Js 加密的内容其实大同小异，目前咸鱼也在不断学习 APP 逆向的知识，之后会出一部分关于 APP 逆向在爬虫中的应用相关的文章，这部分设计的技能栈较广，大家可以先预习 Java 基础与 Android...就像上面这样 定位加密的方法 方法一：XHR 断点然后分析就完事了 可以直接找到处理请求和返回值的地方，之后在请求的地方单步调试就可以了 ?...方法二：之前分析过不少的网站就是这样的加密形式，其实可以使用 hook 脚本直接找到，也可以像我这样搜索JSON.parse() ? 按照上面的方法，可以找到下面这样的代码 ?...可以看到密文的确实在这里进行解密的 加密分析 接下来就是老套路，把解密代码逐个扣取出来就完事了 就像我这样，先把主要的解密逻辑扣取出来，然后直接实例化运行 ?
介绍 我们如果想发布带音视频播放器的文章，主要不在于后台是否支持而是在于前端主题是否支持。 也就是说我们使用的主题能否支持播放的问题。例如本站当前使用的joe2.0主题就支持插入音视频。...直接获取分享内容中的嵌入代码功能，就能播放该视频了。 <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?
结构化分析方法(SA)是一种面向数据流的需求分析方法，适用于分析大型数据处理系统，是一种简单、实用的方法。 基本思想是自顶向下逐层分解。...分析结果有一套分层的数据流图、一本数据词典、一组小说明(加工逻辑说明)和补充材料。 一、数据流 1、数据流图(DFD)组成成分： (1)数据流：由一组固定成分的数据组成，表示数据的流向。
最近我重新试用了一下Gitbook，它是一个可以帮助我们快速创建结构化文档内容的工具。使用方法简单，入门门槛极低，任何人都可以很快掌握。...网址：https://yishulun.com/books/gitbook/ 左边栏是一个级联目录导航，右边是内容区。默念UI简洁大方，可以满足大多数场景的编撰需求。...我对这个工具很满意，让可以让我将精心专注于写作内容本身。在本地写作时，可以Typora撰写，写完后使用gitbook指令生成一下就可以了。...我的博客（https://yishulun.com）是基于Gridea修改的，内建了一个yarn sync指令，执行后可以直接将生成后的gitbook内容同步到线上仓库。
它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。FFmpeg本身是跨平台的，支持多个平台。...[我是个小安卓.jpg] 无聊的介绍封装格式 在我们常见的音视频文件(mp3,mp4, flv, flac, mkv, avi等)都是一种压缩过的封装格式文件。...为什么可以压缩 ● 去除冗余信息 ○ 空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性 ○ 时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似 ○ 编码冗余：不同像素值出现的概率不同 ○...AVPacket 结构体 该结构体是用来存放音视频流等压缩数据。...但是会发现没有声音，这是因为我们只做了视频流的解码播放，并没有处理音频流的内容。 结语 以上就是关于利用FFmpeg的解码和播放。如果有错误，欢迎指正。
；输出的内容逻辑结构不清晰。...任务：设计指定文档；输出内容架构 要求： 明确面向对象 明确信息目标 明确主要内容 明确写作规范 【指令示例】 假如你是一个资深的技术文档工程师，请为应用示例的开源代码设计一个开发说明，输出文档内容大纲...前端技术栈和框架的选择 - 前端页面的设计和开发 - 前端组件和模块的实现 3.2 后端开发 - 后端技术栈和框架的选择 - 后端服务和API的实现 - 后端模块和组件的实现 3.3 业务开发 - 业务需求和流程的分析...部署的检测和优化 4.2 运维管理 - 运维任务和工具的介绍 - 运维策略和流程的设计 - 运维监控和故障处理的技巧 第五章：示例应用 5.1 应用场景 - 应用场景和业务需求的描述 - 应用场景和业务流程的分析...应用逻辑和数据模型的实现 - 应用界面和交互的实现 第六章：参考资料 6.1 参考文献 - 主要参考文献和链接的介绍 - 参考文献的引用和解释 6.2 常见问题 - 常见问题和解决方法的总结 - 常见问题和解决方法的案例分析
今天主要分享一下教育直播app开发后，音视频流内容分发和转码方面的内容。...教育直播14.png 1.在前端的设备，也就是摄像机或手机镜头等设备将直播的音视频内容进过采集处理后，先把它推送到平台的源站服务器。...3.在实时转码环节时，大多容易考虑不当，虽然音视频内容的转码可以交由高性能的服务器去完成，比如配置八核的处理器去做视频转码，转码1080p清晰度的视频能够达到8倍速甚至以上。...教育直播15.png 为了保证教育直播app开发完成后，音视频流的转码能够流畅进行，可以采取或制定一些转码的方案。...只有将音视频流顺利的分发和转码，用户在能在前端app看到优质的内容。所以在教育直播app开发过程中还是需要在各方面的技术实现，和机器设备配置的选择上面多下功夫了。
