前言: 出于兴趣,这里来做了一个半自动化的抖音视频爬虫,该爬虫可以实现爬取某一用户发布的所有视频。 环境: 夜深模拟器(安卓4) CODE: import json,os import requests def response(flow): #分析数据发现这是抖音旧的视频请求地址(估计是防爬取定时换的吧) #url='https://api.amemv.com/aweme/v1/aweme/post/' url='https://api3-normal-c-lq.amemv.com/aweme/v1/aweme/post/' #筛选出以上面url为开头的ur
2021-08-23 21:08:52 635KB ar c char
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oracle 官方网络培训资料(财务部分中文版) for AR
2021-08-23 09:54:35 4.62MB EBS
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信息安全_数据安全_Understanding the Security of AR 安全架构渗透测试 渗透测试 安全对抗 威胁情报
2021-08-22 21:00:27 909KB web安全 安全实践 安全研究 AI
目录 1.首先什么是aar格式 2. 怎么把一个模块编译成一个aar 首先把鼠标放到要编译的模块上 然后再点击:Build ->Build  Module ‘xxx’ 刚刚鼠标选的模块 最后生成的aar包在这里 3. 怎么引用aar包 例如我把我刚刚编译的aar包放到 我要引用的app/build/libs/xx.aar 修改这个APP 的build.grade   1.首先什么是aar格式 看看官网的说明: http://tools.android.com/tech-docs/new-build-system/aar-format/ The ‘aar’ bundle is the binar
2021-08-22 15:59:57 175KB ar build id
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通过数学运算实现基于地理位置的AR,例如在10米外的物体,你只有用摄像头对着那个方向才能看到物体,不过是简单实现,并没有高度概念,具体如何使用可以看demo
2021-08-21 15:16:53 135KB 其他
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在使用VMware的时候,由于非正常关机或死机等原因 导致虚拟机无法关闭,即使 结束VMware进程 或 重启计算机 也无法关闭 解决方法 1.百度上很多说法包括 说在 任务管理器里 结束掉 vmware workstation vmx.exe 进程(如下图)就可以了。其实本人亲测后根本解决不了问题。 2. 因为在 任务管理器里结束进程 是无法 停止 VMware 在 Windows 上提供的服务,因此我们需要 暂时停止 VMware在Windows上的服务。 3.具体步骤 (1). 按下 “win + R”键,输入services.msc后回车,打开windows服务 (2). 找到
2021-08-20 19:06:52 510KB ar VMware w
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今天照着样例搞了下tensorboard,发现自己无法显示scalar,而graph却可以正常显示。 出现这种情况就说明,tensorfboard已经正确读取了指定目录下的数据,只是数据里没有保存有scalar数据。 这很奇怪,我反反复复检查了好多遍代码都觉得没问题。 最好查了一个下午,也搞了一个下午,终于被我发现问题所在。我把下面这代码放错位置了。 summary_op=tf.summary.merge_all() 原位置如下: 我把summary_op给放再with tf.Session() 下了。这样子做是没有效果了,summary_op相当于没有被赋值。所以导致我没有获得我想要保
2021-08-19 16:27:40 83KB al ar c
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基于小波包-AR谱和深度学习的轴承故障诊断研究.pdf
一些经常画图的开发人员大概都用过echart,不过小白用Python比较多,学习了python下的Pyecharts,发现这个包真的很强大。下面是小白对动态地图的实践案例: 假如有这样一组数据,全国每个城市的酒店数(虚拟),那么如何在地图上展示呢? 1.Python需要安装Pycharts 当安装完成后需要添加地图包: 安装pyecharts后还需要根据需要安装城市、省份等地图包,下面是对包的整理,大家可以根据需要下载。 pip install pyecharts pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-pr
2021-08-19 00:04:13 93KB ar art c
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MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) 误差越大,该值越大。 2.均方误差(Mean Squared Error, MSE) 误差越大,该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n,即SSE = n * MSE,二者效果相同。 3.均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE) 是MSE的算数平均根 误差越大,该值越大。 4.平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 注意:当真实值有数据等
2021-08-18 23:33:05 62KB ar metrics mse
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