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如何用 Python 脚本批量下载 Google 图像?

问题 《如何用Python和深度神经网络识别图像?》一文中,我给你展示了如何用深度学习,教电脑区分机器人瓦力和哆啦a梦。...说说我写教程的时候,是如何找图片的吧。 最大的图片库,当然就是 Google 了。 在 Google 图像栏目下,键入"Walle"。 怎么样?搜索结果很符合需求吧。...你不但找到了一批高质量图片,而且它们的标注, Google 都帮你打好了。 下面一步,自然就是把这些图片下载下来了。...学生告诉我,经验证,最简单有效的方法,是一张张手动点击下载…… 这显然不是正经办法。 痛点 渴望从 Google 图片库高效批量获得优质带标注图像,不会是个案。 这个大众痛点,真的没有人尝试解决吗?...google-images-download 是个 Python 脚本。 使用它,你可以一条命令,就完成 Google 图片搜索和批量下载功能。

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如何找到属于自己高效学习方法

在进入今天的主题之前,我想讲讲我是如何成为一个喜欢分享学习方法和经历的人,这有利于你对我的一些经历和后续分享学习方法有更深入的了解。...小鹿想说的是,每个人的学习方法都是不一样的,我的就不一定适合你。但是如何找到适合自己的学习方法成为了我们关注的话题,也是这篇文章重点要分享的。...2、找到适合自己的学习方法 首先找到适合自己的学习方法,我将所有的学习内容两种类型:模仿类型和创新类型。...像我们通常学习英语、语文以及其他乐器之类的时候,有些人很难入门,然后找到的原因就是说自己没有天赋。...如果你能够在学习生活中运用到,一定让你的学习效率提高很多,但是我总结的不一定是最高效的,后续还会分享如何不断打磨自己的学习方法,就会涉及到我们开头所说的专业人士、反馈等关键词。

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Java如何获取方法参数具体名称?这是个好问题!

默认情况下,我们是无法获取方法中参数名称的。通过反射机制,也只能得到参数的顺序以及一些没有意义的变量:arg0、arg1等等。 但我们又确实需要这部分信息。...Method.getParameters这个方法是新加的。...如果为true,即表示有JDK编译器隐式生成在class文件中的方法参数,而source文件中并不可见。常规的普通方法,此值为false。...文件中是否有此参数名;受制于在编译时是否指定了“-parameter”,对于指定此参数的编译文件,通常为true;对于JDK 内部类、默认编译的类,通常为false;此时你会发现,它们的参数名通常为表意名称...如果你编译的时候没有加入这些debug选项,同样也拿不到方法参数的具体名称。 总结一下。

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我是如何找到 Google Colaboratory 中的一个 xss 漏洞的

什么是 Google Colaboratory Google Colaboratory 是基于 Jupyter Notebook 的一个应用,主要作为大数据分析记录数据的笔记本。...所以我们尝试一些别的方法。...于是我在 Colaboratory 中尝试了一下,用下面两种方法输入大写字母 A \unicode{x41}\unicode{65} ?...当你有一个可信的脚本(假设他有正确的 nonce 值),并且它在 DOM 树中添加了一个新的脚本,那么这个新的脚本是可信的。因为它是被一个已存在的可信脚本添加的。...总结 最后总结一下,首先我展示了我是如何在 Colaboratory 中识别 XSS,然后通过在 MathJax 依赖库中寻找到了安全问题从而在 DOM 树中注入了我们的恶意代码。

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犯罪分子冒充 Meta 广告管理器窃取账户信息

5 月份,TechCrunch 披露了诈骗者如何通过验证后的账户从 Meta 购买广告。他们试图吸引潜在的受害者下载该软件,诱骗受害者可以通过“更专业、更安全的工具”来管理广告。...该程序会在 C:\Program Files (x86)\Ads Manager\Ads Manager 下安装多个组件,包括批处理脚本与两个文件夹。...文件组件 批处理脚本在 MSI 安装程序完成后启动,生成一个新的浏览器窗口。浏览器加载自定义扩展,将受害者引导至 Facebook 登录页面。...文件详细信息 名为 List_ADS_Tach.txt 的文件的第一行包含一些越南语的列名称,攻击者可能是越南籍。数据总共 828 行,也就是被泄露的 Facebook 账户的数量。...欺诈者花费了大量时间,研究与了解如何滥用社交媒体。社交媒体平台上,需要持续与欺诈者进行对抗。

