0×00 引言 在Web技术的发展史上，Cookie技术的出现是一次重大的 变革。但是， Cookie技术又是一项非常有争议的技术，从它诞生之日起就成了广大网络用户和Web开发人员的一个争论焦点，原因不是Cookie的功能太弱，而是认为Cookie的使用会对网络用户的隐私信息构成危害。 Cookie技术最先被Netscape公司引入到Navigator浏览器中。之后，WoridWideWeb协会支持并采纳了Cookie标准，微软也在InternetExpiorer浏览器中使用了Cookie。现在，绝大多数
前面我们在请求的时，对于接口的请求头做过处理，那么我们这次对接口的返回头进行简单的处理，为什么要做处理呢，主要是因为：
参考网址：http://www.sciencemag.org/news/2017/05/look-out-robots-could-soon-teach-each-other-new-tricks?u
一个视图函数（类），简称视图，是一个简单的Python 函数（类），它接受Web请求并且返回Web响应。 响应可以是一张网页的HTML内容，一个重定向，一个404错误，一个XML文档，或者一张图片。 无论视图本身包含什么逻辑，都要返回响应。代码写在哪里也无所谓，只要它在你当前项目目录下面。除此之外没有更多的要求了——可以说“没有什么神奇的地方”。为了将代码放在某处，大家约定成俗将视图放置在项目（project）或应用程序（app）目录中的名为views.py的文件中。 一个简单的视图 下面是一个以HTML文
作者：王爵nice 链接：https://blog.biezhi.me/2018/01/design-and-implement-a-crawler-framework.html 说起爬虫，大家能够想起 Python 里赫赫有名的 Scrapy 框架， 在本文中我们参考这个设计思想使用 Java 语言来实现一款自己的爬虫框（lun）架（zi）。 我们从起点一步一步分析爬虫框架的诞生过程。 我把这个爬虫框架的源码放在 github 上，里面有几个例子可以运行。 关于爬虫的一切 下面我们来介绍什么是爬虫？以及
作者：王爵nice ，来自架构文摘(ID:ArchDigest) 说起爬虫，大家能够想起 Python 里赫赫有名的 Scrapy 框架， 在本文中我们参考这个设计思想使用 Java 语言来实现一款
其实这个就是UTM，UTM的全称是Urchin Tracking Module/Urchin Tracking Manager，通过向网址中添加广告系列参数，可以标识为您的网站带去流量的广告系列。用户点击引荐链接时，这些参数将会被发送至 Analytics（分析），你就可以在报告中了解各个广告系列的效果。这个参数就是UTM。
重要网址：https://microsoft.github.io/Win-RoS-Landing-Page/
HTML的本质就是字符串 所以我们在VFP的类中，直接返回 return字符串 也可以读取一个HTML文件返回 一个网址就能把参数传递给办了GET方式 上节课用了一个表单传递了参数，这次不用，一个网址
一个视图函数（类），简称视图，是一个简单的Python 函数（类），它接受Web请求并且返回Web响应。
本篇推文会涉及到requests和lxml库的使用,同时需要读者对于cookie和session有一定的了解(没有了解也不影响本文的阅读),虽然我没有用到"re"模块,但是我用到了lxml中的xpath,因此若读者能对正则表达式有一定的了解,可能会更加随心应手,我会在文章最后对相关知识做以补充.
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】微软又用ChatGPT出逆天操作了！Power Virtual Agents和AI Builder推出了由Azure OpenAI服务支持的下一代AI功能。低代码技术，在彻底改变传统的开发格局。 微软真是逆天了。眼看，它就要用ChatGPT建起一个世最强办公软件帝国了！ 开箱即用的ChatGPT来了，微软新部署的机器人，可以根据网站上的信息回答用户问题了！ 无需再编写单个主题或花费额外的开发周期，这样，开发者就有更多时间专注于构建复杂的对话流，提供
Web工作方式类似餐厅点餐，点餐-上菜。这是用户能看到的部分。而服务员接到点餐后，会把菜单拿给厨师，然后厨师做好菜后会给服务员说，然后服务员就拿到做好的菜品就上菜给客人。
这一节要介绍国内APP的跟踪原理与方案，主要讲解目前市面上一些工具采取的主流的跟踪方式和原理，以及其中的优缺点，让大家在选择第三方工具的时候心里有个底，而不是只是看第三方宣传吆喝。
这篇文章主要来讲解下Python自带的爬虫库urllib常见用法，主要围绕urllib定义、urllib的常用模块和urllib+lxml爬虫案例三个部分进行展开。
（其中第一种是属于“调用第三方API”，也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里）（第二、三、四种属于开源框架，也就是说我们可以下载其源码，采用，相对快速的自己搭建一个聊天机器人，核心代码和数据库都掌握在自己手里）
