利用蜘蛛盘问qushi链接

本文介绍了一种利用搜索引擎蜘蛛找出并处理网站中qushi链接的方法,通过监测IIS日记中的404状态码,我们可以定位到qushi链接的具体位置,并采取措施屏蔽它们,避免对网站造成负面影响。

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利用蜘蛛盘问qushi链接

  qushi链接对付网站的危害黑白常大的,我们都知道,可以利用来对其举行屏蔽,但怎样找出这些链接成为我们很头疼的题目,而搜刮引擎蜘蛛会报告我们哪些是真正的qushi链接,当蜘蛛爬取到一个qushi链接网页的时间,会在IIS日记里返回一个404状态码,这个时间便是报告我们,这个网面是不行访问的,是一个qushi链接,以是我们只要检察IIS日记我们就知道搜刮引擎蜘蛛提示我们网站有哪些qushi链接,然后我们再用屏蔽失即可,如许就不会让qushi链接对我们的网站造成影响了。


Listening for transport dt_socket at address: 6100 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: 'void ch.qos.logback.classic.LoggerContext.setMDCAdapter(org.slf4j.spi.MDCAdapter)' at ch.qos.logback.classic.spi.LogbackServiceProvider.initialize(LogbackServiceProvider.java:43) at org.slf4j.LoggerFactory.bind(LoggerFactory.java:201) at org.slf4j.LoggerFactory.performInitialization(LoggerFactory.java:187) at org.slf4j.LoggerFactory.getProvider(LoggerFactory.java:511) at org.slf4j.LoggerFactory.getILoggerFactory(LoggerFactory.java:497) at org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(LoggerFactory.java:446) at org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(LoggerFactory.java:472) at cn.com.truthvision.iacp.biz.file.storage.FileStorageServiceApplication.<clinit>(FileStorageServiceApplication.java:22) failed to start IACP UPLOAD FILE SERVICE! [root@qushi ~]# kubectl logs biz-file-storage-service-7c57d749f8-6876k -n iacp -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:6100 IACP UPLOAD FILE SERVICE starting... -XX:ConcGCThreads=1 -XX:+CrashOnOutOfMemoryError -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:G1ConcRefinementThreads=4 -XX:GCDrainStackTargetSize=64 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:InitialHeapSize=536870912 -XX:MarkStackSize=4194304 -XX:MaxHeapSize=536870912 -XX:MinHeapSize=536870912 -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ReservedCodeCacheSize=251658240 -XX:+SegmentedCodeCache -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseG1GC [0.111s][info][gc] Using G1 Listening for transport dt_socket at address: 6100 [0.622s][info][gc] GC(0) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 30M->18M(512M) 6.300ms
08-07
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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