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自动化助手

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  • 通过Python查看微信共同好友

    总有思路清奇的朋友存在,想实现查看微信共同好友:?由于之前分享的代码有获取过微信好友头像,所以当时第一反应是通过itchat微信接口获取好友信息,比对两个人的好友信息列表就可以实现了。思路首先通过itchat这个微信个人号接口扫码登录个人微信网页版,获取可以识别好友身份的数据。这里是需要分别登录两人微信的,拿到两人各自的好友信息存到列表中。这样一来,查共同好友就转化成了查两个列表中相同元素的问题。获取到共同好友信息后,可以通过命令行窗口print出来,也可以写入txt文件。除了itchat接口获取好友数据看着复杂外,别的都是基础语法。而itchat相关的代码就几行,所以你说,python是不是贼好用?代码下载除了代码外,这里我也将py文件封装成了exe文件来直接下载,这样即使电脑没装python或者你不用python也可以拿来玩了后台回复 共同好友 获取代码和程序下载链接~最后,欢迎关注并分享给身边也在学
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  • 云数据库 Memcached

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  • Python自动回复微信好友新年祝福

    昨天发现自己的itchat终于可以登陆了(差不多被封了两个月),马上就要过年了,必须用itchat搞点事情--实现自动回复微信好友新年祝福。先上图让大家感受一下 这是第三次写关于itchat的文章了,没什么技术含量,照着API写就可以,程序的功能简单地说就是当微信好友给你发新年祝福时,你随机回复一条祝福语,同时,自动回复过的好友不再回复,祝福语前面会加上微信好友的备注昵称,这样看起来不是特别像自动回复。用到的模块:itchat模块、requests模块以及一些Python自带的模块。具体实现获取新年祝福语 也许大家会有疑问自动回复的祝福语从哪获取呢?给大家推荐一个神奇的网站爱集合数据。传送门:http:www.xjihe.comhomeapi我们用到的祝福语就是通过这个网站来获取。 ?具体获取哪种数据,网站已经做了很详细的说明,大家照着实现就可以,然后apiKey需要自己注册获取。
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  • 用Python调教微信,实现自动回复 和 微信好友分布,好友性别图,好友标签

    官方华丽的术语---略 #一个自动回复机器人 微信自上线以来,一直没有自动回复的功能,想必是有他们的理念。但是有些人群,确实对此功能有一定需求,我举两个栗子: 不愿时刻被消息打扰的人 消息需要批量处理的人们(比如微商) 设计了几个功能: x 收到消息立即自动回复 x 收到消息延迟指定时间回复 x 对不同好友定制不同的回复内容我们可以先通过设定几个全局变量来做作为功能的开关和保存数据的容器。这里需要注意,如果仅用python xxxx.py来运行的话,关闭shell会导致进程结束,所以我们需要使用nohup python xxxx.py &来全方位守护进程,这里啰嗦一句,nohup和&的功能是不一样的#简单分析微信好友信息 上文提到,既然我们能通过itchat来获取好友的信息,name自然会有很多好玩的信息(这里不做具体解析)。
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  • 云 API

    通过云 API,只需执行对应 API 命令行工具即可快速操作云产品;在熟练的情况下,使用一些频繁使用的功能,使用云 API 可以极大的提高效率;除此之外,通过API可以组合功能,实现更高级的功能,易于自动化
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  • 代码审计

    代码审计(CA)提供通过自动化分析工具和人工审查的组合审计方式,对程序源代码逐条进行检查、分析,发现其中的错误信息、安全隐患和规范性缺陷问题,以及由这些问题引发的安全漏洞,提供代码修订措施和建议。
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  • 数字文博采集与建模

    数字文博采集与建模(DMAM ),基于人工智能视觉识别技术,能快速准确采集实景,自动生成数字3D场景,以微米级精度实现文物三维互动。通过三维数字化技术,能实现720°VR实景漫游、虚拟漫游,为您提供如临现场的空间漫游体验。
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    应用安全开发(Xcheck)专注于解决软件安全开发流程中研发阶段的代码安全问题,通过扫描源代码,实现开发阶段的代码安全漏洞生命周期闭环管理,帮助企业和组织实现源代码安全的自动化检测、漏洞周期管理、安全质量分析
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  • 企业微信汽车行业版

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    腾讯安全天御-视频内容安全(VM)能自动识别视频,从OCR 文本、图片、音频三种维度,识别视频中的涉黄、敏感等违规内容,支持自定义配置黑白词库、图片,识别自定义违规内容。用户可通过标签、置信度等划分识别结果,并对不同的识别结果做后续处理,从而降低人工成本,提高识别效率。
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    腾讯云号码认证(NVS)集成了三大运营商特有的网关取号、验证能力,自动通过底层数据网关和短信网关识别本机号码,在不泄漏用户信息的前提下,安全、快速地验证用户身份。
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    音频内容安全(Audio Moderation System,AMS)能自动检测音频,识别涉黄、涉恐、涉政、谩骂、低俗等违规内容,同支持自定义黑名单热词,打击自定义的违规音频内容。通过 API 获取检测的标签、违规内容及置信度,用户可以直接采信置信度高的结果,人工复审置信度低的结果,从而降低人工成本,提高审核效率。
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