【官方说法】百度蜘蛛很难识别?NO!只用两步,轻松识别百度蜘蛛

       经常听到站长们问,百度蜘蛛是什么?最近百度蜘蛛来的太频繁服务器抓爆了,最近百度蜘蛛都不来了怎么办,还有很多站点想得到百度蜘蛛的IP段,想把IP加入白名单,但IP不固定,我们无法对外公布。

       那怎么才能识别正确的百度蜘蛛呢?来来来,只需两步,教你正确识别百度蜘蛛

1、查看UA,如果UA都不对,可以直接判断非百度搜索的蜘蛛,目前对外公布过的UA是:

       移动UA:Mozilla/5.0 (Linux;u;Android 4.2.2;zh-cn;) AppleWebKit/534.46 (KHTML,likeGecko) Version/5.1 Mobile Safari/10600.6.3 (compatible; Baiduspider/2.0;+http://www.baidu.com/search/spider.html)

       PC UA:Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0;+http://www.baidu.com/search/spider.html)

       新增渲染UA:

       移动UA:Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 likeMac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143Safari/601.1 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)

       PC UA:Mozilla/5.0 (compatible;Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)

2、反查IP

       站长可以通过DNS反查IP的方式判断某只spider是否来自百度搜索引擎。根据平台不同验证方法不同,如linux/windows/os三种平台下的验证方法分别如下:

       1)、在linux平台下,您可以使用host ip命令反解ip来判断是否来自Baiduspider的抓取。Baiduspider的hostname以 *.baidu.com 或 *.baidu.jp 的格式命名,非 *.baidu.com 或 *.baidu.jp 即为冒充。

       2)、在windows平台或者IBM OS/2平台下,您可以使用nslookup ip命令反解ip来 判断是否来自Baiduspider的抓取。打开命令处理器 输入nslookup xxx.xxx.xxx.xxx(IP地 址)就能解析ip, 来判断是否来自Baiduspider的抓取,Baiduspider的hostname以*.baidu.com 或*.baidu.jp 的格式命名,非 *.baidu.com 或 *.baidu.jp 即为冒充。

       3)、 在mac os平台下,您可以使用dig 命令反解ip来 判断是否来自Baiduspider的抓取。打开命令处理器 输入dig xxx.xxx.xxx.xxx(IP地 址)就能解析ip, 来判断是否来自Baiduspider的抓取,Baiduspider的hostname以 *.baidu.com 或*.baidu.jp 的格式命名,非 *.baidu.com 或 *.baidu.jp 即为冒充。

       来自:百度站长平台




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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有定的MATLAB编程基础。
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