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不同程序集,名称空间类名和方法签名都一样的方法如何调用

有时候,你可能会遇到这样的问题,不同程序集,名称空间类名和方法签名都一样的方法如何调用。本文将介绍如何通过别名的方式来解决这个问题。...创建两个不同的程序集 我们来创建两个不同的程序集,但是他们的名称空间一样: dotnet new classlib -o ClassLibrary1 -n ClassLibrary1 dotnet new...reference ClassLibrary1 dotnet add ConsoleAppShi reference ClassLibrary2 然后,我们在控制台应用中调用这两个程序集中的 Where 方法...你的同事想考验你一下,估计把自己写的 Sqlite 扩展和 MSSQL 扩展中加入了同样的方法签名,然后你就会遇到这个问题。...总结 通过别名的方式,我们可以解决不同程序集,名称空间类名和方法签名都一样的方法如何调用的问题。

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不同程序集,名称空间类名和方法签名都一样的方法如何调用

有时候,你可能会遇到这样的问题,不同程序集,名称空间类名和方法签名都一样的方法如何调用。本文将介绍如何通过别名的方式来解决这个问题。...创建两个不同的程序集 我们来创建两个不同的程序集,但是他们的名称空间一样: dotnet new classlib -o ClassLibrary1 -n ClassLibrary1 dotnet new...reference ClassLibrary1 dotnet add ConsoleAppShi reference ClassLibrary2 然后,我们在控制台应用中调用这两个程序集中的 Where 方法...你的同事想考验你一下,估计把自己写的 Sqlite 扩展和 MSSQL 扩展中加入了同样的方法签名,然后你就会遇到这个问题。...总结 通过别名的方式,我们可以解决不同程序集,名称空间类名和方法签名都一样的方法如何调用的问题。 参考 extern alias (C# Reference)^1

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如何在 SQL 中使用 LEFT、RIGHT、INNER、OUTER、FULL 和 SELF JOIN?

SQL,作为与关系数据库通信的一种方法,允许您在表之间创建关系. 本文介绍如何使用 SQL 来连接表。 SQL JOIN 的类型 左连接、内连接、完全连接、自连接和交叉连接是其他五种主要连接类型。...image.png LEFT JOIN 查询看起来像这样: SELECT criteria_id, country_code, country_name, fips_code FROM Google_Ads_GeoTargets...因为在 Country Code 表中没有匹配 fips code = "AZ",所以在这种情况下,国家名称和 fips 代码的第一个条目为空。...另一方面,最后一行没有标准 ID 和国家/地区代码,因为 Google Ads GeoTargets 数据库没有国家/地区代码 =“ZA”的标准。...image.png FULL JOIN 查询看起来像这样: SELECT criteria_id, country_code, country_name, fips_code FROM Google_Ads_GeoTargets

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Gitlab CICD 实践八:同步文件到其他 Git 仓库

公共仓库脚本 公共脚本仓库具体看Gitlab CI/CD 实践七:公共脚本仓库,实际使用请看Gitlab CI/CD 实践四:Golang 项目 CI/CD 流水线配置 common/sync-deploy-file-to-template.../deploy # 必须是ssh地址,因为需要使用ssh免密登录 TARGET_REPOSITORY_ADDR: git@git.google.com:ads/template.git...TARGET_BRANCH: main TARGET_DIR: default script: - *sync_deploy_file_to_template 项目里如何使用...sync-deploy-file-to-template/.gitlab-ci.yml' 配置全局变量,每个项目只配置一个variables variables: &global-variables # 用于拼接镜像名 MODULE_PREFIX: google-ads...这里的NAME_SPACE用于替换部署文件里的NAME_SPACE变量 参考资料 Linux shell 之 提取文件名和目录名的一些方法 Post Views: 19

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如何找到好的主题模型量化评价指标?这是一份热门方法总结

但是提取的主题到底质量如何如何进行量化分析和评价,仍然没有确定的标准。...因此,人们开始探索如何用公式或是算法来模拟、估计人为判断的结果。人为判断的方法主要分为直接方法和间接方法(后文详述),因此那些模拟人为判断的算法也就大致可以被分为这两类。...对于未来,我主要有两点想法,一是要适应时代的发展,也就是当前越来越多的数据集和越来越多的小数据集的学习模型,如何更好的利用这些数据集,或者如何找到合适的小数据集的处理方式都是很不错的尝试方向,甚至直接使用监督模型来对主题模型进行评价都可以...;第二个就是要时刻记得本质问题,这也是为什么我要在文章的第一节就提出主题模型常见错误的原因,评价方法的本质还是为了找到这些错误,站在这些专家的肩膀上,我们可以把这些常见错误分而治之,利用不同的模型解决不同的错误...,或是如何找到这些错误的共同特点,从而完成一个更加通用的建模,这些都是这个领域可以探索的方向。

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