1、使用浏览器打开高校邦并登录自己的账号（建议使用谷歌浏览器）
2、进入播放视频的页面，然后随便点击一节开始播放
3、然后按F12，会在浏览器右边出现下面这样，点击console
4、然后在如图1的位置复制粘贴下面的代码：
var urlPrefix = `${location.protocol}//${location.host}`;
unitList.forEach(function (unit) {
unit.itemList.forEach(function (item) {
item.chapterList.forEach(function (chapter) {
if (chapter.contentType == 'Video') {
$.ajax({
url: `${urlPrefix}/class/${classinfo.classId}/chapter/${chapter.chapterId}/api`,
type: 'GET',
success: function (result) {
$.ajax({
url: `${urlPrefix}/log/video/${chapter.chapterId}/${classinfo.classId}/api`,
type: 'POST',
data: {
data: JSON.stringify([{
"state": "listening",
"level": 2,
"ch": result.chapter.video.seconds,
"mh": 0
}])
}
});
}
});
}
});
});
});
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
5、输入之后点击回车，稍等片刻。当出现下面这样的显示时表示已经刷完所有视频，这是刷新一下页面可以看到已经刷好了。
6、尔雅、学习通也有类似的，不过会有提示警告之类的。会在下一篇博客中在介绍吧。第一次写博客，有错误的地方还请诸位不吝赐教，多谢！
2021-12-16 18:52:51
750B
1
相关资源：
JAVA编写的打砖块程序源代码 ;
JAVA编写的俄罗斯方块程序源代码 ;
JAVA编写的计算器程序源代码 ;
JAVA编写的看图软件程序源代码 ;
JAVA编写的螃蟹过街程序源代码 ;
JAVA编写的拼图---键盘操作程序源代码 ;
JAVA编写的拼图---鼠标操作程序源代码 ;
JAVA编写的文本编辑器程序源代码
其余部分搜索、下载方法：
1、点击 “Tag” 后面的关键字。JAVA课程设计 JAVA课程设计源代码 。
2、可在“搜索”按钮前面的文本框内填上本资源的关键字进行搜索。
3、或者点击“高级搜索”按钮进入“高级搜索”，在“搜索结果”中的“以下用户上传”后面的文本框内输入 ybwd8866 然后点击旁边的“高级搜索”按钮，进入【 正在浏览用户"ybwd8866"发布的资源 查看ybwd8866的所有资源 】页面，进行查找并下载。
4、或者点击“高级搜索”按钮进入“高级搜索”，在“搜索结果”中的“包含以下全部的字词”后面的文本框中输入本资源的关键字，或者输入资源的全名，然后在“搜索结果”中的“以下用户上传”后面的文本框内输入 ybwd8866 然后点击旁边的“高级搜索”按钮，进入【 正在浏览用户"ybwd8866"发布的资源 查看ybwd8866的所有资源 】页面，进行查找并下载。
2021-12-16 17:42:13
24KB
1
这是一款效果非常炫酷的HTML5和CSS3文字样式和鼠标滑过特效插件。该文字特效中包含了11种不同的文字样式和鼠标滑过文字时的动画效果。部分文字动画效果使用了SVG和HTML5 Canvas来制作。
2021-12-16 00:04:30
52KB
1
阅读源码对于编程和理解算法原理都是必不可少的，该源码我已试过在vc6.0下都能运行，很不错，望对大家学习有帮助！
2021-12-15 20:00:16
506KB
1
一个动态链接库，使用各种dll注入器注入wininit.exe可以在360、火绒等安全软件运行的情况下写入扇区（需要管理员权限）
2021-12-15 18:01:07
20KB
1
GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.
2021-12-15 15:32:25
223KB
1