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接口说明
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请求地址
(https://)http://www.maitanbang.com/apis/mtbarticlecha/
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GET与POST
请求参数
| 参数名 | 说明 |
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| key | 获取KEY |
| str | 文章内容 |
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| 参数名 | 说明 |
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| code | 状态码 200 成功 400错误 |
| msg | 信息提示 |
| data | 返回数据 |
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| exec_time | 消耗时间 |
| user_ip | 用户IP |
正常返回实例
{ "original": "0%", "list": [{ "text": "操作方式", "original": "0%" }, { "text": "轻按曲径通幽手游中的阶梯进入曲径通幽手游中的", "original": "9%" }] }
错误返回实例
"检测的内容不能超过500字",
文章原创度检测工具
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seo伪原创/百度链接推送/原创检测工具，python超简单POST案例
seo伪原创/百度链接推送/原创检测工具，python超简单POST案例 seo伪原创，号称AI伪原创，其实是翻译接口！ 网页链接推送 目测是分享接口 原创检测，分段进行百度搜索检测 #不念博客post # -*- coding: UTF-8 -*- import requests import urllib.parse import time import json from fake_us...
原创度检测工具-了然文章原创度检测工具
用来帮助SEO管理者，检查文章原创度，准确把握站内文章原创细节，并找出相似文章，杜绝站内、站外雷同甚至近似的文章出现，做到真正的“原创”。 用途： 1.在日常编辑管理工作中，本工具可准确检测出一篇文章的原创度。 2.准确分辨一切伪原创文章方法，并给出抄袭段落的具体数量，让你对文章质量的细节一目了然。 3.有文章“查看相似度”的功能，可以找到相同、近似、相关的文章。
易撰文章伪原创检测api接口文档
一、成为开发者点击开放平台导航栏顶部的“登录/注册”按钮，输入账号，完成登录。如果您未注册账号，可以点击此处注册账号。开放平台登录成功后，系统赠送 500 次供您测试 API 接口。二、获取密钥在您注册且登录后，平台将会为您分配相关凭证，主要为 AppId 和 AppSecret。这两个信息是您应用实际开发的主要凭证，请您妥善保管。三、启动开发目前易用定制为您提供了多种 API 接口，您可以查看 API 总览，了解具体使用方法及参数。
小发猫AI+原创度检测v.2.6.zip
1、小发猫AI快速检测文章原创度工具。通过百度搜索获取检测数据源，再通过人工智能技术计算内容相似度，最后再综合统计文章原创度。 2、原创度检测结果准确率能达到80%，不能做到100%准确，原创度检测结果仅做参考。 3、原创度检测结果在60%以上，适合发布，文章原创度60%以下推荐使用。 4、原创度检测结果仅做参考，不代表原创度检测结果高，文章收录效果就好。
AI报告撰写实战指南：从提示词工程到全流程优化的底层逻辑与实践突破
传统AI写作常被诟病为“信息拼贴”——模型虽能生成文本，却常出现逻辑断裂、数据矛盾、风格不符等问题。而“全流程优化”则是通过系统化设计，将报告生成拆解为需求解析→数据对齐→提示词设计→初稿生成→迭代优化→格式适配六大环节，每个环节均通过技术手段提升输出质量。提示词工程：本质是通过结构化指令（如角色设定、任务分解、格式约束、示例引导）精准控制模型输出方向，是连接用户需求与模型能力的“翻译器”。全流程优化。
优快云的规范、检测文章质量、博客等级好处等等（我也是意外发现的，我相信很多人还不知道，使用分享给大家！）
好记性不如烂笔头。
Android 集成 Google 与 Facebook 第三方登录实战详解（2024版）
本文详细介绍了2024年Android应用集成Google与Facebook第三方登录的完整实战指南。通过分步教程和代码示例，帮助开发者快速实现一键登录功能，提升用户体验和注册转化率，同时涵盖隐私合规和常见错误处理的最佳实践。
