2024,做私活比以前更赚了!

昨天在群里,看见有Python圈子里的朋友晒了张图,是他最近兼职赚钱的接单记录,在了解详情后我大为震撼,竟然有人单靠Python爬虫做副业就能半个月赚4W多

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可仔细想想,现在正处于Python爬虫接单的高潮期,各类甲方对爬虫服务的需求量其实已经很大了,给出的报酬也很丰厚。

所以对掌握企业级爬虫技术的朋友来说,兼职接单赚4W多似乎也简单。

当下各领域对爬虫服务的需求量虽说很大,但其对技术的要求可一点都不低,通常高价值的爬虫项目都需要攻破各类反爬虫措施才能完成,破不了反爬虫就接不了单赚不到钱。

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所以,每天都会有很多人来咨询爬虫逆向破解方面的问题,包括数据解密、web安全、js逆向、补环境、xhr断点、多接口嵌套、加密分析和消息摘要算法在内的反爬虫破解相关技术点是被问及最多的。

结合多年爬虫项目接单经验,这里给想学爬虫接单涨收入的朋友一个建议:其实现在各家的反爬虫措施同质化严重,先吃透几套经典爬虫实战项目,再消化其中经验与规律,多练练手,熟悉之后能很容易攻破大厂反爬虫。

高效变现方案

考虑到高价值的爬虫项目都在名企内部,一般情况下接触不到,即使真有好项目,在缺乏指导的情况下学习也很不容易。

所以,要想快速搞定反爬虫,我建议直接来听一堂企业级爬虫技术的速成课程

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这是一套专讲爬虫逆向破解的高阶技术实战课,迄今为止已帮助超三万学员快速进阶。本次课程将由国际大数据竞赛获奖大佬亲身指导,带领大家进行一线大厂高阶技术体系+多重逆向解析项目实战+技术变现路径指导的综合速成训练!

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此次实战训练分为三节课程,是专为高阶爬虫技术速成而设计的,课程内包含多项业界难觅的真实项目,对应每一项案例都有保姆级的拆分详解,深入浅出极易学懂。

顶尖名师的专业指导与规划,搭配最前沿的爬虫逆向实战项目边学边练,在实战中快速累积经验,熟悉之后即可开始尝试接单。

此外,本次课程并不仅限于技术干货传授,更有技术大佬十余年积累的技术变现经验分享。

特训详情

Day 1

1、详解web逆向的作用与定义规则

2、详解数据传输安全与Python逆向破解

3、详解web逆向时对JS进行加密与解密的思路

4、详解浏览器中的快速JS接口验证-合理化爬虫

5、详解JS中XHR断点、关键字搜索、路径定位

6、知名证券理财资讯平台-数据逆向实战

7、BTC数据分析平台-标准算法数据逆向实战

Day 2

1、详解目标快速定位:检索全局加密参数

2、详解请求表单与头部参数多重加密机制

3、详解全局检索方案-区分需要被逆向的参数

4、详解消息摘要算法-MD5与SAH组成与魔改

5、交通出行购票网-机票信息请求接口逆向实战

6、详解互联网高安全架构设计-反爬虫验证与风控

7、详解名企爬虫岗位与兼职求术需求

Day 3

1、详解行为式智能人机验证组成原理

2、详解爬虫技术变现的私活接单流程与方法

3、详解JavaScript全局变量混淆解决方案

4、大型智能风控服务商官网-接口参数逆向实战

5、详解信息安全技术在爬虫领域的运用场景

6、详解名企常见的瑞数安全流程极其解析方案

7、详解浏览器环境(window dom local)与指纹(canvas)补充

特训详情

参与报名并完成特训的朋友,可以免费获得我耗时8个月精心整理的Python爬虫教程包一套!

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注意事项

Q:为什么无法添加小助理?

A:一下子很多人报名,小助理的微信可能会出现延迟,过几分钟再添加一次即可。

Q:真的是免费吗?

A:本公众号粉丝仅需0元即可学习,真实有效。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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