selenium实现 拼图验证 登录
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Python3_网络爬虫实践集合。涉及多类型验证码识别、多类型模拟登陆、多
Python3_网络爬虫实践集合。涉及多类型验证码识别、多类型模拟登陆、多类型反反爬措施、APP数据_Python3_WebSpider
python使用selenium登录QQ邮箱(附带滑动解锁)
前言 最近因为工作需要 用selenium做了一个QQ邮箱的爬虫(登录时部分帐号要滑动解锁),先简单记录一下。 这个问题先可以分为两个部分:1.登录帐号和2.滑动解锁。python版本3.5.4 问题分析:登录+滑动解锁 其实登录账号的部分本来很简单,用selenium打开QQ邮箱官网:https://mail.qq.com 然后切换frame输入帐号 和密码点击登录即可,但是部分账号,或者可以说是异地登录的QQ账号需要滑动解锁验证码才能继续登录(下图) 看到这张图我们应该不难想到: 1、我们需要模拟人拖动按钮 2、按钮拖动的距离=拼图间的距离 这个明确了之后那接下来我们先看看拼图间的距离
python 识别登录验证码图片功能的实现代码(完整代码)
在编写自动化测试用例的时候,每次登录都需要输入验证码,后来想把让python自己识别图片里的验证码,不需要自己手动登陆,所以查了一下识别功能怎么实现,做一下笔记。 首选导入一些用到的库,re、Image、pytesseract、selenium、time import re # 用于正则 from PIL import Image # 用于打开图片和对图片处理 import pytesseract # 用于图片转文字 from selenium import webdriver # 用于打开网站 import time # 代码运行停顿 首先需要获取验证码图片,才能进一步识别。 创建类,定义
python模拟哔哩哔哩滑块登入验证的实现
主要介绍了python模拟哔哩哔哩滑块登入验证的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python模拟哔哩哔哩滑块登入验证
python模拟哔哩哔哩滑块登入验证 准备工具 pip3 install PIL pip3 install cv2 pip3 install numpy 谷歌驱动 谷歌驱动 谷歌驱动下载链接 :http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/ 前言 本篇文章采用的是cv2的Canny边缘检测算法进行图像识别匹配。 Canny边缘检测算法参考链接:https://blog.csdn.net/yuanpan/article/details/82011826 具体使用的是Canny的matchTemplate方法进行模糊匹配,匹配方法用CV_TM_CCOEFF
有没有简单一点的 Python 小例子或小项目?
分享一波Github上适合新手入门、又十分有趣的Python项目~ 1. 人脸识别 star:30.5k 最简洁的人脸识别库。可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。其人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,准确率高达99.38%。 而且有中文版README哟~ 2. faceai star:5.5k 入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目。功能包含人脸监测、轮廓识别、头像合成、性别识别、图片修复等。 3.HelloGitHub star:21.4k 面向编程新手的项目,每月 2
EI复现基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究了基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略,旨在通过Python代码实现对微能源系统中多种能源(如风能、太阳能等)和储能设备的协调控制与优化调度。文中系统阐述了深度强化学习算法在微能源网中的应用机制,重点设计了适用于该场景的状态空间、动作空间及奖励函数,以实现系统运行成本最小化、能源利用效率最大化和碳排放最低的多目标优化。研究构建了完整的仿真环境,通过大量仿真实验验证了所提方法在应对能源供需波动、提升系统经济性与运行稳定性方面的有效性与优越性,充分展示了深度强化学习在现代智能能源系统管理中的巨大潜力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事能源系统优化、智能电网、微网控制、综合能源系统等相关领域的科研人员及工程师,尤其适合研究生及以上学历的研究者。; 使用场景及目标:①应用于微能源网或多能互补系统的能量管理系统设计与智能优化;②为新能源消纳、储能系统调度、需求侧响应等复杂问题提供数据驱动的智能化解决方案;③支撑高水平学术论文(如EI/SCI)的复现、算法对比实验及工程原型系统的开发验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,重点关注智能体与环境交互的建模过程、强化学习算法的具体实现以及奖励函数的设计逻辑,通过调整超参数、运行仿真并分析结果,深入理解深度强化学习在能源管理领域中的核心作用与工程实现细节。
改进差分进化算法及其求解柔性作业车间调度问题(Python代码实现)