批量获取优快云文章对文章质量分进行检测，有助于优化文章质量
有时候我们写文章是为了记录当下遇到的bug进行简单记录，这样优快云会对文章进行算法评估文章的质量，这样就会导致我们写的文章字数较少，被系统误判，当然字数只是算法的一方面，算法会多多个角度进行评估，但是我觉得字数占比巨大，如果文章的字数啥的较少，对于我们人来说可能是比较好的，我可以清晰明了知道这篇文章大致讲了什么，我当前遇到的问题是不是可以在这里面得到我需要的。这一类文章不出意外系统评级的分数应该不会特别高，文字少了排版，配图，段落结构、正文长度都会受到影响。
Emuelec系统安装全流程：超详细版指南（从零开始）
手把手带你完成emuelec系统的完整安装，从基础准备到系统配置一步不落，适合新手入门。深入解析emuelec在各类设备上的部署技巧，让复古游戏体验更流畅。
Mediapipe手势识别实战——基于关节角度计算实现动态手势分类
本文详细介绍了如何利用Mediapipe进行手势识别，通过计算手指关节弯曲角度实现动态手势分类。文章从基础原理出发，讲解了关节角度计算的数学方法，并提供了Python实现代码。同时，还分享了数字手势和OK手势的识别实战经验，以及性能优化和工程实践中的关键技巧，帮助开发者快速掌握实时手势识别技术。
原创度检测工具-免费原创度检测软件-在线伪原创免费工具
原创度检测工具，什么是原创度检测工具，毫无疑问就是检测你的文章是否为原创，原创度的占比是多少。 只有原创度越高的文章，才越适合被收录。今天给大家分享一个SEO文章收录工具：文章采集→伪原创功能→原创度检测功能→一键自动发布到网站以及自媒体平台（详细看图） 很多熟悉的seo网站排名降到了没影，有的是没有坚持，有的是各种各样的缘由放弃了。SEO行业贵在坚持，不要三天打鱼两头晒网！下面逍遥说一下做好稳定百度首页的秘诀，献给酷爱这个行业的朋友及本人。 当我们排名可以到首页的时分，我们的网站曾经取得了一定
Golang实现企业级AI智能体安全合规自动化检测系统
需求：自动化解析欧盟AI法案、中国网络安全法、美国NIST框架等多国法规，提取具体合规要求并映射到企业技术实现。技术挑战法规文本非结构化，语义复杂，存在大量法律术语与技术术语交叉多语言支持（中文、英文、欧盟24种官方语言）法规动态更新（平均每季度更新2-3次）架构创新性：提出了"规则引擎+AI模型+实时监控"的混合架构，兼顾了合规要求的明确性与智能体行为的动态性。性能突破：通过Golang协程、多级缓存、数据库优化等技术，实现了12,800 req/s的高吞吐量和38ms的低延迟。准确性提升。
AI辅助内容创作：NLP技术与工具实战指南
自然语言处理(NLP)作为人工智能的核心技术之一，通过语义理解、风格迁移和知识图谱构建等算法，正在深刻改变内容创作方式。其核心原理是利用BERT、GPT等预训练模型分析文本语义特征，实现智能改写与原创度提升。在工程实践中，这类技术能有效解决选题重复、内容同质化等行业痛点，特别适用于技术博客、自媒体运营等场景。以QuillBot、MarketMuse为代表的AI工具，结合minhash等查重算法，可将内容重复率降低40%-60%。通过合理设置语义密度、跨平台适配等技巧，创作者能够构建高效的人机协作工作流，实现
Trustzone/TEE/安全 面试100问-目录
关键词：cache学习、mmu学习、cache资料、mmu资料、arm资料、armv8资料、armv9资料、 trustzone视频、tee视频、ATF视频、secureboot视频、安全启动视频、selinux视频，cache视频、mmu视频，armv8视频、armv9视频、FF-A视频、密码学视频、RME/CCA视频、学习资料下载、免费学习资料、免费 周贺贺，baron，代码改变世界ctw，Arm精选， 资深安全架构专家，十年手机安全/SOC底层安全开发经验。擅长trustzone/tee安全产品的设计
2. Android_逆向的历史与发展
学完本节，希望你能够：了解 Android 逆向工程的发展历程，从早期 APK 破解到现代应用保护；入门先把这几类「在干啥」搞清楚，后面学脱壳、反反调试会顺很多。（反编译 APK 得到的类汇编代码，相当于程序的「菜谱」）就能绕过验证，到后来混淆、加固、反调试一起上，逆向难度越来越高。（第三节 什么是 CPU 指令集），帮你搞清楚「反汇编看到的那些指令」是从哪来的、和 Android 逆向有啥关系。有必要——先搞清「没加固时怎么玩」，再学脱壳和对抗，思路才顺。读起来费劲，但逻辑还在，耐心一点还能跟。
优快云博客文章质量分数查询检测系统
12、看再多的书是学不全脚本的，要多实践。13、无私奉献不是天方夜谭，有时候，我们也可以做到。3、最累的时候，家人是你最好的归宿。14、世界上只有两句真理：1、人一定会死。16、程序中蕴含着很多的道理，唯有大彻大悟者方能体会其中的奥妙。20、请把书上的例子亲手到电脑上实践，即使配套光盘中有源文件。然后再将你想要测试的文章的网址粘贴到搜索框中，按下搜索即可。10、我们这个世界的一个问题是，蠢人信誓旦旦，智人满腹狐疑。8、优秀的判断力来自经验，但经验来自于错误的判断。6、退一步海阔天空，这是一种应有的心境。
