解决verycd上不能下载资源的问题

本文介绍了一种在VeryCD网站上下载资源的方法。当遇到资源因未提供权利证明而无法下载时,只需简单修改资源链接即可实现正常下载。具体操作是在资源链接中加入特定字符串,使原本不可下载的资源变得可用。

以下内容为转载:当时在verycd上搜索资料,但是下载不了,忽然看到这一篇文章,试了以下,果然可以下载。顺便记下以便后续使用。

                       

唉, 我真的挺喜欢verycd的,好多好好的资源哟,尤其是杂志啊、设计素材呀,但是那些资源都写着“该内容尚未提供权利证明,无法提供下载”。可是看评论, 大家都评论得很欢,好像就我看不到下载列表呀。。。琢磨了半天在verycd很偏僻的地方发现这个分享给大家。——小乐 以下为转载。。

 

  步骤如下:

  一、打开电驴大全网址http://www.verycd.com

  二、通过该网址搜索你要的资源

  三、根据我所提供方法即可下载你要的资源!

  方法如下:

  例如在浏览器地址栏中显示你所搜索到的资源原先网址

  为:http://www.verycd.com/topics/*******/

  现只要在浏览器地址栏中改

  为:http://www.verycd.gdajie.com/topics/*******/

  (注:只要把上述星号替换成你所需下载的电驴资源地址末尾数字)
破解verycd
  即在你搜索到的原先电驴地址中间加上  .gdajie.  即可查看并用你

  所熟悉的下载软件下载(建议用电驴!分享第一!)!

  或直接访问http://www.gdajie.com/  (逛大街搜索)

  打开后有提示教你如何下载电驴上的东东!还可加微博随时了解

转载于:https://www.cnblogs.com/zhaiajing1985/archive/2013/05/05/3061473.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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