人类和机器人的区别之一就是，人类具有感知能力，机器人却没有。然而，随着触觉技术的进步，这个差距正在日益缩小。 如今，外科医生在给病人做手术时，病人对手术仪器可以没有感觉。类似的，也有来自世界各地在核设施周围工作的人员，利用远程控制器来控制机器手臂操作放射性物质，从而不用直接接触它。几乎对于每一个从事有机器人帮助的体力工作人员来说，麻痹似乎已经成为一个折磨着他们的大规模性传染病。这些工作人员有来自阿富汗的未爆弹处理专家，也有刚登上国际空间站的宇航员。 与其说这是个生理问题，不如说它是个机械问题
今天通过两个具体的实例，教大家从零开始使用 PHP 来抓取需要的数据。 准备工作 首先，你需要准备一个 Html 编辑器（如 notepad++），以及一个支持 PHP 的网站空间。
首先，你需要准备一个 Html 编辑器（如 notepad++），以及一个支持 PHP 的网站空间。
“我想知道是否有人知道使用机器学习来捕获他的声音并生成新录音的任何东西。如果我可以在文字转语音引擎中使用它，就太好了。”
Django的View（视图）简介 一个视图函数（类），简称视图，是一个简单的Python 函数（类），它接受Web请求并且返回Web响应。 响应可以是一张网页的HTML内容，一个重定向，一个404错误，一个XML文档，或者一张图片。 无论视图本身包含什么逻辑，都要返回响应。代码写在哪里也无所谓，只要它在你当前项目目录下面。除此之外没有更多的要求了——可以说“没有什么神奇的地方”。为了将代码放在某处，大家约定成俗将视图放置在项目（project）或应用程序（app）目录中的名为views.py的文件中。 一
译者：java达人-卍极客 英文链接： http://blog.httpwatch.com/2009/02/20/how-secure-are-query-strings-over-https/（点击
全文涉及的伪代码，使用 Python 编写，由于是伪代码的原因，不懂 Python，你也能看懂。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
概述 2022年，网络安全威胁呈指数级增长，其中绝大多数涉及网络钓鱼也就不足为奇了。随着威胁的频率、强度和复杂性的增加，对快速和可操作性情报的需求也达到前所未有的高度。 Cofense Intelligence研究发现恶意钓鱼电子邮件增加了569%，与证书/凭据钓鱼相关的活跃威胁报告增加了478%，恶意软件增加了44%。基于这些数据，Cofense得出结论，凭据网络钓鱼是2022年的首要网络威胁。 【图1：活跃威胁报告中的顶级主题】 如上图所示，在活跃威胁报告中，占比最大的主题是金融（37%），紧随其
微软中国技术顾问佘泽鹏为我们分享微软如何利用人工智能以及云平台打造智能机器人。 dev.modern.ie Web开发最令人头疼的问题就是如何去做兼容性的开发。虽然现在已经出现了很多现代化浏览器，但我
同源，何为同源，同源的意思就是协议、端口、域名三者均需要相同才能构成同源。例如 这个域名来说，https://为协议，www.oecom.cn为域名，默认的端口为80端口。
首先列举一下本人总结的相关文章，这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧：宁哥的小站-网络爬虫
聊天机器人（Chatterbot）是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话，通过图灵测试，如Siri、小爱同学、微软小冰等。
什么是curl命令？ curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具。它被广泛应用在Unix、多种Linux发行版中，并且有DOS和Win32、Win64下的移植版本。
随着人工智能技术的飞速发展与进步，机器人的智能化已经成为现代机器人发展的终极目标。机器人发展的速度在不断提升，应用范围也在不断拓展，例如自动驾驶、移动机器人、操作机器人、信息机器人等。机器人系统是很多复杂算法模块的集合，如障碍物检测、行为决策、智能控制、环境识别等，从零开始开发系统对技术人员要求非常高，而且工作量巨大。通用机器人框架的应用能把这一复杂的开发过程简单化，技术人员可以将更多的精力放在算法模块的迭代上，不需要关心具体配置管理、部署运行、底层通信等功能。而ROS就是一个比较强大、灵活的机器人编程框架。从软件架构的层面来说，它是一个基于消息传递的分布式多进程框架。ROS基于消息机制的通信，使开发者可以根据功能把软件拆分成独立的子模块，子模块通过不断的组合，建立起比较复杂的系统来完成复杂的功能，这些特点能很好地适应机器人操作系统框架的要求。
