> **摘要:**随着时代的进步以及科技的发展,人们越来越多的需要高效地从互联网上获取所需的信息,然而其对网络的要求和一些站点人为的限制,却也制约了用户对网络信息的获取和保存。对此,针对于一项可以实现将网站数据便捷获取并长期保存的网站源代码下载器进行了学习研究设计开发,主要应用了爬虫技术通过伪装成客户端与服务器进行数据交互,实现数据采集。可视化网站源代码下载器将实现对用户输入站点的下载实现长期保存,便于用户访问。
我们在学习和研究的时候,需要网站的源代码进行借鉴,但每次需要下载网站源代码,我们都需要找到一个,下载一个,每次只能下载一个文件,非常缓慢,而且还要自己拼凑一下源代码文件。非常不方便。那我们要如何才能快速下载网站的源代码进行研究呢?
我们在学习和研究的时候,需要网站的源代码进行借鉴,但每次需要下载网站源代码,我们都需要找到一个,下载一个,每次只能下载一个文件,非常缓慢,而且还要自己拼凑一下源代码文件。非常不方便。那我们要如何才能快速下载网站的源代码进行研究呢?
在https://bezkoder.com/和https://attacomsian.com/这两个网站上找到一些关于Node.js下上传单个文件和多个文件的一些示例博客以及对应的源代码,在Node.js中有Multer和express-fileupload这两个文件上传中间件,总结如下:
总的来说,我们可以通过RouteTable的静态属性Routes得到一个基于应用的全局路由表,通过上面的介绍我们知道这是一个类型的RouteCollection的集合对象,我们可以通过调用它的MapPageRoute进行路由映射,即注册URL模板与某个物理文件的匹配关系。路由注册的核心就是在全局路由表中添加一个Route对象,该对象的绝大部分属性都可以通过MapPageRoute方法的相关参数来指定。接下来我们通过实现演示的方式来说明路由注册的一些细节问题。 目录 一、变量默认值
5 月 8 日 15:00,由腾讯云 Serverless 主办的 Tencent Serverless Hours 第一期线上分享会如期举行。本次分享会主题是云函数,邀请到了腾讯云高级产品经理黄文俊 (Alfred) 和腾讯云高级前端开发工程师蔡卫峰 (Wes) 进行相关分享和实战演示,会议在腾讯云大学平台同步直播,近五百人参加了本次分享会。 分享会的第一个议题是「如何借助 layer 实现云函数快速打包、轻松部署」 腾讯云高级产品经理黄文俊 (Alfred) 首先展示了多函数开发常见的一些问题,例如:
作为一名音视频从业者,不可避免的会使用到开源实现的多媒体框架,涉及音频、视频,也包含不同的封装格式,还会有后处理,滤镜等等。日常的开发工作中,我们经常会用到各种开源的框架和结构,这样可以省去重复造轮子的精力,也有助于解放我们的精力,进而提供更好的产品,更好的服务不同的场景。本篇就简单罗列下我们常见和常用的一些开源框架:
TPHP是基于Laravel框架的基础上进行整合的一套便捷性框架,基于Laravel的Composer依赖管理开发。该框架具有高配置型代码设计,使得项目开发者更快速的开发项目,并减少大量BUG调试时间,在使用TPHP开发后台时开发速度将大幅度提升。
官方下载:http://code.google.com/p/msysgit/downloads/list,
1,引言 晚上翻看《Python网络数据采集》这本书,看到读取PDF内容的代码,想起来前几天集搜客刚刚发布了一个抓取网页pdf内容的抓取规则,这个规则能够把pdf内容当成html来做网页抓取。神奇之处要归功于Firefox解析PDF的能力,能够把pdf格式转换成html标签,比如,div之类的标签,从而用GooSeeker网页抓取软件像抓普通网页一样抓取结构化内容。 从而产生了一个问题:用Python爬虫的话,能做到什么程度。下面将讲述一个实验过程和源代码。 2,把pdf转换成文本的Python源代码 下面的python源代码,读取pdf文件内容(互联网上的或是本地的),转换成文本,打印出来。这段代码主要用了一个第三方库PDFMiner3K把PDF读成字符串,然后用StringIO转换成文件对象。(源代码下载地址参看文章末尾的GitHub源)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/71641379
在开发Web应用程序中经常需要用户在文本框输入信息,为了提高程序人性化设置以及用户体验效果常常需要在文本框中显示灰色字体辅助用户输入 如: "文本不能为空"是这样实现的,博主进行了适当的封
参考GitHub地址: https://github.com/mxcl/homebrew/wiki/installation
