收到太多领英的提醒邮件怎么办?怎么有选择性的接收?

文章介绍了如何在领英中设置不再接收某些类型的邮件提醒,以避免混乱。同时,提到领英的功能可能不完全满足用户需求,特别是对外贸人员而言。为提高效率,推荐使用第三方工具如“领英精灵”,它提供了一些领英原生功能的扩展,如好友分组、批量操作等。

使用邮箱注-册领英,使用一段时间后会发现经常收到领英的提醒邮件,像下面这样的邮件,没什么太大用处,但是却接收的非常频繁,容易造成混乱把其他有需要邮件忽略,而且占位置。在这里插入图片描述

那如何设置不再接收这样的邮件呢?

1. 打开导航栏“我”下拉箭头,选择“设置和隐私”选项
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2.自主选择要设置通知的哪一个版块

  • 设置您收到的通知里,分为搜索职位、招募人才、将其他人加为好友、更新职业档案4个版块,选择目标版块。
    在这里插入图片描述
    3.以“将其他人加-为好友”为例,展开设置,再打下一级菜单,点击箭头

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4.按照自身需要进行设置
在这里插入图片描述

领英学习技巧

相信很多外贸人使用LinkedIn领英都觉得,LinkedIn的功能体验不是很好,非常不适合大家的使用习惯,有很多便捷方便的功-能都没有。比如给好友分组、备注,批量发消息、加好-友、点赞等,这些最基本的功能都是没有的。

现在使用LinkedIn的人都会去借助一些工具来实现更多的功能,提升工作效率。现在这样的工具还是蛮多的,导致大家在选择的时候不知如何选择。这里测试过一个比较突出,各方面做得比较好的工具,希望对大家在选择的时候有些帮助。
(领英精灵-下载-注册网-站)
在这里插入图片描述
希望能给大家带来帮助!

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
<think>好的,用户想知道如何用爬虫抓取LinkedIn的数据,同时关注合法性和技术实现。首先,我需要确认LinkedIn的爬虫政策。根据他们的服务条款,未经授权的数据抓取是被禁止的,这可能涉及法律问题。然后,用户可能想知道技术上的实现方法,比如使用Python的库如requests或Scrapy,但需要注意反爬机制,比如验证码、频率限制等。此外,用户提到的引用[1]和[2]都强调了合规性和数据隐私的重要性,必须提醒用户遵守相关法律,如GDPR或CCPA。另外,可能需要建议使用LinkedIn官方API作为合法替代方案,虽然功能有限但更安全。最后,用户的问题可能隐含对实际操作的步骤,比如如何设置请求头、处理登录会话等,但需要平衡技术细节和法律风险。需要明确告知用户潜在风险,并提供合法途径的建议。</think>### 如何用爬虫抓取LinkedIn数据:合法性与技术实现 #### 1. **合法性分析** - **LinkedIn用户协议**:LinkedIn明确禁止未经授权的自动化数据抓取行为,违反可能导致账号封禁或法律追责[^1]。 - **法律风险**:部分国家/地区(如美国)依据《计算机欺诈和滥用法案》(CFAA)将未经许可的爬取行为视为违法[^2]。 - **合规替代方案**:优先使用官方提供的[LinkedIn API](https://developer.linkedin.com/),其具备受限但合法的数据访问权限[^1]。 #### 2. **技术实现(仅限合规场景)** 若通过API获取数据(需企业资质审核),可参考以下流程: ```python import requests headers = { "Authorization": "Bearer <API_TOKEN>", "Content-Type": "application/json" } # 获取个人资料示例(需对应API权限) response = requests.get("https://api.linkedin.com/v2/userinfo", headers=headers) print(response.json()) ``` #### 3. **非合规爬虫的风险与障碍** - **反爬机制**:LinkedIn采用动态加载(JavaScript渲染)、IP封锁、请求频率监控(如短时间多次触发导致验证码)等技术防护。 - **伦理争议**:即使技术可行,爬取用户隐私数据可能侵犯《通用数据保护条例》(GDPR)等法规。 #### 4. **合法数据获取建议** - **公开数据手动收集**:通过浏览器插件(如Web Scraper)仅抓取用户主动公开且未设置隐私限制的信息。 - **合作接入**:与LinkedIn签订数据合作协议,获取合规数据接口。 - **第三方数据服务**:购买经授权的职场数据分析平台服务(如Hunter.io)。
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