kieranliu(刘晓江)，2016年9月加入TEG AI Lab，之前在微软亚洲研究院从事自然语言研究，拥有10年的自然语言研究和开发经验。“自然语言处理高手”、“问题的回答360度无死角”、“深入浅出的讲解太赞了”、“亲和力十足”、2小时的交流下来，伙伴们迅速给予了这样的评价。 01 - AI领域的入门学习？ kieranliu： 以我们做AI的经验，NLP是有门槛的，需要你去理解语言的特性，因为它需要去设计各种各样的特征（feature），比如要识别“人名”，需要知道前后有什么词，这个词的第一
【新智元导读】科技公司TechEmergence创始人、国外著名科技产业作家DANIEL FAGGELLA日前汇总全球十大顶级调研咨询公司出品的AI产业最新报告，阐述AI产业现状及其各个赛道。FAGGELLA指出：目前AI赛道划分稍显凌乱，但随着时间推移情况会有好转；健康、市场营销和金融一直都是AI投融资3大焦点；但没有人真正知道“风口”在哪，投资人和创业者应该注意细分领域，并对行业整体保持乐观。 今天的AI市场是很难估量的。不仅是因为在“AI”的定义上缺乏共识，还因为该领域的发展尚在起步阶段，很难在各个行
人工智能领域的下一个发展机会，有可能是给AI模型装上一个「身体」，与真实世界进行互动来学习。
你是否遇到过"callbacks"一词，但是不知道这意味着什么？别着急。你不是一个人。许多JavaScript的新手发现回调也很难理解。
参考：http://www.aiezu.com/system/linux/linux_curl_syntax.html
译者 | 飞逸 “闪瞎人眼”的AI和机器学习 AI及机器学习似乎生下来就光芒万丈，其亮度甚至能把人的眼球“闪瞎”。一时间，无论中外，无论2B2C，似乎所用的公司都愿意把自己的产品或服务加上AI或机器学习功能，好像这些产品或服务会变得十分“高大上”似的。事实上，很多一些号称带有AI或机器学习功能的产品本身并不具有很高的技术含量。比如某些所谓的“智能分析”工具实际上所做的只是统计及汇总一些市场规律及现象，并不能为用户带来前瞻性的市场分析和预测。实际上，这些“智能”所做的工作远逊于统计学和经济学研究人员。 所
主动推理代理的理论性质令人印象深刻，但我们如何在边缘设备上实现有效的硬件和软件工作的代理？这是一个有趣的问题，因为策略探索的计算负载呈指数级增长，而边缘设备的计算资源非常有限。在本文中，我们讨论了支持一个有能力的非专家工程师开发工作的主动推理代理的软件工具箱的必要特征。我们引入了一个正在开发的工具箱，旨在以类似于TensorFlow推动的深度学习技术应用的方式，加速主动推理代理的民主化。
Hi，大家好。许多社区类平台都具备点赞功能，应运而生的就是自动点赞器，今天用Python写一款点赞机器人，最简单易理解的核心逻辑。全文涉及的伪代码，使用 Python 编写，由于是伪代码的原因，不懂Python，你也能看懂。
演讲：景鲲 编辑：田令、江磊 【新智元导读】4月19日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列课程第三讲开课，本讲主题是“自然语言处理技术的发展和行业应用”。自然语言处理（NLP）被认为是人工智能研究
现在，已经有4.5亿台第三方智能设备搭载了小冰，小冰多轮对话的轮数（CPS）最高已经达到了23轮。
Windows 内核开发市面上流传的教程基本上都在写 CmRegisterCallback 函数的功能，而 CmRegisterCallbackEx 几乎没有（本人没有见到有描述比较清晰的）。看任何人写的教程都不如看一眼 MSDN 和 Example，跟着微软的例子我详细记录一下这个函数的每个参数，希望可以帮到后面要使用该函数的人，如果大家看到有什么不对的地方请指证，以免我误导他人。
随着新型，低成本的3D传感器硬件的出现（例如Kinect），以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力，3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】微软又憋大招了，ChatGPT或将整合进Office，谷歌一周内破防两次！网友：今后的PPT就靠你了。 爆炸性消息！ChatGPT要被整合进Office里了？ 一个是AI语言模型中的「当红炸子鸡」，一个是全球使用量超过十亿、全世界人民每天都会打开的基本办公软件，两个「王炸」一合体，恐怕会掀起不小的风浪。 所以，躺着让AI帮咱写论文、做PPT的好日子要来了？ 谷歌：累了，毁灭吧 OpenAI发布ChatGPT一个月后，谷歌的态度由起初的毫不在意
【新智元导读】谷歌大脑、DeepMind和 Google X 的研究员正在设计一种新的实验，探讨使用多个机器人共同学习通用技能的三种可行的方法：直接从经验中学习行动技巧、学习物体内部物理模型、通过人类协助学习技能。基本的思路是，让多个机器人分别学习，然后把学到的信息上传到服务器中，再共用服务器中的信息进行训练和调整。这种“集体主义”式的学习方法，不仅能将学习时间大大缩短，还能对任务的多样性进行扩充。 从经验中进行学习很可能是让机器人处理复杂的现实世界问题的一个关键，这些问题包括帮助老人做家务，协助他们的日常
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