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最近在学习python爬虫，看到网上有很多关于模拟豆瓣登录的例子，随意找了一个试了下，发现不能运行，对比了一下代码和豆瓣网站，发现原来是豆瓣网站做了修改，增加了反爬措施。 首先看下要模拟登录的网站： 打开开发者模式： 在账号和密码随意填入数据： 发现会发送一个post请求： ur是:https://accounts.douban.com/j/mobile/login/basic 数据格式是: 于是可以来编写代码： import requests def main(): url_basic = 'https://accounts.douban.com/j/mobile/logi

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数据集为 txt格式，对数据集进行了严格的标记，也对数据集图片进行 统一格式的命名，方便做消融实验。 更适用于分类 目标检测部分效果不错的权重文件 在本资源的赠送部分：权重大小不到4MB 运行环境：yolov5(6.0) 权重文件说明： 格式pt yolov5 去detect.py中 替换掉 原有权重文件地址 权重文件：1. yolo-s 2. yolo-n 都带有训练结束的数据展示 特别送上： 一个检测效果不错的轻量化 手势识别权重文件，拿到即用 文件名为 “最终训练”