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【2026最新版】全网最系统的Android逆向百日成神路线。拒绝碎片化，从零构建 Pixel 6 + APatch + AI 自动化顶配环境。深度覆盖 Java 层攻防、Frida/Xposed 插件开发、ARM 汇编与 SO 逆向、OLLVM 混淆还原，直达 Unidbg 补环境与 eBPF 内核对抗。不仅教你怎么做，更揭示为什么。无论你是爬虫工程师寻求进阶，还是网安新人想要入行，这份涵盖 1
本文介绍了《Python+AI大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》的开题报告框架。研究背景指出传统路线规划系统存在效率低、缺乏个性化等问题，AI大模型和Python技术为智能交通提供了新方案。研究内容包括多源数据预处理、基于Transformer的预测模型构建、动态路线算法优化及系统实现。创新点在于多模态大模型融合和动态个性化推荐，预期成果包括系统原型、论文发表和软件著作权申请。报告还详细
本文介绍了基于Python+AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统开发任务书模板。项目整合交通数据采集、AI大模型优化、用户行为分析和可视化展示，实现动态路径规划与个性化推荐。系统包含数据预处理、算法训练、推荐引擎和可视化交互等模块，采用Python技术栈开发，预期达到90%准确率和2秒响应时间。任务书详细规划了12周开发周期、技术路线和风险应对措施，适用于毕业设计或实际项目开发参考。文末提供源
本文综述了Python与AI大模型在智能路线规划与个性化推荐系统中的应用进展。研究分析了多源数据融合、混合推荐算法和强化学习优化等关键技术，展示了在物流配送（缩短22%配送时间）和旅游推荐（降低17%行程取消率）等场景的实际效果。文章指出当前面临数据隐私、模型可解释性等技术挑战，并展望了多模态推荐、边缘计算等未来趋势。通过Python丰富的生态库与AI大模型的深度结合，为智慧交通建设提供了创新的技
摘要：本文提出基于Python与AI大模型的智能路线规划系统，融合多源数据（实时路况、天气、社交媒体）和知识图谱技术，采用BERT-Traffic模型进行用户偏好预测，结合PPO强化学习优化路径权重。实验表明，该系统在物流场景中降低运输成本12.7%，提升规划效率3倍，个性化推荐准确率提高28.6%。关键技术包括多模态特征提取、混合推荐算法和实时动态优化，为解决传统路线规划系统的数据局限性和推荐僵
介绍资料信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！介绍资料。
本文详细介绍了Unity游戏开发的核心模块实现方案，包含玩家控制系统、敌人AI行为树、碰撞处理系统、场景构建规范和游戏管理器等关键功能。通过代码示例展示了角色移动控制、状态机切换、碰撞检测等基础功能实现，并提供了光照配置、背景分层等场景优化建议。文章还涵盖了高级特效实现、性能优化策略以及存档系统等进阶内容，为开发者提供了一套完整的Unity游戏开发解决方案，强调模块化设计和性能优化在游戏开发中的重
大队长的Scrapy爬虫笔记(三)
本文介绍了使用Python和Selenium爬取天眼查数据的方法：1)下载匹配Chrome版本的chromedriver；2)配置WebDriver和必要的Python库；3)通过关键词搜索获取企业列表；4)分析网页结构定位关键元素；5)使用AI辅助编写爬取和解析代码。重点演示了如何模拟浏览器操作获取城市筛选结果，并通过BeautifulSoup解析网页源码提取企业详情信息。该方法结合AI工具可降
本文介绍了一个基于Python和Playwright的自动化脚本，用于监控软著申请状态变更。该脚本通过Cookie复用实现自动登录，定时查询官网数据，并利用Webhook推送状态变化通知。主要解决了动态网页渲染、点击拦截等难题，通过保存登录状态、强制点击等技术实现稳定监控。文章详细讲解了环境配置、Cookie获取、核心监控逻辑及部署方案，提供了一套完整的自动化解决方案，帮助开发者摆脱手动刷新页面的
