在Scrapy爬虫中,我们需要深入分析time.sleep和Request对象对并发请求的影响。time.sleep函数用于在发起请求之前等待一段时间,而Request对象用于发送HTTP请求。我们必须仔细考虑这些操作对其他并发请求的潜在影响,以及在异步情况下可能会导致所有并发请求被阻塞。这种分析需要Python的协程机制、异步IO操作以及Scrapy框架的异步特性,以便全面理解这些操作对爬虫性能和效率的影响。
在今天的互联网世界中,爬虫不仅被用于合法的数据采集,还被滥用于盗取数据、大规模爬取网站内容等不当用途。为了保护网站资源和数据,许多网站采用反爬虫技术来对抗爬虫程序。本文将深入介绍反爬虫技术的原理与策略,并提供示例代码来演示如何编写爬虫以应对这些挑战。
在上期技术视点中,我们为大家带来了以太坊 Eth2的规范 v1.0,这一里程碑事件标志着 Eth2阶段主网即将正式开启。本期技术视点,我们将介绍差分隐私这一较为成熟的隐私保护手段,并分步解释其采用的随机化技术。
在上期内容中,我和大家介绍了双向孟德尔随机化研究,今天我将简单介绍一下两步孟德尔随机化研究(two step Mendelian randomization,two step MR)。与双向MR相似的是,两步MR也是由两次双样本MR分析构成,具体原理如下图所示:
尊敬的程序员朋友们,大家好!今天我要和您分享一篇关于解决反爬困境的文章。在网络爬虫的时代,许多网站采取了反爬措施来保护自己的数据资源。然而,作为程序员,我们有着聪明才智和技术能力,可以应对这些困境并确保数据的安全性。本文将重点介绍如何通过HTTP协议和IP地址来应对反爬挑战,让我们一起深入探讨吧!
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本(发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件)、做webservice脚本、参数化、断言、关联(正则表达式提取器和处理json-json path extractor)和jmeter操作数据库等等。
上一期我们介绍了差分隐私这种隐私保护手段。在2020年“全球十大突破性技术”的评选中,差分隐私和数字货币都出现在了这份榜单上。简单来说,差分隐私技术是一种较为成熟的隐私保护手段,这一技术的提出是为了应对差分攻击。一个通俗易懂的例子是:通过应用差分隐私保护技术,攻击者即使知道100个人的平均薪水和其中99人的平均薪水,他也不能通过对比(差分)这两个信息来获得另外1个人的薪水信息。
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
Apple公司拥有着世界上最大的移动生态系统之一,在全球拥有15亿台有源设备,并提供十二种专有的无线连续性服务。以往工作揭示了所涉及协议中的一些安全性和隐私性问题,这些工作对AirDrop进行了广泛的研究。为了简化繁琐的逆向工程过程,本研究提出了一个指南,指南介绍了如何使用macOS上的多个有利位置对所涉及协议进行结构化分析。此外还开发了一个工具包(https://github.com/seemoo-lab/apple-continuity-tools ),可以自动执行此手动过程的各个部分。基于此指南,本研究将分析涉及三个连续性服务的完整协议栈,特别是接力(HO,Handoff), 通用剪贴板(UC,Universal Clipboard)和Wi-Fi密码共享(PWS,Wi-Fi Password Sharing)。本研究发现了从蓝牙低功耗(BLE,Bluetooth Low Energy)到Apple专有的加密协议等多个漏洞。这些缺陷可以通过HO的mDNS响应,对HO和UC的拒绝服务(DoS)攻击,对PWS的DoS攻击(可阻止Wi-Fi密码输入)以及中间设备(MitM)进行设备跟踪。对将目标连接到攻击者控制的Wi-Fi网络的PWS进行攻击。本研究的PoC实施表明,可以使用价格适中的现成硬件(20美元的micro:bit和Wi-Fi卡)进行攻击。最后,建议采取切实可行的缓解措施,并与Apple分享我们的发现,Apple已开始通过iOS和macOS更新发布修复程序。
多个sequence可以与同一个接口的driver并发交互。sequencer支持多种仲裁机制,以确保在任何时间点只有一个sequence可以访问driver。哪个sequence可以发送sequence_item取决于用户选择的仲裁机制。在UVM中实现了五种内置的仲裁机制。还有一个附加的回调函数可以实现用户定义的算法。sequencer具有一种称为set_arbitration()的方法,可以调用该方法来选择sequencer应使用哪种算法进行仲裁。可以选择的六种算法如下:
UVM sequence在事务层面提供了一种面向对象的激励生成方法,一方面让测试用例编写更加高效,另一方面提高了测试用例的可复用性。
使用Django服务网页时,只要用户执行导致页面更改的操作,即使该更改仅影响页面的一小部分,它都会将完整的HTML模板传递给浏览器。但是如果我们只想更新页面的一部分,则不必完全重新渲染页面-这时候就要用到AJAX了。
这行代码导入了requests库,它是一个常用的HTTP请求库,用于发送HTTP请求和处理响应。
在今天的数据驱动世界中,ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧,帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server,每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法,适配不同数据库,并提供实战案例。适合所有级别的读者,包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧,将为你的数据查询带来无限可能!
Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性,JMeter允许使用正则表达式创建断言;
随机对照试验可以得到较为可靠的证据,在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中,实验组和对照组受试对象的特征(如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等)常成为研究过程中的混杂因素,对研究结果产生重要影响。
作为一种常用的图数据处理技术,图匹配在计算机视觉中拥有丰富的应用场景和研究价值。CVPR2018最佳论文提名的工作Deep Learning of Graph Matching [1]首次将端到端的深度学习技术引入图匹配,提出了全新的深度图匹配框架。本文将首先介绍图匹配问题的背景知识,随后对深度图匹配论文进行深入的解读。
Request库可以用来发送各种HTTP请求,该框架的特点是简单易用,同时支持同步和异步请求,支持HTTP协议的各种方法和重定向。它还支持Cookie、HTTPS和认证等特性。 Request库的使用非常广泛,可以用于网络爬虫、API调用、网站测试等场景。
多模态机器学习MultiModal Machine Learning (MMML),旨在通过机器学习并处理理解多种模态信息。包括多模态表示学习Multimodal Representation,模态转化Translation,对齐Alignment,多模态融合Multimodal Fusion,协同学习Co-learning等。 多模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion),多传感器融合(Multi-sensor Fusion)。多模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。在预测的过程中,单个模态通常不能包含产生精确预测结果所需的全部有效信息,多模态融合过程结合了来自两个或多个模态的信息,实现信息补充,拓宽输入数据所包含信息的覆盖范围,提升预测结果的精度,提高预测模型的鲁棒性。
简单介绍一下实证论文中双重差分法(DID)的安慰剂检验(Placebo Test)在Stata中如何操作。
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升,许多人希望找到一些解释的方法,用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3],帮助从业人员对模型进行调试 [4],也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法(Saliency method)是一种越来越流行的工具,旨在突出输入(通常是图像)中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20],但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战:难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时,往往缺乏原则性的指导方针,这会让从业者感到困惑。
近日,Nozomi Networks发出警告,uClibc库的域名系统 (DNS) 组件中存在一个高危漏洞,编号为CVE-2022-05-02,该漏洞将影响所有版本uClibc-ng库的域名系统(DNS),因此,数百万台使用uClibc库的物联网设备都也将受到影响。
随机数算法可谓是涵盖了多个领域,其中蕴含了提升安全性、增强性能,还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢?下面,我为大家罗列了一些策略,或许能够为提供一些思路,更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现:
在本期中,我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架,并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
前两期讲完了双向和两步孟德尔随机化研究的基本思路,其实它们都是从双样本孟德尔随机化(two sample Mendelian randomization, TSMR)衍生出来的,本质上没有区别。但是今天讲的多变量孟德尔随机化研究(multivariable Mendelian randomization, MVMR)和通常的双样本是有区别,其基本原理如下图所示:
大家好!今天我要和大家分享一个关于反爬虫限制的话题,以及如何利用Socks5来突破这些限制。在进行网站数据采集时,可能会遇到一些阻碍,比如被网站限制或频繁触发反爬虫机制。而使用Socks5可以是规避这些限制最有效的方法。让我们一起来了解一下吧!