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 最近我们分享了Yolov6和Yolov7两个新框架,但是好多同学希望我们真正的对代码进行详细解读,今天“计算机视觉研究院”就先对Yolov7的性能做一次真实实验对比。 之前“计算机视觉研究院”分享了yolo系列的最新两个版本: Yolov7:最新最快的实时检测框架,最详细分析解释(附源代码) 劲爆!YOLOv6又快又准的目标检测
源码下载(实例一): jsp开发完整的博研图书馆后台管理系统,不使用框架开发的,太完美了 源码下载(实例二): javaWeb图书馆管理系统源码mysql版本 源码下载(实例三) GitHub – uboger/LibraryManager: JAVA GUI 图书馆管理系统 源码下载(实例四): java swing开发企业人事管理系统源代码下载
先看效果图: 步骤: 1.先启动Microsoft Expression Design 3 a.画一个正圆,再随便打几个字,同时选中文字和圆 b.选择菜单栏中的"对象"-->"路径上的文本"-->"附
由于使用css控制文字只显示多行,超出部分显示省略号,存在一定的兼容性问题,所以总结了一下网上一些大咖使用js实现控制行数的解决方案。
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管,故名GitHub,付费用户可以建私人仓库,我们一般的免费用户只能使用公共仓库,也就是代码要公开。Github 由Chris Wanstrath, PJ Hyett 与Tom Preston-Werner三位开发者在2008年4月创办,除了Git代码仓库托管及基本的 Web管理界面以外,还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱(报表)、代码片段分享(Gist)等功能。
http://www.zuidaima.com/share/2358272909446144.htm
用到的模块 mysql http fs cheerio 其中fs 系统自带,不必安装。其余需要运行以下代码安装: npm install -S mysql http cheerio 运行结果 代
本文介绍了数据字典生成工具的设计、功能、架构以及使用方法。该工具能够根据模版文件快速生成数据库表结构,支持多种数据库类型,并提供了丰富的字段管理功能。同时,工具还支持通过Excel或Word文档导入表结构,生成数据库表和SQL脚本,方便数据库设计和运维。
地址:https://github.com/all-things-vits/code-samples
这时刚刚整理好的最新的,包含所有的API的源代码,第一次上传的那个Android4.0 API 源代码有部分API没有包含,请点击下面的链接下载最新的。
js实现截图并保存图片在本地(html转canvas、canvas转image) 一、html转canvas 需要的库html2canvas.js和canvas2image.js 话不多说,直接上代码! html 原始HTML 04开源干货!.NET Core + Vue.js通用动态权限(RBAC)管理系统框架[DncZeus]开源啦!"Zeus"--中文译为宙斯,是古希腊神话中的众神之王,奥林匹斯十二主神之首,统治宇宙万物的至高无上的主神(在古希腊神话中主神专指宙斯),人们常用“众神和人类的父亲”、“神王”来称呼他,是希腊神话诸神中最伟大的神。06开源干货!!!.NET Core + JWT令牌认证 + Vue.js(iview-admin) 通用动态权限(RBAC)管理系统框架[DncZeus]开源啦!!!"Zeus"--中文译为宙斯,是古希腊神话中的众神之王,奥林匹斯十二主神之首,统治宇宙万物的至高无上的主神(在古希腊神话中主神专指宙斯),人们常用“众神和人类的父亲”、“神王”来称呼他,是希腊神话诸神中最伟大的神。04python3+Scrapy爬虫实战(一)—— 初识Scrapy转载请注明作者和出处:https://blog.csdn.net/finn_wft/article/details/8088194602Yolov7:最新最快的实时检测框架,最详细分析解释(附源代码)关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf 代码地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高,速度快120%(FPS),比YOLOX快180%(FPS),比Dual-Swin-T快1200%(FPS),比ConvN04中文自然语言处理工具HanLP源码包的下载使用记录这篇文章主要分享的是hanlp自然语言处理源码的下载,数据集的下载,以及将让源代码中的demo能够跑通。