静态编译Qt5源码（Kylin-Desktop-V10-SP1-2203-LoongArch64+qt5.15.16)
之前的文档，记录的是通用情况，本次笔者记录下Qt5的静态编译过程，供有需要的小伙伴参考使用的操作系统是Kylin-Desktop-V10-SP1-General-Release-2203-LoongArch64，处理器是龙芯3A5000，架构是loongarch。
关于优快云发文助手检测与审核的测试
正文内容由废话连篇生成器自动生成 经过上述讨论现在，解决优快云的问题，是非常非常重要的。 所以， 总结的来说， 白哲特在不经意间这样说过，坚强的信念能赢得强者的心，并使他们变得更坚强。 这不禁令我深思。 非洲在不经意间这样说过，最灵繁的人也看不见自己的背脊。这启发了我， 那么， 优快云，发生了会如何，不发生又会如何。 鲁巴金在不经意间这样说过，读书是在别人思想的帮助下，建立起自己的思想。这不禁令我深思。 这种事实对本人来说意义重大，相信对这个世界也是有一定意义的。 我们不得不面对一个非常尴尬的事实，那
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
检测文章相似度的方法？文章原创度检测工具免费
免费检测文章相似度的软件，什么是检测文章相似度的软件，简单来说就是原创检测工具，相信不少的朋友都在利用这个功能来检测自己文章的原创度是多少？要做好一篇文章真的只需要检测文章的相似度吗？答案：肯定是否定的还需要突出文章的中心以及文章的核心，不管你是自媒体人员，还是网站SEO人员。都需要关注文章的核心词，因为自媒体平台还是搜索引擎都是采用的中文分词算法提取核心词来给予推荐和排名。今天就给大家分享一款免费智能检测文章相似度软件里面还包含文章自动提词、火文爆文自动分词计算提取、自动全网文章采集、文章编辑、智能伪原.
Devexpress16.2.6破解工具
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优快云 文章审核中的有趣现象
逐步定位到影响审核通过的具体词语，经过修改之后，便完成了 优快云 中的文章审核。莫名其妙的审核不通过，来自于输入文字中的 一些错别字的组合。如果通过，再将剩余部分中的一半加入，查看是否审核通过，如此，便可以定位到 优快云 文章审核中关于社区规定涉及到的博文具体语言部分。” 逐步定位到影响审核通过的具体词语，经过修改之后，便完成了 优快云 中的文章审核。莫名其妙的审核不通过，来自于输入文字中的 一些错别字的组合。这一次终于找到了其中的关键字，原来在输入文字中出现了错别字，涉及到一个人名的敏感部分。
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")
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原创度检测工具-文章原创度在线检测免费，今天给大家分享一款免费的文章原创度检测工具，不仅能检测文章的原创度，还能自动提取文章的关键词，以及文章的描述，文章的词频。以便于自媒体平台或搜索引擎给该文章打上标签。让文章得到更多的推荐以及排名。详细参考图片教程 对一个网站来说，在做网站优化的过程当中，有一个十分重要的指标，那就是关键词的排名，但是这个排名与关键词的密度又有十分大的关系，原创度检测工具-文章原创度在线检测免费但是并不是说关键词的密度越大，那么关键seo排名也就越好，关键词的密度是有一定的规则的，那么这
开源的 Restful Api 集成测试工具 Hitchhiker
Hitchhiker 是一款开源的 Restful Api 集成测试工具，你可以在轻松部署到本地，和你的team成员一起管理Api。 先上图看看： 简单介绍 背景是Team在开发一些Api，这些Api依赖于其他Team的Api，依赖的Api是比较底层且比较大的，用起来不太方便且没有详细文档。 在开发Api的过程中有一个问题让我比较在意，我们Team是我先研究那个依赖的Api，过程...
UT:自己写第三方的测试接口
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目标检测之Object Detection API 测试
1.前置工作 安装Tensorflow，要求1.4及以上版本。 安装pillow、jupyter、matplotlib、lxml。 下载Tensorflow Object_detection API框架：框架 下载Protobuf，下载地址：Protobuf 这里说下window环境下protobuf的编译。下载Protobuf后解压缩，然后将其文件bin的路径配置到环境变量中，然后以管理...
HTML与CSS基础第八课—HTML 中如何展示图片
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