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我也要
在发起请求时，在请求头中带上cookie数据
然后访问登陆后可见的网页
那么就可以实现
文章管理-优快云博客
https://mp.youkuaiyun.com/
访问上述网址，会跳转
问题
为什么会发生跳转，在后台发生了什么
如果可以得到 文本 草稿箱 代表访问成功
重新访问页面
找到请求头
找到cookie数据
提取出来
同时拿到user agent
》流程
复制的user-agent与cookie都是字符串
把它们转成字典
然后添加到请求头中
》方式常用，封为模块
实际在使用的时候还需要清掉前后的空格
最终版
结果
拿到了位置序号，表明成功获取到了整个响应
Nestjs框架: 集成 Prisma
NestJS官方文档提供了两种数据库相关的内容：Techniques下的数据库板块和Recipes下的具体数据库集成方案。本文以Prisma为例，演示了如何集成Prisma到NestJS项目中。首先创建NestJS项目并安装Prisma，配置MySQL数据库连接。通过Prisma CLI初始化项目、定义数据模型并生成迁移文件。接着创建Prisma模块和服务，配置Prisma客户端连接数据库。最后在控制器中注入PrismaService实现数据查询。整个过程包含了Docker启动MySQL、Prisma模型定
爬虫-获取登陆可见页面技术小结-三种方式的比较
方式一，session类的实例化对象 session类实例化，得到一个对象 对象发起post请求，登陆网站 成功登陆，会获得网站写入的cookie信息 对象发起get请求，本次请求会自动的带上cookie数据 方式二，cookie数据添加到请求头中 请求头添加cookies数据，键为cookie，值为一长串字符串 requests.get(url, headers=请求头) 方式三，发请求...
避坑指南：CesiumLab+ENVI处理Sentinel-2影像数据的完整流程
本文提供了一份详细的避坑指南，完整介绍了如何利用CesiumLab和ENVI工具链，将Sentinel-2卫星影像处理成可供Cesium三维地球引擎加载的离线瓦片数据。内容涵盖数据获取、SNAP预处理、ENVI影像增强合成以及CesiumLab切片配置等全流程实战步骤与关键参数优化，旨在帮助工程师高效构建自主可控的高精度离线地图服务。
python爬虫使用Cookie的两种方法
场景：当我们以未登录身份使用浏览器访问一个看书的相关网址时，只显示了亚马逊的购买链接。隐藏了书籍的下载链接。但是当我们登录以后，下载链接会显示出来，这样在爬虫的时候，可以把下载链接解析出来使用。登录前后网页Headers-Request Headers显示的Cookie不同。下图为浏览器和Web服务器之间的交互，也显示了Cookie的信息。Cookie的引文原意是“点心”，它是在客户端访问Web服...
西工大noj100题python2024第三季21-30
【代码】西工大noj100题python2024第三季21-30。
【GEOS-Chem模拟教程第二期上】生物质燃烧排放 GFED4 数据配置
生物质燃烧排放 GFED4 数据配置
爬虫-requests模拟登录的三种方式（携带cookie/session进行请求网站）
一，cookie和session的区别 cookie在客户的浏览器上，session存在服务器上 cookie是不安全的，且有失效时间 二，爬虫处理cookie和session 带上cookie和session的好处： 能够请求到登录后的界面 带上cookie和session的弊端： 一个cookie和session往往和一个用户对应，访问太快容易被服务器检测出来爬虫 不需要cookie...
2024年Unity 面试题 |五萬字 二佰道| Unity面试题大全，面试题总结【全网最全，收藏一篇足够面试】
正所谓 金三银四 ，又到了找工作的大好时机了，不知道大家有没有意向找一份更好的工作呢~ 之前写了很多Unity的学习和实例文章，但是面试题部分还没有一个系统的整理。 那本篇文章就来整理一下Unity中一些常见的面试题，说不准就会面试的时候就会遇到！ 本篇文章会将Unity所有方面的面试资料都融会贯通，绝对是2022年Unity面试领域最实用的文章啦！
草稿-乱-爬虫-post请求数据与Request Payload
python爬虫如何POST request payload形式的请求 - Kosmoo的博客 - 优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/zwq912318834/article/details/79930423 post请求传送的数据 Form Data 和 Request Payload 两者的比较 观注掘金网 利用这种特别的格式，发起一个get 请求 python爬虫...