具体介绍呢，其实可以对照 Midjourney「后续简称MJ」 ，只不过MJ是线上付费的，SD是可以免费安装在自己电脑里的「就是对电脑的配置要求有点高」；然后大家选择算力市场，默认计费方式就是「按量计费」，我们默认就行，以下是不同 GPU 型号每个小时的价格，大家可以按自己的需求租赁。嗯，咋说呢，以武林秘籍为例，SD的心法等级要比MJ更高一些，你投入的精力越多，收获也就越大。如果电脑配置不够，又想
近日，AI绘画又火了，因其离谱的画风，吸引了大量用户体验。虽然体验不尽如人意，但还是养活了一大批“周边生意”，一些上市公司也布局其中。AI绘画要取代图库，还需要比较长的时间，但AI绘画已经养活了一大批“周边生意”。做壁纸的，写提示词的，创作艺术藏品的，AI绘画正在很少有人看到的地方，逐渐形成自己的生态系统。由于AI绘画工具生成的图像具有不确定性，很多人往往需要尝试多次输入、变换不同的文本才能得到自
PySpark+协同过滤招聘推荐平台 Django爬虫+可视化 spark技术 大数据招聘推荐系统（建议收藏）✅
AI Scraper Studio是一款基于自然语言的AI驱动数据提取工具，允许用户通过简单描述自动生成爬虫任务，无需编写代码。该工具整合了AI-Scraper、Browser Agent等组件，利用大型语言模型解析用户意图，智能提取网页数据并输出JSON或Markdown格式。用户可通过Web界面或Python SDK快速实现电商监控、新闻聚合等应用场景，支持JavaScript渲染和全球代理定
AI大模型python爬虫实战：网易云音乐数据爬取分析可视化+数据清洗 matplotlib 计算机毕业设计（源码）✅
news-bot：自动化科研技术热点日报机器人 news-bot是一个开源项目，通过GitHub Actions定时运行，自动抓取arXiv、技术博客、Hacker News等多源信息，生成结构化Markdown日报。支持AI自动摘要功能（需配置API），帮助用户高效掌握最新科研与技术动态。项目亮点包括多源聚合、LLM摘要生成和完全自动化工作流，无需服务器即可部署。用户可自定义新闻源，适用于科研人
网络爬虫早就是企业获取公开信息、支撑业务增长的核心工具。但传统爬虫的痛点实在太突出——高技术门槛把非技术团队挡在门外，网站一改版爬虫就失效，维护成本居高不下，技术团队大半精力都耗在重复适配这种琐事上，实在不值当。好在大语言模型（LLM）、计算机视觉这些AI技术成熟后，新一代AI网络爬虫彻底改变了游戏规则。它们靠Prompt驱动、自动自愈这些核心特性，把原本要数天的爬虫开发压缩到几分钟，维护成本几乎
它提供可视化界面操作通过点击选择提取字段，支持循环点击和自动翻页等复杂操作，可处理动态 JavaScript 渲染页面抓取单页应用数据，数据可导出 CSV、JSON、Excel 等多种格式，支持定时抓取与云存储无需本地运行。Bright Data作为AI网络爬虫领域的领军者，其。更偏向开发者友好的API服务，通过API接口，可以轻松抓取互联网上的大量数据，无需人工手动提取，节省时间和人工成本，在数
要开展微调工作，首要任务是准备相应的微调数据。倘若拥有大量高质量的中文数据以及充足的计算资源，那么先基于中文数据进行中文微调，随后再开展场景适配微调，这种做法是切实可行的。不过，鉴于算力资源的限制，本文仅基于少量数据开展场景适配微调。
亮数据是专门做数据采集的平台，有抓取器、解锁器、远程浏览器、MCP等工具，可以简化网页请求的复杂度，因为它把反爬处理技术嵌入在接口里，用户只需要提交需求和url就能直接采集到数据。网页抓取器，Dify上有相应的插件接口，它可以对亚马逊等跨境平台进行关键字段采集，并能自动处理平台的反爬限制，比如设置ip代理池、验证码解锁等技术，所以是比较省心的一个爬虫接口。”，并且设置输入变量描述、目标url，选择
摘要：为解决农产品销售企业预测市场需求和销售趋势，提高供应链管理的效率和准确性，设计和实现了一个基于Python的农产品销售预测系统。系统采用前后端分离的架构实现，前端采用Vue.js框架，后端则使用Django框架进行开发。使用Scrapy爬虫框架从“惠农网”进行相关数据的爬取，同时用Spark对数据进行处理，最后存入MySQL数据库。使用ECharts工具进行可视化分析。采用机器学习的线性回归
AI大模型：Spark小说数据分析与推荐系统 Hadoop 机器学习 爬虫 协同过滤推荐算法 Hive 大数据 毕业设计（源码+文档）
