我是一枚资深python开发工程师。用python原创开发了一款爬虫软件，作用是：通过搜索关键词采集YouTube的搜索结果，包含14个关键字段（见1.3章节，详细介绍）
我用Python独立开发了一款爬虫软件，作用是：通过搜索关键词采集YouTube的搜索结果，包含14个关键字段：关键词,页码,视频标题,视频id,视频链接,发布时间,视频时长,频道名称,频道id,频道链接,播放数,点赞数,评论数,视频简介。
众所周知，YouTube是全球最大的视频分享平台，用户可以在上面观看和上传视频内容。该平台现已成为在线视频市场的领军者之一，拥有数十亿的用户和数以亿计的视频内容。
众所周知，youtube是目前全球最大的视频社交平台，该平台每天产生大量的视频内容，涵盖各种主题和类型，从音乐视频到教育内容，再到娱乐节目和新闻报道等。YouTube的用户群体也非常广泛，包括了各个年龄段、地区和兴趣爱好的人群。由于其庞大的用户基数和丰富的内容，YouTube已成为全球最受欢迎的视频分享平台之一，对于用户和内容创作者来说具有巨大的影响力。
有时我们需要 API 来快速完成工作或提高工作效率。在本文将分享 10 个 API 来自动化你的日常问题。
最近很少用 deepin 在线或者使用客户段听音乐了，喜欢下载到本地听那些熟悉的歌曲。
当涉及抓取和分析在线视频平台数据时，Python爬虫是一个强大而有用的工具。下面我将为您提供一些步骤和代码示例，来帮助您进行这样的实战操作。
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder （一个简单的UI工具）和 CLI ，使用自动机器学习（AutoML）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。
文本分类是自然语言处理（NLP）旨在解决的经典问题，其涉及分析原始文本的内容并决定其属于哪个类别。它具有广泛的应用，如情绪分析，主题标签，垃圾邮件检测和意图检测。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
Rancher提供了api给我们调用，从而实现不用通过访问Rancher UI 或使用 Rancher CLI 来对应用服务进行例如启动，停止，创建，升级等一系列的操作；
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 谷歌表示，仅仅在发布的第一年里，TensorFlow就帮助研究人员、工程师、艺术家、学生以及其他行业人员取得了巨大研究进展。这包括机器翻译、早期皮肤癌检测、防止糖尿病失明并发症等诸多领域。如今，TensorFlow 被用于逾 6000 个开源资源库，谷歌研究人员对此感到十分欣喜。 昨晚谷歌在山景城举办了第一届 TensorFlow 开
Chrome扩展是一种可以在Chrome浏览器中添加新功能和修改浏览器行为的软件程序，例如我们常用的TamperMonkey、Proxy SwitchyOmega、AdGuard等等，这些拓展都是可以通过WebExtensions API来修改、增强浏览器的能力，用来提供一些浏览器本体没有的功能，从而实现一些有趣的事情。
@pytest.mark.paramtise来实现参数化，但是数据还是主要写在代码里面，这次分享的是通过读取yaml文件，来实现参数
Gitlab作为一个开源、强大的分布式版本控制系统，已经成为互联网公司、软件开发公司的主流版本管理工具。使用过Gitlab的都知道，想要提交一段代码，可以通过git push提交到远程仓库，也可以直接在Gitlab平台上修改提交。然而上述两种提交方式都是人工提交代码，需要手动登录Gitlab或者在第一次commit的时候提供Gitlab帐号和密码。
随着Kubernetes生态系统的发展，新的技术正在被开发出来，以实现更广泛的应用和用例。边缘计算的发展推动了对其中一些技术的需求，以实现将Kubernetes部署到网络边缘资源受限的基础设施上。在这篇文章中，我们将向你介绍一种将k3OS部署到边缘的方法。你可以使用这种方法将你的边缘机自动注册到Rancher实例中作为控制平面。我们还将讨论自动部署到物理机的一些好处。
最近在看 Vue 团队成员的技术演讲，从中能了解到他们的设计思考以及最佳实践，看完一场收获颇多。
文档理解是文档处理和提取中最重要的步骤。这是从非结构化或半结构化文档中提取信息并将其转换为结构化形式的过程。提取后的结构化表示可以支持各种下游任务，例如信息检索，汇总，分类等。有许多不同的方法可以理解文档，但它们都有一个共同的目标:创建文档内容的结构化表示，以便用于进一步的处理。
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获取人脸信息的接口：https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect
谷歌表示，仅仅在发布的第一年里，TensorFlow 就帮助研究人员、工程师、艺术家、学生以及其他行业人员取得了巨大研究进展。这包括机器翻译、早期皮肤癌检测、防止糖尿病失明并发症等诸多领域。如今，TensorFlow 被用于逾 6000 个开源资源库，谷歌研究人员对此感到十分欣喜。 昨晚谷歌在山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会。作为大会的一部分，TensorFlow 1.0 的正式版本被发布出来。一起来看看它都有哪些新特性： 更快 它运算更快——TensorFlow 1.0 有十分
最近对某银行app进行了重新逆向，发现他的安全防护措施几个月来并没有更新，还是很容易就搞定了反调试，它的表现是在一开头就把自己ptrace上导致你无法使用Frida进行hook，但是用-f参数进行spawn模式启动就能成功hook上了。现在的app如果在so层做加壳反调之类的一般都会加上ollvm，对逆向人员极不友好，我遇到的这个样本是难得的没有用ollvm的样本，所以虽然成功绕过了它的反调，那就顺便拿它来学习一下它是如何做防护的。
由于该网站并没有西藏和海南省的高速收费站，所以并没有获取到，爬取这个挺简单的，我就不说了.（说多了容易戴上银手镯，我怂）
谷歌限制了YouTube api v3的请求量，一天10000配额，这里不是10000次请求，每次请求根据不同参数消耗不同配额。为了摆脱这种限制而获得更多的新发布视频，做了以下内容的方案。