Hanlp安装包的下载以及安装其实之前就已经有过分享了。本篇文章主要还是备忘之用,同时算是给新手朋友的一些参考吧!00Yolo系列检测网络不再孤单,延伸框架层出不穷(附框架源代码)点击蓝字关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 至今,目标检测框架已经百花齐放,各种应用场景、应用限制的要求,今天“计算机视觉研究院”给大家整理一系列检测框架,不再是大家熟悉的Yolo系列框架! 目标检测是现在最热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象,最近几年内,也出现了各种各样的检测框架,所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。 由于现在越来越多的需求迁移到边缘端,所以对轻量级网络01简单的滑动条今天要做个滑动条 如图: 用jqueryUI实现 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <tit013怎么可以少了“雪融融”呢?python在画一个雪蓉蓉陪着“冰墩墩”关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 冬奥会如火如荼的举行中,吉祥物之一的冰墩墩特别抢手!身为程序员,已经拥有一个“虚拟”的冰墩墩,怎么可以少了一个“雪容融”呢! 雪容融(Shuey Rhon Rhon),是2022年北京冬季残奥会的吉祥物,其以灯笼为原型进行设计创作,主色调为红色,头顶有如意环与外围的剪纸图案,面部带有不规则形状的雪块,身体可以向外散发光芒。2019年03Cocos2d Lua 越来越小样本 内存游戏一个”记忆”类的比赛游戏。你和电脑对战,轮到谁的回合,谁翻两张牌,假设两张牌一样。就消掉这两张牌,得2分,能够继续翻牌,假设两张牌不一样,就换一个人。直到最后。看谁的得分高。01精度提升方法:自适应Tokens的高效视觉Transformer框架(已开源)关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Yin_A-ViT_Adaptive_Tokens_for_Efficient_Vision_Transformer_CVPR_2022_paper.pdf 代码地址:https://github.com/NVlabs/A-ViT 计算机视觉研究院专栏 作者:E01大型网站中的验证码解决方案先看这个demo的解决方案图 📷 Entity是实体,里面有验证码的实体 private string contentType = "image/pjpeg"; private ImageFormat imageFormat = ImageFormat.Jpeg; public Bitmap Image { get; set; } public string03OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测(附源代码)关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 使用OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 支持yolov5s,yolov5m,yolov5l,yolov5n,yolov5x, yolov5s6,yolov5m6,yolov504人脸技术:不清楚人照片修复成高质量高清晰图像框架(附源代码下载)关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.06374.pdf 代码地址:https://github.com/wzhouxiff/RestoreFormer.git 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G Blind face恢复是从未知退化中恢复高质量的人脸图像。由于人脸图像包含丰富的上下文信息,研究者提出了一种方法,RestoreFormer,它03基于TensorFlow的手写中文识别(类似于默,鼠,鼓,这类文字也能识别,由于训练数据的问题,在测试的时候应尽量写在正中间03NET 7 + Vue.js 的前后端分离的通用后台管理系统框架DncZeus是一个基于 .NET 7 + Vue.js 的前后端分离的通用后台管理系统框架。