如何隐藏Selenium特征实现自动化网页采集
以通过模拟用户在Chrome浏览器中的操作来完成网站的测试。然而，有些网站会检测浏览器是否由Selenium驱动，如果是，就会返回错误的结果或拒绝访问。为了避免这种情况，我们需要隐藏Selenium的特征，让网站认为我们是正常的用户。 以下是三种常见的隐藏Selenium特征的方法： 1、修改navigator.webdriver标志：navigator.webdriver是一个浏览器提供的属性，用于...
如何构建TCN网络提取序列特征
原理可以看一下别人写的帖子 https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/124678538 TCN网络主要在于提取序列的特征，并且可以实现特征维度的改变，并保持序列长度不变。 具体代码如下： class Chomp1d(nn.Module): def __init__(self, chomp_size): super(Chomp1d, ...
Selenium 隐藏浏览器指纹特征的几种方式
我们使用 Selenium 对网页进行爬虫时，如果不做任何处理直接进行爬取，会导致很多特征是暴露的 对一些做了反爬的网站，做了特征检测，用来阻止一些恶意爬虫 本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式 1. 直接爬取 目标对象： aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U= 我们使用 Selenium 直接爬取目标页面 ...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发ODConv2全维动态卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ODConv2全维动态卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三...
YOLOv5涨点改进：多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少
💡💡💡本文全网独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率 💡💡💡在YOLOv5中如何使用 1）iAFF加入Neck替代Concat； 💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，...
【Java SE语法篇】8.面向对象三大特征——封装、继承和多态
this 关键字是为了解决实例变量和局部变量之间发生的同名的冲突。 2. 继承 2.1 继承的概念 继承是 java 面向对象编程技术的一块基石，因为它允许创建分等级层次的类。 继承就是子类继承父类的特征和行为，使得子类对象（实例）具有父类的实例域和方法，或子类从父类继承方法，使得子类具有父类相同的行为。 生活中的继承 兔子和羊属于食草动物，狮子和老虎属于食肉动物。 食草动物和食肉动物又是属于动物。 ...
YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是特征提取网络UniRepLknet，其也是发表于今年12月份的最新特征提取网络，该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则，强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合，以及使用带扩张的小核心进行重新参数化，该网络结构就是在LKNet基础上的一个升级版本，LKNet我们之前已经出过教程了。UniRepLknet在各种视觉任务...
YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头（全网首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv5的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常推...
sklearn学习之用matplotlib绘制鸢尾花（Iris）数据集的两个特征：花萼的长度和宽度
经常使用的一个标准数据集，用于分类任务 from sklearn import datasets # 加载 Iris 数据集 iris = datasets.load_iris() # 查看数据集中的特征名称 print("特征名称:", iris.feature_names) # 查看数据集中的目标类别（鸢尾花的种类） print("目标类别:", iris.target_names) # 查看数据...
Pointnet++改进：在特征提取模块加入EMA注意力机制
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入EMA注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三 ...