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这是新浪微博爬虫，采用python+selenium实现。 免费资源，希望对你有所帮助，虽然是傻瓜式爬虫，但是至少能运行。同时rar中包括源码及爬取的示例。 参考我的文章： http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50720436 [python爬虫] Selenium爬取新浪微博内容及用户信息 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/51231852 [Python爬虫] Selenium爬取新浪微博客户端用户信息、热点话题及评论 (上) 主要爬取内容包括： 新浪微博手机端用户信息和微博信息。 用户信息：包括用户ID、用户名、微博数、粉丝数、关注数等。 微博信息：包括转发或原创、点赞数、转发数、评论数、发布时间、微博内容等。 安装过程： 1.先安装Python环境，作者是Python 2.7.8 2.再安装PIP或者easy_install 3.通过命令pip install selenium安装selenium，它是自动测试、爬虫的工具 4.然后修改代码中的用户名和密码，填写你自己的用户名和密码 5.运行程序，自动调用Firefox浏览

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针对物联网在用户身份验证上存在的安全性问题，提出一种轻量级的动态化密钥协商的物联网身份认证协议（DLT）。该协议在用户进行登录验证上使用了时间戳值，这使得恶意攻击者不能使用早期的消息，可以防范重放攻击以及拒绝服务攻击；在认证和密钥协商阶段采用了用户、服务器、控制服务器三者之间的互相验证，并且在公共信道上对服务器密钥和随机值进行了分离处理，使得攻击者无法窃听到其他用户的安全信息。协议安全性分析及仿真对比结果表明，DLT协议相比对比协议具有更多的安全功能，可以防范多种网络攻击，并且协议的能量代价更低。

NFIQ2（National Fingerprint Image Quality）是美国国家标准与技术研究所（NIST）开发的一种指纹图像质量评估算法。这个最新源码版本提供了用于计算指纹质量评分的工具，旨在帮助识别和处理指纹图像中的质量问题，从而提高生物识别系统的性能。在VS（Visual Studio）环境中可以直接编译此代码，便于开发者理解和应用。 NFIQ2算法的核心在于对指纹图像进行多步分析，包括噪声检测、方向场计算、核心点和三角点检测等。它会根据图像清晰度、对比度、噪声水平等因素综合判断指纹的质量，并给出一个0到100的评分，分数越高，指纹图像质量越好。 压缩包中的文件如下： 1. **NFIQ.vcxproj.filters**：这是Visual Studio项目的一个配置文件，用于定义项目中各个文件的过滤器，以便在解决方案资源管理器中组织文件。 2. **NFIQ.vcxproj.user**：这是Visual Studio项目用户特定的设置文件，包含个人配置，如调试器设置、自定义生成步骤等，这些设置不会被版本控制共享。 3. **NFIQ.vcxproj**：这是Visual Studio项目的主要配置文件，包含了构建项目的全部信息，如源文件、依赖项、编译选项等。 4. **libFRFXLL**：这是一个库文件，可能包含了低级的指纹特征提取和处理功能，"FRFXLL"可能是"Finger Recognition Feature eXtraction Low Level"的缩写。 5. **biomdi**：这可能是一个生物识别中间件库，提供了一组接口和工具，用于处理生物识别数据，包括指纹图像。 6. **Debug**：这个目录通常包含编译后产生的调试版本的二进制文件和相关资源。 7. **NFIQ2**：这可能是项目的核心源代码或输出目录，包含实现NFIQ2算法的具体文件。 通过这些源代码，开发者可以深入了解NFIQ2算法的实现细节，对其进行定制或者与其他生物识别系统集成。例如，你可以修改代码以适应特定硬件平台的需求，或者调整算法参数以优化特定场景下的指纹质量评估。此外，这个源码也对研究生物识别技术，特别是指纹图像处理和质量评估的学者有着重要的参考价值。

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辽代初期建筑的“渤海化”及其表现--以辽祖陵与祖州的建筑遗迹为中心，丁垚，张思锐，辽建国初期兼并渤海，非定居文化向定居文化的转变收到强力推动。契丹上层文化迅速