后端使用.NET 7 + Entity Framework Core 构建,UI 则是目前流行的基于 Vue.js 的 iView。项目实现了前后端的动态权限管理和控制以及基于 JWT 的用户令牌认证机制,让前后端的交互更流畅。02centos7 升级GCC版本到7.3.0废话不多说,直接上shell,还是比较简单的。就是编译时间有点长... 都是以小时计的......,我刀片机上面一台虚拟机反正是等了3个小时 #必备组件安装 yum install -y gcc gcc-c++ bzip2 #root用户执行,到用户目录。其实cd哪里都阔以。 cd ~/ #下载gcc源代码 wget https://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz #解压 tar -zxvf gcc-7.3.0.tar.gz #到源代码目04ThinkPHP3.2.3框架邮件发送功能图文实例详解本文实例讲述了ThinkPHP3.2.3框架邮件发送功能。分享给大家供大家参考,具体如下:02EdgeYOLO:边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现研究者开发了一种增强的数据增强方法来有效抑制训练过程中的过拟合,并设计了一种混合随机损失函数来提高小目标的检测精度。受FCOS的启发,提出了一种更轻、更高效的解耦头,可以在不损失精度的情况下提高推理速度。提出的基线模型在MS COCO2017数据集中可以达到50.6%的AP50:95和69.8%的AP50准确度,在VisDrone2019 DET数据集可以达到26.4%的AP50:95和44.8%的AP50准确度,并且它满足边缘计算设备Nvidia Jetson AGX Xavier的实时性要求(FPS≥30)。03PHP QRCode 生成二维码版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/7664054005在Windows10中Visual Studio2017中使用boost1.69.0Boost是一个功能强大、构造精巧、跨平台、开源而且完全免费的C++程序库,有着“C++ '准’标准库”的美誉。 Boost是由C++标准委员会部分成员所设立的Boost社区开发并维护,使用了许多现代C++编程技术,内容涵盖字符串处理、正则表达式、容器与数据结构、并发编程、函数式编程等。目前已经更新到了1.72.0版本,官网下载地址为:https://www.boost.org/users/history/version_1_72_0.html,由于我之前在自己Windows10系统上安装的是Boost 1.69.0,其源代码下载地址为:https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.69.0/,所以本文直接演示在VS2017下使用boost1.69.0版本,使用32位的debug模式进行测试,其他的64位和VS编译器同理。03数据字典生成工具之旅(7):NVelocity实现代码生成器07超越所有开源模型,专门用于编程任务的大模型来了最近一段时间,随着大语言模型(LLM)的不断发布,LLM 排位赛也变得火热起来,研究者们试图在新的 LLM 评测系统中不断刷新自家模型的分数。03GPT-CV:基于Yolov5的半监督目标检测半监督目标检测(SSOD)已经成功地提高了R-CNN系列和无锚检测器的性能。然而,一级基于锚的检测器缺乏生成高质量或灵活伪标签的结构,导致SSOD中存在严重的不一致性问题。在今天分享中,提出了一个高效的教师框架,用于可扩展和有效的基于单阶段锚的SSOD训练,该框架由密集检测器、伪标签分配器和Epoch适配器组成。Dense Detector是一个基线模型,它以YOLOv5为灵感,使用密集采样技术扩展了RetinaNet。高效教师框架引入了一种新的伪标签分配机制,称为伪标签分配器,它更精细地利用了密集检测器中的伪标签。01
"Zeus"--中文译为宙斯,是古希腊神话中的众神之王,奥林匹斯十二主神之首,统治宇宙万物的至高无上的主神(在古希腊神话中主神专指宙斯),人们常用“众神和人类的父亲”、“神王”来称呼他,是希腊神话诸神中最伟大的神。
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这篇文章主要分享的是hanlp自然语言处理源码的下载,数据集的下载,以及将让源代码中的demo能够跑通。Hanlp安装包的下载以及安装其实之前就已经有过分享了。本篇文章主要还是备忘之用,同时算是给新手朋友的一些参考吧!