在刚刚过去的一年里，从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护，TensorFlow 对研究人员，工程师，艺术家，学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到，TensorFlow 被应用在超过6000个在线开源库中。 今天，在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会，在这次全球直播中，TensorFlow 1.0 版本正式发布。 更快：TensorFlow 1.0 令人难以置信的快！XLA 为它未来更多的性能改进奠定了基础，在如何调整现有模型来实现最大速度的
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Amy McDonald Sandjideh 编译团队 | 姜范波，Aileen 首次年度TensorFlow开发者峰会今天在山景城召开。全球直播向全世界宣布
Etcd是Kubernetes集群中的一个十分重要的组件，用于保存集群所有的网络配置和对象的状态信息。在后面具体的安装环境中，我们安装的etcd的版本是v3.1.5，整个kubernetes系统中一共有两个服务需要用到etcd用来协同和存储配置，分别是：
之前写postman演示的接口天气接口，这次django项目的第一个接口也选择天气预报吧。
随着在 YouTube 上提交的大量新视频，很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。 我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来，只是为了让列表变得越来越长，实际上并没有稍后再看。 现在，像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。
上篇文章介绍了LD3320的用法，小飞哥“灵光一现”，何不做一个语音控制获取天气信息的东东，既然想了，那就干它，来，淦~小飞哥前面说过rt-thread好用，那今天一起来看看到底有多好用...
<?php /** * Created by PhpStorm. * User: Administrator * Date: 2021/9/13 * Time: 16:26 */ name
知乎是爬虫的一个经典案例，因为他经常改版，越来越难爬，可能我这个教程写完他就又改版了。
本人在做工作中，要对某一个接口的响应耗时进行一个长期的统计，由于之前的数据全都写在了数据库中，统计了半年多的数据。在学习了plotly的Time Series 时间序列图标之后，绘制了一张接口响应耗时的图标，分享代码，供大家参考。
喜欢在YouTube上看视频的朋友也许会有一个苦恼：YouTube的算法会推荐一些“垃圾”视频，或者“标题党”链接。
在docker hub（https://hub.docker.com/r/rancher/rancher/tags）上没有发现mac arm架构的docker镜像，其实linux arm版本的镜像，通过简单的配置修改也可以在mac m1使用，本文使用的是
概述 从本文开始分享requests相关知识，及如何用requests进行接口测试。 requests号称：是唯一的一个非转基因的Python HTTP库，人类可以安全享用。 功能特性 下面我们看看requests的功能特色： Keep-Alive & 连接池 国际化域名和URL 带持久化Cookie的会话 浏览器式的SSL认证 内容自动解码 basic/Digest认证 key/value Cookie管理 自动解压 Unicode响应 HTTP/HTTPS代理支持 文件分块上传 流下载 连接超时 分块请
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
今天的文章继续聊聊有关Service Mesh微服务架构的话题，如果对之前的聊过的话题还不了解，可以参考文末的推荐阅读。今天要聊的话题是：如何在Service Mesh微服务架构中实现“金丝雀发布”？
YOLO作为目标检测领域的创新技术，一经推出就受到开发者的广泛关注。值得一提的是，基于百度自研的开源深度学习平台PaddlePaddle的YOLO v3实现，参考了论文【Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional NeuralNetworks】，增加了mixup，label_smooth等处理，精度(mAP(0.5：0.95))相比于原作者的实现提高了4.7个绝对百分点，在此基础上加入synchronize batchnormalization, 最终精度相比原作者提高5.9个绝对百分点。我们将在下文中为大家详解实现的具体过程。
这次主要分享的是响应数据的提取和保存，在做接口测试的时候，我们肯定会遇到需要接口直接数据调用，比如A接口需要用到B接口响应的数据，但是我们需要做的是设计提取值的规则和保存下来。
Objection是一款移动设备运行时漏洞利用工具，该工具由Frida驱动，可以帮助研究人员访问移动端应用程序，并在无需越狱或root操作的情况下对移动端应用程序的安全进行评估检查。
从今天开始更新关于爬取知乎的一系列文章，最近一直在优化代码，奈何代理IP有用的都是要钱的，所以已经不知道怎么优化了，发出来大家也参考参考，顺便提点意见。
APK解包后是没有dex文件的，运行代码使用了NativeActivity的方法封装到了libnative.so 这个文件中。APK实际包含了2个APP，这2个APP的包名一致。一个存放在libnative.so文件中，另一个是解压后的dex文件。APK安装后，的功能是摇晃收集达到一定次数（10秒100次，肯定做不到）然后解压一个dex文件到特定的目录下。flag在通过分析释放出来dex文件得出。
在《研发工程师玩转Kubernetes——构建、推送自定义镜像》中，Pod的IP是通过代码获取的
本文是我学习 Go Tour 和 Go 语言第一课 接口相关章节的笔记，如有理解不当之处，恳请留言指出，感谢！
可参考：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/overview/kubernetes-api/
这是 Tang Ming 大神分享的单细胞分析的seurat流程。今天我们来理一下大致的分析思路，当然里面好多细节的部分还需要自己下功夫慢慢研究。
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