【网络安全 | 渗透工具】密码字典生成工具crunch、cupp安装使用教程
Crunch是一个常用的密码破解工具，它可以根据指定的字符集、长度和模式生成各种可能的密码并进行暴力破解。同时，Crunch可以将生成的密码保存到文件中，以便在破解工具中使用。在进行渗透测试时，手动收集密码字典是十分耗时的，利用密码字典生成工具可以大幅缩短时间，提高爆破宽度。
PLC如何控制电子膨胀阀（暖通空调/制冷系统）
电子膨胀在冷水机空调系统里广泛采用，大部分空调系统都会有电子膨胀阀，但是电子膨胀阀的控制接口和普通电磁阀完全不同，所以想要PLC直接控制电子膨胀阀，还是比较麻烦的，电子膨胀阀可以理解为一个简易步进电机，体积非常小，线圈和转子部分可以分离。下面我们看下PLC如何控制电子膨胀阀。
python的requests库,博客园添加草稿后删除草稿
1 import requests 2 import re 3 import urllib3 4 5 urllib3.disable_warnings() 6 r = requests.session() #打开缓存浏览器，请求保持cookies 7 r.verify = False #绕过SLL验证 8 9 url = 'https://i...
在 ABAP SEGW OData 服务里，把 Function Import 参数长度校验真正跑起来
SAP Gateway服务中Function Import参数长度校验的实现机制解析：在SEGW中定义Max Length参数后，需通过模型特性USE_STRICT_FUNCTION_PARAM_CHK（7.52+版本支持）启用严格检查。该特性需在MPC_EXT的DEFINE方法中设置，框架会在URI解析阶段拦截超长参数，避免错误进入业务逻辑。对于低版本系统，建议在应用层手动添加校验。这种模型驱动的方式符合Clean Core原则，能有效提升接口健壮性。
Python - Cookie绕过验证码登录
前言 有些登录的接口会有验证码：短信验证码，图形验证码等，这种登录的话验证码参数可以从后台获取的（或者查数据库最直接）。 获取不到也没关系，可以通过添加cookie的方式绕过验证码。 另一篇博文Python Selenium Cookie 绕过验证码实现登录 介绍了另外一种处理方式，及实际项目应用实战，有兴趣的同学可以点击查看。 一、抓登录cookie 1.登录后会生成...
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
python3接口自动化：绕过验证码登陆
1 import requests 2 import json 3 from time import sleep 4 5 class Test: 6 url= "http://www.cnblogs.com/" 7 headers={ 8 "User - Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
DBlog开源博客新增博客迁移功能（支持多个站点）
前言 现在的技术博客（社区）越来越多，比如：imooc、spring4All、csdn或者iteye等，有很多朋友可能在这些网站上都发表过博文，当有一天我们想自己搞一个博客网站时就会发现好多东西已经写过了，我们不可能再重新写一遍，况且多个平台上都有自己发表的文章，也不可能挨个去各个平台ctrl c + ctrl v。鉴于此， 我在我的开源博客里新开发了一个“博客迁移”的功能，目前支持imooc、...
详细介绍如何自研一款"博客搬家"功能
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网页爬虫-通过已登录后的cookie，模拟登陆状态，保持会话进行后续操作
刚开始的时候打算使用java程序直接登陆网站在进行后续操作，后来发现有些网站的重定向太多不好操作， 所以改用已登录的cookie 来保持会话， 使用方式很简单，只需要在浏览器上登录你要操作的网站，然后获取cookie值，将cookie放到程序里就实现了保存会话的功能了， 1、添加maven 依赖 <dependency> <groupId>org.ap...
爬虫中requests高级用法（带上cookie做数据请求）
requests 的一些高级用法，如文件上传、 Cookies设置 、 代理设置 1、 文件上传 我们知道 requests可以模拟提交一些数据。 假如有的网站需要上传文件，我们也可以用它来实现， 这非常简单，示例如下 : import requests files = {'file' : open('favicon.ico','rb')} r = requests.post("...
利用cookies绕过登陆爬取网站数据
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
python 爬虫 cookies设置，获取登陆后界面。
前言 Cookie Cookie 是指某些网站服务器为了辨别用户身份和进行Session跟踪，而储存在用户浏览器上的文本文件，Cookie可以保持登录信息到用户下次与服务器的会话。 Cookie原理 HTTP是无状态的面向连接的协议, 为了保持连接状态, 引入了Cookie机制 Cookie是http消息头中的一种属性，包括： Cookie名字（Name） Cookie的值（Value...
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