AI大模型：基于spark小红书舆情分析可视化预测系统 大数据技术 社交平台数据分析 爬虫技术 深度学习Fnn前馈神经网络 snownlp情感分析 毕业设计（源码+文档）
无代码：使用预置模板（如 Amazon、Google Maps）低代码：通过 JavaScript 自定义提取逻辑全代码：集成到现有数据管道（Airflow、Lambda 等）灵活性最高，但需从零构建所有功能。几乎无法处理条件跳转、登录验证等复杂流程。Bright Data 优势灵活度媲美代码工具，易用性接近无代码平台。对比对象Bright Data 优势vs Scrapy无需管理服务器、代理池、
摘要：本文介绍了一个基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django的农产品价格预测系统。系统整合多源异构数据（价格、气象、舆情等），利用大数据技术进行存储处理，结合LLM大模型提取非结构化数据特征，构建混合预测模型（LSTM+XGBoost）。相比传统方法，该系统预测误差率降低至10%以下，并提供可视化交互界面。研究解决了农产品价格预测中的数据孤岛、模型泛化能力差等问题，为农业
摘要：本文提出基于Django框架、LLM大模型与知识图谱的古诗词情感分析系统。通过整合多源数据构建知识图谱，结合BERT-BiLSTM-CRF模型实现实体识别（准确率93.2%），并采用RoBERTa-Large模型抽取12类核心关系。系统微调Qwen-7B模型，融合韵律分析和意象图谱等多模态信息，在5万首标注诗词数据集上实现88.5%的情感分类准确率。实验表明，该系统较传统方法显著提升典故识别
本文介绍了一个基于Django+LLM大模型知识图谱的古诗词情感分析系统设计。该系统通过整合深度学习、知识图谱和多模态技术，旨在解决传统古诗词分析方法在语义理解、文化语境和多模态数据融合方面的局限性。系统采用微调LLM大模型（如Qwen-7B）结合知识图谱推理，提升对隐喻、典故的识别准确率，并融合文本、韵律、意象等多维度信息进行情感分析。前端采用Vue.js实现动态可视化展示，支持用户交互式探索。
摘要：本文提出基于PySpark、Hive与大模型的混合架构情感分析方案，针对小红书平台海量用户评论数据进行高效处理。系统采用分层架构设计，通过PySpark实现分布式计算，Hive构建高效数据仓库，结合BERT等大模型微调技术，构建"初级过滤+深度分析"的分层情感分析模型。实验表明，该方案在准确率(92%)和处理速度(5000条/秒)上显著优于传统方法，为社交电商舆情监控提供
本文介绍了一个基于PySpark+Hive+大模型的小红书评论情感分析系统。针对传统方法的语义理解不足、多语言混合处理差和实时性要求高等痛点，系统采用三层分布式架构：Hive数据仓库存储评论数据，PySpark进行分布式处理，集成LLaMA-3大模型进行情感分类。核心功能包括多语言文本处理、三级情感分类和实时预警，通过量化模型和并行推理优化性能。实验结果显示分类准确率达92.3%，单条评论处理延迟
【摘要】本文介绍了一个基于PySpark+Hive+大模型的小红书评论情感分析系统开发任务书。项目结合分布式计算与大数据技术，通过Hive存储海量评论数据，PySpark进行分布式清洗预处理，并集成BERT等大语言模型实现细粒度情感分类（积极/消极/中性等）。系统包含数据采集、清洗、模型推理、可视化仪表盘等模块，支持10万条评论的实时分析，要求情感分类F1-score≥0.85。项目采用6人团队协
摘要：本文介绍了一个基于PySpark+Hive+大模型的小红书评论情感分析系统设计方案。系统针对传统情感分析方法在处理亿级数据、语义理解和多模态融合方面的不足，提出采用分布式计算框架(PySpark)处理海量数据，通过微调大模型(Qwen-7B)提升垂直领域情感分析能力，并融合文本、图片和表情符号等多模态信息。系统架构包含数据采集、存储、计算、模型和应用五层，预期实现1000条/秒的实时分析能力
本文介绍了一个基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django的农产品价格预测系统。系统通过整合多源数据（价格、天气、舆情等），采用五层分布式架构实现数据采集、存储、计算、预测与服务全流程。核心功能包括多源数据融合、动态预测模型（72小时短期预测精度≥90%）和实时预警系统。实验验证显示，系统在生猪价格预测上MAE低至0.4元/斤，较传统模型提升35%。该系统为农业决策提供科学依