内容概要:本文围绕改进差分进化算法及其在柔性作业车间调度问题中的应用展开研究,结合Python编程实现,系统探讨了该智能优化算法的原理、改进策略及求解流程。文章详细介绍了算法在处理复杂调度问题时的编码方式、适应度函数设计、变异与交叉操作优化,并通过仿真实验验证其在降低制造工期、提高资源利用率方面的有效性。同时,研究还涉及多目标优化场景下的Pareto最优解集生成与评价指标分析,展示了算法在实际工业调度中的潜力。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Python语言,从事智能制造、工业工程、自动化、运筹优化等相关领域的科研人员、研究生及企业研发技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校与科研机构在生产调度、智能制造领域的算法研究与模型验证;②支撑硕士、博士论文及高水平期刊投稿的技术实现;③解决制造业中柔性车间的任务分配、工序排序与资源优化等实际工程问题;④学习智能优化算法在复杂组合优化问题中的设计与应用方法。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行实践,深入理解算法的每一步实现逻辑,重点关注参数设置对收敛性能的影响,并通过调整实验数据规模和约束条件来测试算法鲁棒性,进而掌握从理论到工程应用的完整研究路径。
百度API文字识别配合selenium自动登录
识别图片验证码自动登录demo 使用selenium需要下载chromedriver 网址: http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/ 下载跟自己浏览器版本号最接近的版本. https://cloud.baidu.com/ 百度开发平台. https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/zk3h7xz52 文字识别开发文档 导包 import random from selenium import webdriver import time import requests import json import b
sliding_verification_code.rar
1. Vue 前端滑动验证码页面 2. Selenium 自动化识别 Vue 前端滑动验证码页面 免责声明:自本文章发布起, 本文章仅供参考,不得转载,不得复制等操作。浏览本文章的当事人如涉及到任何违反国家法律法规造成的一切后果由浏览本文章的当事人自行承担与本文章博客主无关。以及由于浏览本文章的当事人转载,复制等操作涉及到任何违反国家法律法规引起的纠纷和造成的一切后果由浏览本文章的当事人自行承担与本文章博客主无关。
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智联_spider PythonSelenium蜘蛛
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1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。
物联网蓝牙音响原理图框图设计
树莓派物联网项目开发实战
【运维自动化】shell脚本自动化运维示例
内容概要:本文介绍了基于Shell脚本的自动化运维实践,重点提供了一个日志清理与归档的脚本示例。该脚本具备良好的健壮性设计,包含错误捕获(set -euo pipefail)、日志记录、压缩归档及定期清理功能。脚本按设定周期将指定目录中7至30天前的日志文件进行gzip压缩并迁移至归档目录,同时删除超过30天的旧归档文件,并可选清理已被压缩的空日志文件,有效实现磁盘空间管理与日志生命周期控制。; 适合人群:系统管理员、运维工程师以及具备基础Shell编程能力的开发人员,尤其适用于希望提升服务器维护效率的技术从业者; 使用场景及目标:①用于生产环境中应用日志的自动清理与归档,防止日志文件无限增长导致磁盘满载;②作为自动化运维脚本模板,可扩展应用于备份、监控、部署等其他运维任务; 阅读建议:此资源提供的脚本具有较强的实用性和可移植性,建议读者结合自身环境调整路径、保留周期等参数,在实际部署前充分测试,确保符合具体业务需求,并可在此基础上构建更完整的自动化运维体系。
Web开发ASP动态网页开发示例
内容概要:本文介绍了ASP(Active Server Pages)动态网页开发的核心示例,涵盖基础语法、表单处理、数据库操作、用户登录验证以及留言板等典型应用场景。通过使用VBScript语言,在支持ASP的IIS环境中运行代码,展示了如何在HTML中嵌入服务器端脚本实现动态网页功能。重点讲解了ASP的基本结构、变量定义、条件判断、Response.Write输出方法以及服务器端逻辑处理机制,帮助开发者理解经典ASP的工作原理和开发流程。; 适合人群:具备HTML和基本编程概念,正在学习Web开发或熟悉传统ASP技术的1-3年经验研发人员,尤其适用于维护旧系统或学习服务端脚本演进历程的开发者。; 使用场景及目标:①掌握经典ASP中VBScript的语法结构与执行方式;②理解服务器端动态内容生成机制;③实现简单的数据输出与逻辑控制,为过渡到现代Web框架打下基础;④用于教学或遗留系统维护场景。; 阅读建议:此资源侧重于基础语法演示,建议结合IIS环境动手实践,调试代码以深入理解ASP请求响应流程,并对比现代Web开发框架进行学习演进路径分析。
【人工智能应用】面向2027届应届生的AI岗位求职指南:涵盖岗位分类、JD核心要求与分阶段行动规划
