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用Python爬取英雄联盟(lol)全部皮肤

小三:“怎么了小二?一副无精打采的样子!” 小二:“唉!别提了,还不是最近又接触了一个叫英雄联盟的游戏,游戏中很多皮肤都需要花钱买,但是我钱不够呀...” 小三:“咋得,钱攒够了你还要买呀?还吃不吃饭了?!要我说,你干脆将英雄的炫彩皮肤都爬下来欣赏一下得了,饭钱还给你省下了。” 小二:“你说的也对,毕竟吃饭更重要,那我还是爬取皮肤欣赏一下算了。” 首先,我们打开英雄联盟官网主页,网址为:https://lol.qq.com/main.shtml,然后向下拉,可以看到英雄列表,如图所示: 接着随意选一个英雄点击进入看一下,如图所示: 再点击鼠标右键,接着选择检查,看一下皮肤的 URL,如图所示: 通过观察,可以发现英雄皮肤 URL 组成方式为:https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/skin/big + 英雄id + 皮肤id.jpg。 我们先看皮肤id,也就是看皮肤的个数,选择开发者工具的Network项,之后刷新一下页面,可以发现有一个17.js的请求,17实际就是英雄id,如图所示: 再选择Response项看一下相应数据,如图所示: 我们...

论文解读:使用带门控卷积进行生成式深层图像修复方法

今天,我们将深入研究一种名为DeepFill v2的非常实用的生成型深层图像修复方法。本文可以视为DeepFill v1,Partial Convolution和EdgeConnect的增强版本。简单的说,DeepFill v1中提出的上下文注意(CA)层和EdgeConnect中引入的可选的用户草图输入概念都嵌入在DeepFill v2中。同样,部分卷积(PConv)被修改为门控卷积(GConv),其中基于规则的掩码更新被公式化为可学习的下一卷积层的门控。有了这些想法,DeepFill v2可以比以前的最新方法获得高质量的自由形式修复。图1显示了使用DeepFill v2的一些自由形式的修复结果。 动机 回想一下,已经提出了部分卷积(PConv)来分离有效像素和无效像素,从而使卷积结果仅取决于有效像素,并且已经提出了Edge生成器来估计缺失区域的内部架构,进一步提高修复性能,本文的作者想要将这些技术与他们的上下文的关注(CA)层进一步加强修复的结果。 首先,PConv使用基于规则的掩码更新来分隔有效和无效像素。基于规则的掩码更新是手工制作的,是不可学习的。读者可以参考我们之前翻译的一...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。