钉钉最新点赞破除限制方法(

本文介绍了如何通过抓包获取直播ID,并利用点赞API实现自动点赞。使用Python发送HTTP请求,可以模拟持续或指定数量的点赞。适用于对网络请求和自动化感兴趣的读者。

我不是标题党!

首先,放图片(((
在这里插入图片描述
时间这里是录视频的时间,2021-8-27,不是标题党!

上方法!

主要原理:利用抓包抓到的点赞api端口,实现持续点击或控制点击数量((

接口:https://lv.dingtalk.com/interaction/createLike?uuid=8d893cc7-4d09-47c6-ad6f-b6ffac828e58&count=111

这里,uuid为直播id。想要获取,还是蛮麻烦的qaq,主要通过Fiddler吧 抓到直播视频的地址,就可以看到请求的直播id了。

id是由5串字符串,4个杠组成,

count 是点击数量,最大到1*10^8 hhh

想要一下子点够?直接访问https://lv.dingtalk.com/interaction/createLike?uuid=(直播id)&count=12345678

想要破除点赞限制的快感,请用py:

import requests
import random

s=requests.session()
while True:
	s.get('https://lv.dingtalk.com/interaction/createLike?uuid=(直播id)&count='+str(int(random.random()*100)))

着急写博客,都懒得用Latex了aaa

### 正确配置或使用 Gemini 以避免限制 Gemini 是一种强大的多模态生成模型,能够处理文本、图像等多种任务。然而,在实际使用中可能会遇到一些限制,例如速率限制、资源消耗高等问题。以下是一些方法和建议,帮助正确配置或使用 Gemini 以避免这些限制。 #### 1. 并行处理以提高效率 当需要处理大量数据时,可以利用并行处理来减少时间成本。例如,在使用 Langchain 进行图像提取时,可以通过 `chain.batch` 方法实现批量处理[^4]。代码示例如下: ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import Gemini # 定义提示模板 prompt_template = PromptTemplate( input_variables=["image"], template="请描述这张图片的内容:{image}" ) # 初始化 Gemini 模型 llm = Gemini() # 创建链 chain = LLMChain(prompt=prompt_template, llm=llm) # 使用 batch 方法进行并行处理 results = chain.apply([ {"image": "path/to/image1.jpg"}, {"image": "path/to/image2.jpg"}, {"image": "path/to/image3.jpg"} ]) ``` #### 2. 调整请求频率以规避速率限制 如果在使用 Gemini API 时遇到速率限制,可以通过调整请求频率来解决。例如,设置合理的延迟时间或使用队列机制来管理请求。以下是一个简单的 Python 示例: ```python import time def call_gemini_with_rate_limit(api_key, request_data, rate_limit=5): """ 调用 Gemini API 并遵守速率限制。 :param api_key: API 密钥 :param request_data: 请求数据列表 :param rate_limit: 每秒允许的最大请求数 """ results = [] for data in request_data: # 调用 Gemini API result = gemini_api_call(api_key, data) results.append(result) # 遵守速率限制 time.sleep(1 / rate_limit) return results ``` #### 3. 使用本地部署的模型替代云端服务 为了完全绕过速率限制,可以考虑使用本地部署的模型。例如,BAAI 提供了多个嵌入模型(如 BAAI/bge-large-zh-v1.5 和 BAAI/bge-base-en-v1.5),这些模型可以直接在本地运行[^1]。以下是加载本地模型的一个示例: ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # 加载本地模型 model = SentenceTransformer("BAAI/bge-large-zh-v1.5") # 生成嵌入向量 embeddings = model.encode(["这是一段测试文本"]) print(embeddings) ``` #### 4. 利用计划代理优化工作流 对于复杂的任务,可以使用计划代理(Plan Agent)来生成逐步计划并优化执行流程。例如,LangGraph 的计划代理由 Gemini 2.0 驱动,能够生成结构化的计划对象[^2]。以下是一个简单的计划类定义: ```python from pydantic import BaseModel, Field class Plan(BaseModel): steps: list = Field(description="按顺序遵循的步骤。") ``` 通过这种方式,可以将复杂任务分解为多个小步骤,并逐一执行,从而降低单次请求的压力。 #### 5. 质量控制与优化 在使用 Gemini 时,确保技术准确性是至关重要的。可以通过自动化工具对生成的内容进行质量检查[^3]。例如,使用 AI 缩略图生成器自动生成吸引人的视频缩略图,同时确保内容符合预期风格。 ```python from ai_thumbnail_generator import ThumbnailGenerator # 初始化缩略图生成器 thumb_gen = ThumbnailGenerator() # 创建候选缩略图 thumbnails = thumb_gen.create_variants( video="path/to/video.mp4", count=5, style="educational_engaging", include_text=True, text="视频标题", highlight_key_visual=True ) ``` --- ###
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