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对抗蠕虫 —— 如何让按钮不被 JS 自动点击

假如留言系统有 XSS,用户中招后除了基本攻击外,还能进行传播 —— XSS 自动填入留言内容,并模拟点击发表按钮,于是就能发布带有恶意代码的留言。好友看了中招后,又传播给他们的好友。。。...那么有没有一种机制,让「发表留言」必须通过用户的「真实点击」按钮才能完成,而无法通过脚本自动实现?这样就能减缓蠕虫传播速度了。...演示 Demo: http://www.etherdream.com/FunnyScript/anti-xssworm/ 注意:这个案例不是看能不能注入 XSS,而是看能不能通过当前页面的 JS 自动发留言...这里为简单,省略了登录态;真实场合下,会话 Cookie 是 HttpOnly 的,无法被 JS 获取到,也就无法让第三方服务器代替发表。...细节: 使用者加载 safebutton.js,引入 SafeButton 类 使用者实例化 SafeButton 对象 A,创建出一个不同源的 iframe 作为按钮界面 用户点击 iframe 按钮后

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1.8K Star开源自动点击利器:手机广告,弹窗快捷跳过神器

软件介绍 GKD是一款基于无障碍功能的手机自动点击工具。它可以帮助用户自动完成手机屏幕上的点击操作,例如跳过广告点击同意按钮、领取HB等。...以下是该软件的主要功能特点和使用步骤: 功能特点 1.自动点击跳过广告:GKD可以帮助用户自动点击并跳过任意开屏广告,从而提升用户体验。...2.关闭应用内弹窗广告:该软件可以自动点击关闭应用内部的各种弹窗广告,例如关闭百度贴吧帖子广告卡片或知乎回答底部推荐广告卡片。...3.配置点击规则:打开GKD的代码文件,你可以自定义或根据你的需要订阅点击规则。在代码中找到点击跳过广告的相关部分,并进行相应的配置。 4.运行GKD:在命令行中输入适当的命令来启动GKD。...你可以观察GKD在手机屏幕上自动点击的效果。 总之,GKD是一个功能强大的基于无障碍功能的手机自动点击工具,它可以帮助用户自动完成一些重复的点击操作,提高手机使用的效率和舒适度。

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广告推荐CTR点击率预测实践项目!

CTR(Click-Through-Rate)即点击通过率,是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。...实践背景 赛题背景 广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模,如果只是使用广告域数据,用户行为数据稀疏,行为类型相对单一。...目标域为广告域,源域为信息流推荐域,通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据,进行用户兴趣建模,帮助广告域ctr的精准预估。...(CTR)的数据挖掘赛,任务是构建一种模型,根据用户的测试数据来预测这个用户是否点击广告。...这是典型的二分类问题,模型的预测输出为 0 或 1 (点击:1,未点击:0) 机器学习中,关于分类任务我们一般会想到逻辑回归、决策树等算法,在本文实践代码中,我们尝试使用逻辑回归来构建我们的模型。

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效果广告点击率预估实践:深度学习

尽管在特征构造过程中可能会用到各种自动工具来辅助分析和可视化,在构造方法确定后,可能将其变成一个自动化的数据处理流程,但是特征构造过程的核心还是手动的。...效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征,持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...长远来看,我们需要有自动化程度更高的方法,用来从各类源数据出发构造特征。不仅如此,我们希望这种特征构造方法能够在一开始就和其最终服务的目标——效果广告点击率预估——对齐。...面对效果广告点击率预估这样一个有监督学习的问题,我们希望借助于深度学习来节约特征工程中的巨大投入(当然,无法完全避免),更多地让点击率预估模型和各辅助模型自动完成特征构造和特征选择的工作(这也被称作特征学习...例如,我们会定期爬取广告的落地页,从中获得广告的图片和文字描述,我们还会收集一些用户订阅和UGC的内容,用户观看和点击广告的行为自然也在收集之列。