点击蓝字关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 至今,目标检测框架已经百花齐放,各种应用场景、应用限制的要求,今天“计算机视觉研究院”给大家整理一系列检测框架,不再是大家熟悉的Yolo系列框架! 目标检测是现在最热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象,最近几年内,也出现了各种各样的检测框架,所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。 由于现在越来越多的需求迁移到边缘端,所以对轻量级网络
今天要做个滑动条 如图: 用jqueryUI实现 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <tit
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 冬奥会如火如荼的举行中,吉祥物之一的冰墩墩特别抢手!身为程序员,已经拥有一个“虚拟”的冰墩墩,怎么可以少了一个“雪容融”呢! 雪容融(Shuey Rhon Rhon),是2022年北京冬季残奥会的吉祥物,其以灯笼为原型进行设计创作,主色调为红色,头顶有如意环与外围的剪纸图案,面部带有不规则形状的雪块,身体可以向外散发光芒。2019年
一个”记忆”类的比赛游戏。你和电脑对战,轮到谁的回合,谁翻两张牌,假设两张牌一样。就消掉这两张牌,得2分,能够继续翻牌,假设两张牌不一样,就换一个人。直到最后。看谁的得分高。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Yin_A-ViT_Adaptive_Tokens_for_Efficient_Vision_Transformer_CVPR_2022_paper.pdf 代码地址:https://github.com/NVlabs/A-ViT 计算机视觉研究院专栏 作者:E
先看这个demo的解决方案图 📷 Entity是实体,里面有验证码的实体 private string contentType = "image/pjpeg"; private ImageFormat imageFormat = ImageFormat.Jpeg; public Bitmap Image { get; set; } public string
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 使用OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 支持yolov5s,yolov5m,yolov5l,yolov5n,yolov5x, yolov5s6,yolov5m6,yolov5
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类似于默,鼠,鼓,这类文字也能识别,由于训练数据的问题,在测试的时候应尽量写在正中间
DncZeus是一个基于 .NET 7 + Vue.js 的前后端分离的通用后台管理系统框架。后端使用.NET 7 + Entity Framework Core 构建,UI 则是目前流行的基于 Vue.js 的 iView。项目实现了前后端的动态权限管理和控制以及基于 JWT 的用户令牌认证机制,让前后端的交互更流畅。
废话不多说,直接上shell,还是比较简单的。就是编译时间有点长... 都是以小时计的......,我刀片机上面一台虚拟机反正是等了3个小时 #必备组件安装 yum install -y gcc gcc-c++ bzip2 #root用户执行,到用户目录。其实cd哪里都阔以。 cd ~/ #下载gcc源代码 wget https://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz #解压 tar -zxvf gcc-7.3.0.tar.gz #到源代码目
本文实例讲述了ThinkPHP3.2.3框架邮件发送功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
研究者开发了一种增强的数据增强方法来有效抑制训练过程中的过拟合,并设计了一种混合随机损失函数来提高小目标的检测精度。受FCOS的启发,提出了一种更轻、更高效的解耦头,可以在不损失精度的情况下提高推理速度。提出的基线模型在MS COCO2017数据集中可以达到50.6%的AP50:95和69.8%的AP50准确度,在VisDrone2019 DET数据集可以达到26.4%的AP50:95和44.8%的AP50准确度,并且它满足边缘计算设备Nvidia Jetson AGX Xavier的实时性要求(FPS≥30)。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/76640540
Boost是一个功能强大、构造精巧、跨平台、开源而且完全免费的C++程序库,有着“C++ '准’标准库”的美誉。 Boost是由C++标准委员会部分成员所设立的Boost社区开发并维护,使用了许多现代C++编程技术,内容涵盖字符串处理、正则表达式、容器与数据结构、并发编程、函数式编程等。目前已经更新到了1.72.0版本,官网下载地址为:https://www.boost.org/users/history/version_1_72_0.html,由于我之前在自己Windows10系统上安装的是Boost 1.69.0,其源代码下载地址为:https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.69.0/,所以本文直接演示在VS2017下使用boost1.69.0版本,使用32位的debug模式进行测试,其他的64位和VS编译器同理。
最近一段时间,随着大语言模型(LLM)的不断发布,LLM 排位赛也变得火热起来,研究者们试图在新的 LLM 评测系统中不断刷新自家模型的分数。
半监督目标检测(SSOD)已经成功地提高了R-CNN系列和无锚检测器的性能。然而,一级基于锚的检测器缺乏生成高质量或灵活伪标签的结构,导致SSOD中存在严重的不一致性问题。在今天分享中,提出了一个高效的教师框架,用于可扩展和有效的基于单阶段锚的SSOD训练,该框架由密集检测器、伪标签分配器和Epoch适配器组成。Dense Detector是一个基线模型,它以YOLOv5为灵感,使用密集采样技术扩展了RetinaNet。高效教师框架引入了一种新的伪标签分配机制,称为伪标签分配器,它更精细地利用了密集检测器中的伪标签。
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