内容概要:本文为《AI应用方向·2027届应届生就业指南》,旨在帮助计算机及相关专业应届生把握AI应用领域的校招趋势与准备策略。文章指出,尽管传统后端岗位仍存,但AI应用开发正成为校招主力方向,尤其是Agent开发、FDE现场部署、AI全栈及AI产品经理等岗位快速增长。企业更关注候选人对AI功能的设计、评估与落地能力,而非单纯的技术调用经验。文档系统梳理了岗位分类、JD核心筛选标准、求职时间窗口变化、项目叙述方法及职业发展路径,并提供了从当前到春招的八周分阶段行动清单。; 适合人群:2027届计算机、软件及相关专业应届毕业生,特别是有意进入AI应用开发、Agent开发、AI全栈、FDE或AI产品方向的学生。; 使用场景及目标:①帮助学生认清AI校招趋势,明确自身定位与投递方向;②指导简历中项目经历的有效撰写,突出技术决策与效果验证;③制定切实可行的求职准备节奏,提升进入头部科技企业的竞争力。; 阅读建议:时间紧张时优先阅读第一、二节建立认知框架,并直接参照第七节执行八周行动计划;修改简历时重点参考第五节提供的项目叙述模板,确保经历描述具备专业性和说服力。
【Linux系统】Linux cat命令详解
内容概要:本文详细介绍了Linux系统中常用的cat命令,包括其基本语法、核心功能及常见选项的使用方法。cat命令主要用于读取文件内容并输出到标准输出设备,支持查看、创建、合并和追加文件内容等操作。文章还列举了多个实用选项,如显示行号(-n)、压缩空行(-s)、显示隐藏字符(-A)等,并通过示例说明其应用场景。此外,文中涵盖了进阶用法,如与grep、less等命令结合使用,以及在实际使用中的注意事项,强调了cat不适合处理大文件、重定向符号的区别及性能优化建议。; 适合人群:具备基本Linux操作系统使用能力的初学者和开发运维人员,尤其是需要频繁处理文本文件的用户; 使用场景及目标:①快速查看中小型文本文件内容;②合并多个文件或将内容追加至文件末尾;③调试文本格式问题,识别隐藏字符;④结合管道与其他命令协同完成文本处理任务; 阅读建议:学习时应结合实际操作,尝试各种选项对输出的影响,注意区分>和>>的使用场景,避免误操作导致数据丢失,同时了解替代命令(如less、head/tail)的适用情况以提升工作效率。
无人机【扩展卡尔曼滤波器从IMU和GPS数据计算无人机的姿态】使用不变扩展卡尔曼滤波器对微型无人机状态估计进行传感器融合(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统介绍了一种基于不变扩展卡尔曼滤波器(Invariant Extended Kalman Filter, IEKF)的微型无人机状态估计方法,重点实现IMU(惯性测量单元)与GPS(全球定位系统)数据的传感器融合,以高精度估计无人机的姿态、位置和速度。相较于传统EKF,IEKF利用系统在李群上的不变性,提升了非线性动力学系统中状态估计的稳定性和收敛性,特别适用于无人机在复杂、高动态环境下的可靠导航。文章详细阐述了IEKF的数学建模过程,包括系统状态方程与观测方程的设计、噪声统计处理、协方差传播机制以及雅可比矩阵的推导,并在Matlab平台上完成了完整的算法仿真与验证,充分展示了其在实际飞行场景中的鲁棒性与有效性。; 适合人群:具备控制理论、非线性滤波、信号处理或无人机导航相关背景的研究生、科研人员,以及从事无人系统开发的工程师,特别是工作1-3年、希望深入掌握先进状态估计算法的技术人员。; 使用场景及目标:① 解决无人机在GPS信号弱或丢失情况下的连续姿态与位置估计问题;② 掌握IEKF相对于传统EKF在非线性系统中的理论优势与工程实现方法;③ 通过Matlab代码实践传感器融合算法的编程、调试与性能评估;④ 为后续开展SLAM、自主导航、多传感器融合等高级应用奠定理论与技术基础。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心载体,建议读者结合非线性估计理论,边运行代码边深入理解IEKF的状态更新机制与数学推导,重点关注李群不变性在滤波设计中的体现、误差状态定义及协方差修正过程,并鼓励使用真实飞行数据进行算法验证与优化。
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esp-labs-web- 把 ESP32-S3 实验台搬进浏览器:交互式学习指南
esp-labs-web项目把 ESP32-S3 的实验台教程做成了一个网页应用,叫 ESP32 Labs,里面有 32 个动手实验,带实时模拟器、3D 板子、引脚图,还有一个能逐行讲固件的代码阅读器。 每个实验就是一张单子,写着目标、用到的引脚在实时引脚图上的位置、接线、烧录命令和要打勾的步骤,旁边还有个模拟器,能先在浏览器里看到应该出现的效果。 模拟串口也挺像回事,在里面敲个命令,板子会像真固件一样回你,不用先把硬件接好就能先练一遍。 代码阅读器读的是实验真正烧进去的固件,Tour 模式一次只走几行,还先让你猜,Story 模式跟着程序从 setup() 一路往下走,Explore 是点哪行讲哪行,生词一次只给三个,词典还会记住你见过的词。 语言做了 8 种,英法西意德中日阿都有,阿拉伯语还是从右往左排版,手机 390 像素宽也能用,浅色深色、减动效都照顾到了。 里面还有个 3D 的 DevKitC-1 板子,六个标注点一点就亮,还会列出用它的实验,实验台日志就是 public/data 里的一份普通 JSON,改了不用重新编译,学习进度只存在你自己浏览器里,不用注册账号。 实验主题分得挺全,入门、显示和按键、Wi-Fi、RFID、蓝牙、声音都有,传感器那块还是计划中,每个实验的固件都是 esp-labs 里独立的 PlatformIO 工程。
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