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效果广告点击率预估实践:在线学习

在前文中,我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求,给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看,效果广告是公认的典型的大数据应用之一,而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘,我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...3.5 应用效果 截止2015年年末,在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量,在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升,部分重点广告位取得了15%以上的提升,有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点,还有其他的痛点,所以,本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外,还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。...Online_machine_learning [9] "腾讯实时计算平台(TRC)系列之一:初识TRC" [10] "【Hippo系列-系统介绍】分布式高可靠消息中间件Hippo" [11] "效果广告点击率预估近期实践

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广告点击数实时统计:Spark StructuredStreaming + Redis Streams

为了收入的最大化,需要统计每个广告点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间,哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短,实时获取广告点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。...所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力,可以统计所有广告点击量以及统计实时的点击量。 业务数据流 来看下我们业务数据链路 ?...广告点击数据通过手机或者电脑的网页传递到“数据提取”,提取后的数据经过“数据处理”计算实时的点击数,最后存储到数据库,使用“数据查询”用于统计分析,统计每个广告点击总数。...下面分别看下每个步骤: 数据提取 Redis Stream是Redis内置的数据结构,具备每秒百万级别的读写能力,另外存储的数据可以根据时间自动排序。...Spark-SQL通过Spark-Redis连接器直接查询Redis数据,统计了广告点击数。

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用户在线广告点击行为预测的深度学习模型

本文通过用户在线广告点击行为预测的应用实例来向大家展示深度学习在多字段分类数据的应用效果。...给大家举例一个直观的场景:比如现在有一个凤凰网站,网站上面有一个迪斯尼广告,那我们现在想知道用户进入这个网站之后会不会有兴趣点击这个广告,类似这种用户点击率预测在信息检索领域就是一个非常核心的问题。...回到刚才的那个场景,那么什么样的用户会点击这个广告呢?我们可能猜想:目前在上海的年轻的用户可能会有需求,如果今天是周五,看到这个广告,可能会点击这个广告为周末做活动参考。...这种场景在WEB Search、广告展示、推荐系统领域会经常遇到,比如Google和百度在做广告点击率预测时,他们人工地把这种分类数据做四阶或是五阶的结合特征,最终在一个超级大的数据集上去学习特征,而这个过程需要耗费大量人力去做特征处理...比如上述的迪斯尼广告,occupation=Student和City=Shanghai这两个向量之间的角度应该小于90,它们之间的点积应该大于0,说明和迪斯尼广告点击率是正相关的。

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效果广告点击率预估近期实践:深度学习

尽管在特征构造过程中可能会用到各种自动工具来辅助分析和可视化,在构造方法确定后,可能将其变成一个自动化的数据处理流程,但是特征构造过程的核心还是手动的。...效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征,持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...长远来看,我们需要有自动化程度更高的方法,用来从各类源数据出发构造特征。不仅如此,我们希望这种特征构造方法能够在一开始就和其最终服务的目标——效果广告点击率预估——对齐。...从那时起,我们就开始思考和寻找各种技术手段来解决这个痛点,除了前面提到的自动化特征选择工具之外,我们还实现并生产应用了FM(factorization machines)[7]等一批自动学习特征交互的模型...面对效果广告点击率预估这样一个有监督学习的问题,我们希望借助于深度学习来节约特征工程中的巨大投入(当然,无法完全避免),更多地让点击率预估模型和各辅助模型自动完成特征构造和特征选择的工作(这也被称作特征学习

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常见计算广告点击率预估算法总结

前言 谈到CTR,都多多少少有些了解,尤其在互联网广告这块,简而言之,就是给某个网络服务使用者推送一个广告,该广告点击的概率,这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样,...其实CTR和这个一样,以前经常和小伙伴吐槽,其实做机器学习、无论是推荐还是计算广告,都和以前的算命先生没什么差别,做的好的官至国师,不好的吃不了饱饭也是有的。...Logistic Regression算法简单易于调参,属于线性模型,原理如下图: [1505207433320_8129_1505207433646.jpg] 将CTR模型建模为一个分类问题,利用LR预测用户点击的概率...PLOY2 LR优点是简单高效,缺点也很明显,它太简单,视特征空间内特征之间彼此独立,没有任何交叉或者组合关系,这与实际不符合,比如在预测是否会点击某件t恤是否会点击,如果在夏天可能大部分地区的用户都会点击...的低维连续空间向量表示预先由FM在数据集上生成,模型在训练过程中,会通过BP来更新FM层参数,其他步骤和常见的MLP没有什么区别,这里重点就是底层如何介入FM层参数的问题; CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测