图片限时组合购专区：提供热销商品的组合搭配，价格比相同购买条件下的其他专区更优惠些，购买多款更享折上折，业务需求多款商品的客户首选。...图片特惠专区：不限认证类型，不限新老客户都可购买，商品类型和规格最全，虽然在会场页面上优惠力度最小，但相比日常来说，也是非常实惠了。图片附：CDN&音视频通信会场各产品详细优惠表1....CDN简介：快速稳定、智能安全的内容加速服务，支持图片、音视频等多元内容分发。适用场景：门户网站、电商、游戏安装包获取、手机 ROM 升级、应用程序包下载、在线音视频播放。图片2....云点播简介：支持多样上传 SDK，媒资处理，视频 AI，数据分析，播放器 SDK 等功能。适用场景：短视频、长视频、电商、直点结合。图片5....实时音视频简介：主打低延时互动直播和多人音视频两大场景化方案，快速搭建低成本、低延时、高品质的音视频互动服务。
借小数据分析之力，撼大数据分析之巨石；四两拨千斤，不亦乐乎！ ? 图1：飞速增长中的Spark Spark SQL是Spark的核心组件之一，于2014年4月随Spark 1.0版一同面世。...根据Spark官方文档的定义：Spark SQL是一个用于处理结构化数据的Spark组件——该定义强调的是“结构化数据”，而非“SQL”。...外部数据源API 然而对于用户来说，只有一个结构化的数据抽象还是不够的。...SQL还针对大数据处理中的一些常见场景和模式提供了一些便利的工具，使得用户在处理不同项目中重复出现的模式时可以避免编写重复或高度类似的代码： JSON schema自动推导 JSON是一种可读性良好的重要结构化数据格式...图7：人口数据分析示例 为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。
然而这个玩意和数据分析有啥关系？到底该如何进行结构化问题分析？ 整本书很长长长，今天挑重点，用最通俗的语言给大家分享一下。实际上，结构化分析，并非只有“分析”一步。...这套方法，是最适合分析人员解决问题的方法。因为分析人员强在分析，弱在执行。如果能找到合适的标杆直接复制，就节省了分析人员学习业务的过程，那是最合适不过的了。...并且，站在分析的角度，证伪比证真更容易，因此能更快形成分析结论。 当然，这种方法也有缺点，就是需要业务对问题有足够的认识，能提出假设。同时，需要分析人员，有足够强的逻辑能力，梳理假设。...此时操作和应对状态1是一样的，用标杆分析法或者MECE分析法。探索解决方案 第三难解决的是状态3。...小结 长期以来，人们对分析工作有深深地误解，以为做分析的都是身穿道袍、脚踏祥云、仙风鹤骨的神仙，无需别人多言，只要掐指一算就能得出答案……似乎会分析的人是不需要做具体工作，不需要了解细节的。
今天小婷儿给大家分享的是uname -a输出内容分析。 uname -a输出内容分析 uname -a输出内容分析 ? uname --help ?
每个元素都必须结构化吗？ 正如上一节中我们讲到的那样，每个元素都可以被结构化，CSS 可使得一个有序或无序的列表显示为彻头彻尾的导航栏，其中还拥有反转按钮效果。...文档的内容可以通过普通的元素进行标记，这些元素通过特定的结构化属性标志来指示出它们在网站设计中所扮演的语义角色。...我们在公元 2006 年创建了 W3School 的第一个中文测试版，我们在一开始就使用了 CSS 进行布局，并使用 XHTML 来结构化文档。每一个其中的元素都是结构化的，从标题到列表，乃至段落。...并且在无 CSS 的环境中，我们的结构良好的标记依然可以毫不混乱地提供所有的内容。...，而当用户使用纯文本的阅读器时，他们也可以得到全部的文本，这样，对所有的用户来说，内容都是一样的。
一、AI 讲解 结构化需求分析是软件工程中一种常用的需求分析方法，主要目的是对系统的需求进行详细的分析和明确的描述。它包括行为模型、功能模型和数据模型三个方面，每个模型都从不同的角度描述系统需求。...系统的功能需求 状态转换图主要用于分析系统的： A. 数据处理流程 B. 动态行为 C. 数据模型 D. 功能需求 下列关于状态转换图的描述中，错误的是： A....状态转换图专注于描述系统在不同事件影响下的状态变化，用于分析系统的动态行为。 D. 事件是内部或外部发生的，不需要触发条件。