本文提出了一种基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django框架的农产品价格预测系统。该系统整合分布式计算、深度学习与Web开发技术，实现多源数据融合、高精度预测和可视化分析。关键技术包括：1)利用Hadoop+Spark+Hive处理PB级农业数据；2)采用微调LLM大模型进行语义理解和多模态预测；3)通过Django框架实现前后端解耦和可视化展示。实验表明，系统预测精度较传
摘要：本文提出基于Spark+Hadoop+Hive+LLM大模型+Django的农产品价格预测系统，整合气象、物流、政策等多源数据，通过分布式计算与深度学习技术实现高精度预测。系统采用五层架构，包含数据采集、存储、计算、服务和展示模块，集成LSTM、XGBoost和LLM模型，在生猪、小麦等农产品预测中准确率达87.6%，较传统方法误差降低38%。实验表明系统支持实时预警与决策，为农业生产经营提
本文介绍了基于Spark+Hadoop+Hive+LLM+Django的农产品价格预测系统开发任务书。该系统结合大数据技术和语言模型，旨在提升农产品价格预测精度。主要内容包括：系统架构设计、数据采集与存储、大数据处理与特征工程、预测模型开发、Web应用开发以及系统集成部署。技术要求涵盖Hadoop、Spark、Hive等大数据组件，以及Django、LLM等技术。项目计划12周完成，要求支持5种农
本文设计了一种基于Hadoop+Spark+Hive的物流预测系统，通过分布式存储与计算技术解决传统物流预测中数据处理能力不足的问题。系统采用Lambda架构，整合批处理和流计算，实现了PB级物流数据的高效分析。实验表明，该系统在百万级订单数据上达到92.3%的预测准确率，延迟低于200ms，较传统方法误差降低41%。研究为物流企业提供了动态资源调度依据，显著提升了运营效率。未来可探索大模型、边缘
AI大模型：基于python热门旅游景点数据分析系统+可视化 +Flask框架 穷游网数据 requests爬虫 Hadoop✅
基于python旅游推荐系统 景点推荐 协同过滤推荐算法 多种推荐算法 Django框架 爬虫（附源码+文档）✅
大数据旅游景点推荐系统 机器学习算法 协同过滤推荐算法 数据分析 可视化 django框架 大数据毕业设计 基于用户+基于物品✅
-------------------------- ✅ 模式1：外部官方API（OpenAI/DeepSeek/Groq等，按需填） --------------------------# -------------------------- ✅ 模式3：自定义本地LLM API（无Ollama，永久在线） --------------------------# ----------------
在AI应用开发、RAG系统构建或数据爬取场景中，可靠的搜索API是高效获取信息的核心工具。本文整理了一些主流网络搜索API，从可用额度、费用、检索效果三大核心维度进行技术向分析，同时明确适用场景，帮程快速选型。
至此，akamai全套封控产品都可以说是掌握百分之8 90的程度了（还有百分之10是因为tls指纹依旧是个问题，虽然已成功实现指纹并发且有非常高的成功率，但某些网站检测实在太厉害了）通过post该请求，若成功会返回开头为2或4的bm_sc cookies参数，若失败则返回3开头的bm_sc参数。"Lk248": "Sun Jan 04 2026 16:03:53 GMT+0800 (中国标准时间)
未来的爬虫开发者，不仅需要掌握传统的网络请求、数据解析技术，更要深入理解 AI 算法的应用场景，同时坚守合规底线。Python 作为兼具易用性和 AI 生态优势的语言，将持续成为智能化爬虫开发的首选工具，而开发者的核心竞争力，也将从 “编写爬虫规则” 转向 “设计 AI 驱动的采集策略”。传统爬虫主要针对结构化 HTML 数据，通过 XPath、CSS 选择器提取固定字段，但面对非结构化数据（如动
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