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【SPA大赛】如何预测移动 App 广告点击

1 问题描述 计算广告是互联网最重要的商业模式之一,广告投放效果通常通过曝光、点击和转化各环节来衡量,大多数广告系统受广告效果数据回流的限制只能通过曝光或点击作为投放效果的衡量标准开展优化。...腾讯社交广告发挥特有的用户识别和转化跟踪数据能力,帮助广告主跟踪广告投放后的转化效果,基于广告转化数据训练转化率预估模型(pCVR,Predicted Conversion Rate),在广告排序中引入...pCVR因子优化广告投放效果,提升ROI。...本题目以移动App广告为研究对象,预测App广告点击后被激活的概率:pCVR=P(conversion=1 | Ad,User,Context),即给定广告、用户和上下文情况下广告点击后发生激活的概率...6 广告特征文件(ad.csv) 7 广告位特征文件(position.csv) 3.1 初赛数据描述 测试数据从训练数据时段随后1天(即第31天)的广告日志中按照与训练数据同样的采样方式抽取得到

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js点击按钮返回页面顶部

03:08:28 在进行官网一类的网站建设时,经常会出现页面太长的现象,当用户滚动滚动条到最底部时返回顶部需要滚动多下滚动条,用户体验相当不好,于是就出现了当滚动条滚动到一定位置后出现返回顶部按钮,点击该按钮返回顶部...即给最顶部的div设置一个id,然后a标签的链接地址写成该id,当点击时就会返回顶部,但是缺点为过于突兀,因为是立即返回顶部。...点击a标签即会返回到顶部div所在位置 再来看第二种方式 第二种方式相对来说比较人性化,看起来也比较舒服,直接先来看代码吧 落帆亭博客专注web前端开发 <a class...).animate({scrollTop:0},1000); return false; }); a标签的样式和方式和第一种方式相同,只不过给其添加了一个点击事件...,此事件需要进入jquery.js文件,点击之后滚动条会有一个滚动过程,不是一下子回到顶部,个人感觉不错。

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效果广告点击率预估近期实践:在线学习

在前文中,我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求,给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看,效果广告是公认的典型的大数据应用之一,而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘,我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...3.5 应用效果 截止2015年年末,在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量,在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升,部分重点广告位取得了15%以上的提升,有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点,还有其他的痛点,所以,本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外,还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。.... [8] Online machine learning [9] 腾讯实时计算平台(TRC)系列之一:初识TRC [10]【Hippo系列-系统介绍】分布式高可靠消息中间件Hippo [11] 效果广告点击率预估近期实践

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JS延时判断,改善中国博客联盟展示导航自动点击的灵敏度

说到 JS 延时点击,度娘给出的结果几乎都是 js 的延迟点击 Demo,即鼠标产生一个 mousehover 事件之后,延迟多少秒执行点击动作。...本文主要分享一个带时间判断的 js 延时自动点击效果:当鼠标经过某页面元素,也就是产生一个 mousehover 事件时,触发 js 计时器,若经过指定时长后,鼠标还在这个元素上,将执行点击动作,否则计时器就清零...张戈研究这个 JS 特效的原因就是,博友 ijustplay 在我博客留言,说联盟的按钮太灵敏了,往往鼠标从浏览器标签页移动到联盟导航,想点击某个博客时,因为经过了导航的菜单,导致导航子页面的切换,体验不是很好...这个问题,其实我在前期加入自动点击功能的时候就已经发现了,但是一直也没去理他,既然有成员反馈了,张戈还是非常重视的,于是新一轮的折腾开始了。 在我同事的指点下,终于实现了这个带判断的延时点击效果。...效果:拖动鼠标自然经过成员导航的菜单按钮,是不会产生点击动作的,只有停留在菜单按钮才会生成点击动作。

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