Java集合框架(Java Collections Framework)是Java语言中提供的一组用于管理和操作集合对象的类和接口,包括列表、集合、队列、栈、映射等多种数据结构。Java集合框架提供了一组通用的数据结构和算法,可以方便地进行数据操作和处理,大大提高了Java编程的效率和质量。本文将介绍Java集合框架的概念、类别、特点以及常见的使用场景。
在大规模分布式系统中,缓存是提高性能和可扩展性的重要组件。然而,Redis作为一种常见的缓存方案,也面临着雪崩和穿透等问题。本文将深入探讨Redis雪崩和穿透的概念,并分享我们项目中采用的高级架构实践,有效避免了这些问题的发生。
在网上购买地毯或布料时,你希望能说出它在现实生活中的样子吗?感谢麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和法国Inria Sophia Antipolis的研究人员,你距离能够体验到这一点只有一步之遥。
UVM产生激励是通过sequence sequencer以及driver三者配合实现的。生成激励的flow的框架是围绕sequence构建的,但是生成数据流使用sequence_items作为数据对象。由于 sequence_items 是构建sequence的基础,因此在设计时需要注意一些问题。Sequence_item的内容由driver在pin一级的时序决定的;通过支持随即约束,sequence item能够更加简单地生成新的item;此外,还包括了其他参数如用于分析的回调钩子。
之前写过两篇关于WAF分块传输绕过内容对文章,对于分块传输不太熟悉的可以先看前两篇内容,本篇文章也是在其基础内容上进行扩充。
在当前微服务和前后端分离大行其道的行业背景下,越来越多的团队采用了前后端分离和微服务的架构风格。 A团队开发某服务并提供对应API服务,B团队是A团队的使用者调用A团队的API。A团队埋头苦干,B团队也争分夺秒,两边都开发完了,往往一联调,就出现很多问题。
【新智元导读】之前在DOTA2团队战中战胜人类玩家的OpenAI Five,现在被用于训练机器手,取得了前所未有的灵活度。这只机器手完全在虚拟环境中自我学习和训练,然后成功迁移到现实世界解决实际问题。OpenAI使用6144个CPU和8个GPU来训练,50小时内收集了大约100年的经验。
GWAS(Genome-wide association studies) 是 20 世纪最后 25 年由假设驱动的候选基因关联研究(CGAS)演变而来的。随着技术的发展,无偏见的全基因组搜索成为可能。随着技术的发展,无偏见的全基因组成为可能。然而,与候选基因关联研究一样,这些研究最初也是为了产生两类有价值的知识:首先,研究人员希望发现疾病起源的潜在分子机制,特别是确定所有相关基因和基因变异(即疾病因果关系)。
手工注释训练数据既费力又耗时。这意味着,针对计算机视觉任务的深度网络训练通常需要大量标记的训练数据,这可能既昂贵又难以获取。为了让深度学习变得更容易获取,英伟达的研究人员引入了一个结构化域随机化(structured Domain Randomization )系统,帮助开发人员通过合成数据训练和完善他们的深度网络。
这个项目的主要目的是开发一个被动式的Google Dork脚本来收集互联网中存在潜在安全漏洞的Web页面以及应用程序。这个项目由两个部分组成,第一个就是ghdb_scraper.py脚本,该脚本可以检索Google Dork。而第二个就是pagodo.py,该脚本可以直接利用ghdb_scraper.py收集到的信息。
元学习描述了设计与训练深度神经网络相关的更高级别组件的抽象。术语“元学习”在深度学习文献中经常提及“ AutoML”,“少量学习(Few-Shot Learning)”,而涉及到神经网络体系结构的自动化设计时,则会提及“神经体系架构搜索(Neural Architecture Search)”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文,魔方机器人手的成功反过来也证明了这些想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
【导读】元学习描述了训练深度神经网络相关的更高级别的元素。在深度学习文献中,“元学习”一词经常表示神经网络架构的自动化设计,经常引用“ AutoML”,“少量学习”或“神经架构搜索”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文,证明了该想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
想象一种具有飞行能力的people,其他people都无法飞行。people肯定不想他们跳下悬崖摔个稀巴烂,才发现自己不会飞。所以在从悬崖跳下去之前,需要预警确保该people是否具有飞行能力。
本论文介绍了基于给每个用户分配独特的DNS记录来追踪用户长达一天的新技术,其主要解决了DNS缓存带来的识别问题。该技术可以突破浏览器隐私模式或者多浏览器模式并区分装载不同组件的计算机。
前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数,picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下,意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。
论文链接:https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/learning-dexterity/learning-dexterity-paper.pdf
在分析算法的性能时,期望运行时间是一个重要的指标,它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况,包括输入数据的分布和随机性等因素。
双向孟德尔随机化(bidirectional Mendelian randomization,bidirectional MR)实际上就是评估暴露(exposure)和结局(outcome)之间是否存在反向因果关系,也即结局是否能导致暴露的发生,这里需要进行两次MR分析(如下图所示)。
在进行网络爬虫开发时,经常会遇到网站的反爬措施。本文将介绍两种有效的方法来提高安全性,分别是User Agent随机化和HTTPS绕过策略。通过这些技巧可以提高爬虫稳定性、减少无效概率,并顺利获取所需数据。
借助于手臂,人类可以完全各种各样的任务。而在机器人过去 60 年的发展历程中,人类通过双手可以完成各项复杂的任务,但却需要针对每项任务设计特定的机器人。
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