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用Python写一个抖音漂亮小姐姐发掘器(附代码教程)

最近沉迷于抖音无法自拔,常常连续花好几个小时在抖音漂亮小姐姐身上。 手动寻找费时费力,为了高效、直接地找到漂亮小姐姐,我用Python + ADB做了一个 Python 抖音机器人 Douyin-Bot。自动翻页+颜值识别,瞬间觉得关注列表不够用了! 源码地址 https://github.com/wangshub/Douyin-Bot 特性 自动翻页 颜值检测 人脸识别 自动点赞 自动关注 随机防 Ban 自动回复 原理 打开《抖音短视频》APP,进入主界面 获取手机截图,并对截图进行压缩 (Size < 1MB); 请求人脸识别 API; 解析返回的人脸 Json 信息,对人脸检测切割; 当颜值大于门限值BEAUTY_THRESHOLD时,点赞关注来一波; 下一页,返回第一步; 使用教程 相关软件工具安装和使用步骤请参考 wechat_jump_gam

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QQ空间爬虫最新分享,一天 400 万条数据(附代码地址)

前言 本文为作者对其开源项目QQSpider的说明文档。主要替换了程序里一些不可用的链接,对登录时的验证码作了处理,对去重队列作了优化。并且可以非常简单地实现爬虫分布式扩展。 Github项目名称:QQSpider 使用说明 1、启动前配置: 需要安装的软件:python、Redis、MongoDB(Redis和MongoDB都是NoSQL,服务启动后能连接上就行,不需要建表什么的)。 需要安装的Python模块:requests、BeautifulSoup、multiprocessing、selenium、itertools、redis、pymongo。 我们登陆QQ要使用到phantomJS(下载地址:http://phantomjs.org/download.html),下载完将里面的phantomjs.exe解压到python目录下即可

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iOS-《编写高质量代码》笔记-第七章 设计模式与Cocoa编程

建议45:设计模式是特定环境下的特定问题的解决方案 设计模式是某种特定设计的模板或指导原则。 建议46:MVC模式是一种复合或聚合模式 MVC 是一种高级别的模式,关注的是应用程序的全局架构,并根据各种对象在程序中发挥的作用对其进行分类。 建议47:对象建模在数据库中也广泛使用 看不懂 建议48:类簇可简化框架的公开架构而又不减少功能的丰富性 1.类簇(class cluster)基于抽象工厂设计模式。 2.类簇,可以用于隐藏实现的具体细节,为调用者提供一个简单的接口。 3.类簇也可以有多个基类,如NSArray、NSMutableArray,后者就是继承的前者。对一些“大同小异”的问题,往往会有不错的结果。 这个架构的用户只看到一个公共类,即NSNumber。

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计算CPU 百分比 - 基于openstack kvm 虚拟机采集片段代码分享

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 def get_vm_cpu_rate( self , uuid): """ get cpu rate 100 * diff_vm_cpu_time / (diff_sys_cpu_time * 1 * 1e9) return cpurate% """ result = 0 vm_info = self .vms_info.get(uuid, None ) vm_info_before = self .vms_info_before.get(uuid, None ) if not vm_info or not vm_info_before: return result info = vm_info.get( "cpu_mem_state_info" , None ) info_before = vm_info_before.get( "cpu_mem_state_info" , None ) cpu_time = info[ - 1 ] cpu_time_before = info_before[ - 1 ] last = self .vms_info_timestamp before = self .vms_info_before_timestamp if cpu_time and cpu_time_before: result = 100 * abs (cpu_time_before - cpu_time) / \ ( abs (last - before) * 1 * 1e9 ) return round (result, 2 ) 本文转自 swq499809608 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/swq499809608/1404564

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代码开源 | COCO-16 图像分割冠军:首个全卷积端到端实例分割模型

继图像分类、物体检测之后,精确到像素级别的物体实例分割就成为更具挑战性和实用性的视觉识别任务。前两个任务在近年来取得了迅速的进展,已经有了不少优雅有效的方法。然而,实例分割任务却还缺少一个标杆性的工作。 为此,来自清华大学和微软研究院的李益、齐浩之、代季峰、季向阳、危夷晨合作,利用全卷积神经网络(FCN)在图像语义分割和实例分割预测方面的优势,提出了一种新的架构 FCIS。 FCIS 是首个全卷积、端到端的实例分割解决方案,为实例分割提供了一个简单、快速、准确的框架,由于考虑到实例分割预测和分类这两个步骤之间的关联,FCIS 能够同时对多个物体实例进行检测和分割。 FCIS 在 COCO 2016 分割竞赛中以显著优势获得了第一名。日前,他们的研究论文《全卷积实例语义分割》(Fully Convolutional Instance-aw

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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