2022年「11.11」大促热卖中，腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香！活动面向新老客户都提供了诚意优惠，1分钱起超值入门体验！...面向不同认证类型/新客户老客户做了优惠分区，下面整理了各个区的活动特点，并附上各产品优惠便于大家按需快速选购；首购特惠专区：各产品新客户可以购买，分为企业专享和个人企业同享两部分，综合来看企业专享价格要更优惠些...图片附：CDN&音视频通信会场各产品详细优惠表一、CDN简介：快速稳定、智能安全的内容加速服务，支持图片、音视频等多元内容分发适用场景：门户网站、电商、游戏安装包获取、手机 ROM 升级、应用程序包下载...：电商直播、秀场直播、体育赛事、在线教育、在线答题、广电新媒体图片四、云点播简介：支持多样上传 SDK，媒资处理，视频 AI，数据分析，播放器 SDK 等功能适用场景：短视频、长视频、电商、直点结合图片五...、实时音视频简介：主打低延时互动直播和多人音视频两大场景化方案，快速搭建低成本、低延时、高品质的音视频互动服务适用场景：在线教育、语聊房、在线K歌、秀场直播、协同通信、狼人杀、剧本杀、在线医疗、在线金融图片六
【导读】Graph Neural Network（GNN）由于具有分析图结构数据的能力而受到了广泛的关注。本文对Graph Neural Network进行了简要介绍。...为什么图难以分析？ 首先，在欧几里得空间中不存在图，这意味着它无法用我们熟悉的任何坐标系表示。...社交网络分析（SNA）可能是图论在数据科学中最著名的应用。 传统图分析方法 ?...它加快了对原子，分子或任何其他结构化数据类型的分析。 一些实际的应用 ? 在了解了GNN可以执行哪种类型的分析之后，您一定想知道我可以对图进行哪些实际应用。...它是分析图数据的强大工具。但是，它不仅限于图中的问题。它可以很容易地推广到任何可以通过图建模的研究中。图建模是分析问题的自然方法。
给大家分享两种抓网页内容的方法 一、用urllib2/sgmllib包，将目标网页的所有URL列出。
文档内容结构化的核心在于自动识别和区分文档中的标题、正文、表格、图片区域、注释等多种内容类型，并将其划分成结构化模块。...二、技术方案介绍在档案内容结构化的技术方案中，AI平台通过自动布局分析、段落与标题检测、表格结构识别等功能，实现对复杂档案内容的高精度分块处理。...AI平台会通过布局分析算法，自动检测文档的分栏、段落分隔、图片区域等，形成结构化的分块。这种布局分析技术特别适用于包含复杂排版的文档，如杂志页面、年鉴、报告等。...平台会对表格内容进行特定处理，自动识别表格的行、列、单元格边界等信息，将表格数据结构化导出为Excel或CSV格式，方便进行数据分析或数据库存储。...解决方案AI多模态平台为该档案馆量身定制了一套结构化数字化解决方案，包含自动布局分析、段落与标题检测、表格结构识别、嵌套内容还原和元数据生成等功能。
作为财务分析人员，常常要对公司的利润的结构化进行分析。...利润结构化分析 这种需求大致集中在： 1、对实际，同期，预算，预测进行对比，以反应差异 2、对差异及重点进行可视化的直观显示 3、进行计算，实现加入计算科目 4、进行批注，对问题的原因进行注解 你还在这样做吗...3、可添加结构化计算，如：毛利率，主营业务利润率，净利润率。 4、批注自动化显示，且标记序号以对照，序号可以移动到不同字段以反应批注的对象。...总结 对于财务人员来构建一张利润结构化分析报告并不需要懂 Power BI 或 Zebra BI，只需要利用本文的模板录入数据，设置文件路径，即可。 一切就是这么简单。
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。...传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。...通用分析技术在于相伴产生的结构化数据 采集非结构化数据的同时，常常会伴随着采集许多相关的结构化数据，比如音视频的制作人、制作时间、所属类别、时长、......但现在只喊结构化数据显得不够时髦，为了吸引用户，就要把本质上的结构化数据分析说成是非结构化数据分析了。 作为需求方的用户，这时候需要清楚地知道到底要对这些数据做什么处理。...此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。
、音频、视频、代码等多样化内容，这种快速的内容生产方式给市场注入了令人兴奋的新鲜血液。...GPT 的“学名”是生成式预训练模型（generative pre-trainingtransformer），这是一种用来分析和预测语言的人工智能模型，它可以帮助我们进行自然语言处理，例如机器翻译、自动文摘和快速问答...GPT 的厉害之处是，它可以在文本中自动学习概念性内容，并自动预测下一段内容。也就是说，它可以根据上下文记住概念，并能够在短时间内直接输出相关内容。...GPT 背后的基础模型是一种新型的机器学习技术，它可以帮助我们分析大量的自然语言数据。它背靠一个大型神经网络，通过在已有文本库中找到有关自然语言的规律来学习。...不同内容形式的模型之间并没有壁垒，而是可以联合使用，实现跨模态的内容生成。
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