari 电商平台ECDSA解密 dpop参数详细介绍了怎么JS逆向出加密参数
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。
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近年来，随着中国品牌在全球范围内，特别是新兴市场（如东南亚）的强势崛起，“反向海淘”已不再是新鲜事物，而是成为中国品牌拓展海外版图的重要战略。只有不断优化物流，提升效率，控制成本，中国品牌才能在激烈的全球竞争中，真正实现从“质”到“价”的全面超越，将“中国制造”的品牌形象，牢牢地刻在世界消费者的心中。据统计，部分跨境物流成本已飙升30%以上，这不仅挤压了本已微薄的利润空间，更直接威胁到“反向海淘”
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
爬山算法
——爬山算法
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