用python实现一次性撤回qq消息
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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基于OICQ协议实现QQ机器人功能的高性能Python开发框架接口项目_通过HTTP_API与无头客户端Mirai交互实现异步消息处理支持群组管理好友互动消息撤回戳一戳等多样化社交.zip
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基于NoneBot2框架开发的智能QQ群管机器人Eleina_支持Python代码上传执行_自动管理禁词黑名单撤回违规消息_新成员欢迎词设置_随机时长禁言功能_自动处理好友申请和群.zip
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Python基于cv2和预训练的机器学习模型(TensorFlow)实现检测猴子图并撤回的nonebot插件
本项目的开发旨在提供一个技术解决方案,以应对在线群聊中出现的特定类型的刷屏行为。重要的是要强调,此举并非反映出对任何动物,特别是猴子,的不喜欢或成见。作者深知动物在自然界和文化中的重要地位,并且尊重所有生命的多样性和独特性。此项目仅针对那些利用猴子图片进行刷屏、干扰正常交流的行为。作者的目标是促进在线交流的健康和秩序,同时保护用户免受持续的信息干扰和不适内容的影响。 介绍 你是否被某些人高频刷的猴子图恶心过? 本插件能在bot是管理员的群持续检测群聊人员所发图片,判断是否为图并自动撤回,值得注意的是,撤回功能并不受tx风控影响! 安装 使用pip进行安装 pip install nonebot-plugin-antimonkey
Python程序源代码王者荣耀出装小助手音乐下载器打造音乐词云网易云分析天气爬猫眼电影信息.zip
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基于python多模态特征融合的即时社交软件违规图片检测系统源码+项目文档(图像和文本信息结合).zip
支持对 OCR 后得到的文本进行高效地敏感词检测,可自定义敏感词词库 自动找出图片内含有的所有二维码并识别结果,通过正则表达式提取出二维码中所包含的域名,进行域名安全检测 对图片进行三分类,根据图片的内容,包括图片特征和文本信息对图片进行分类 支持建立图片黑白名单库,并进行匹配 检测流程: 我们将原始图片输入模型,先通过inception_v3模型来提取图像特征,同时使用Easy OCR模型提取图片中的文本,之后原始文本输入BERT预训练模型来提取文本特征,将提取到的文本特征和图像特征融合后通过MLP 多层感知机进行分类得到最终的分类结果(此处我们的模型为三分类,包括正常、涉黄和敏感信息三类) 使用Easy OCR模型提取到的原始文本信息,将其与铭感词词库中的信息进行比对,得到图像文字铭感词检测结果,其中我们的敏感词检测结果还会进行分类,包括涉政、涉黄以及暴力等 识别获取到图片中的二维码,之后提取二维码中的域名信息,之后调用恶意域名检测接口或者使用本地训练的GRU模型进行检测,得到最终的检测结果。 从本地图片黑白名单文件夹下自动提取图片特征,建立图片黑白名单向量数据库。将待查询图片的特征在向量数据库中进行最近邻检索,得到最相似的结果。 数据评估及结果 如下图所示为8个模型(Our、ERNIE、Inception_v3、Densenet161、Resnet50、Squeeze net_0、VGG16、Alexnet)在准确性、精确度、召回率和F1分数上的对比结果. Model Name Accuracy Precision Recall F1 Score Our 0.9244 0.9389 0.9136 0.926 ERNIE 0.6703 0.7434 0.6703 0.6672 Inception_v3 0.8775 0.8803 0.8775 0.8757 Densenet161 0.8853 0.8879 0.8853 0.8843 Resnet50 0.8542 0.8568 0.8542 0.8531 Squeezenet1_0 0.8416 0.8421 0.8416 0.841 VGG16 0.8069 0.8079 0.8069 0.8023 Alexnet 0.6618 0.6264 0.6618 0.5648 以下为7个模型(Our、Inception_v3、Densenet161、Resnet50、Squeezenet_0、VGG16、Alexnet)的P-R曲线对比图。 代码说明 train目录为训练代码 ocr.py 为图片 OCR 预处理代码 final_train.py 为训练代码,train_log 为其产生的训练日志 export_onnx.py 为导出模型为 onnx 脚本 val.py 为验证代码 docker目录为镜像 build 工作文件夹,内含推理 API 代码及所有模型 onnx_run.py 为推理 API 代码 final_model_v2.onnx 为多模态特征融合分类模型 Resnet18_search.onnx 为图片检索特征提取模型 easyocr 为 OCR 相关模型 deploy 目录为部署文件夹,内含 QQ API 接入脚本 .conf.json 为 QQ API 配置文件 main.py 为 QQ API 接入程序 result.json 为模型推理返回结果样例 start.bat 为 docker 启动容器参考命令 使用说明 可直接使用 Docker 环境运行此系统,如果需直接运行可参考 docker/Dockerfile 文件配置环境。 如需构建镜像,请先从 Releases 中下载 model_main.onnx 与 model_search.onnx 模型文件到 docker 目录,在 docker 目录下执行 docker build -t image_violation_detection .。 接口说明 API POST /check_img 请求参数 base64 与 url 参数二选一,分别表示图片的 base64 编码和图片的 url 地址,推荐使用 base64,从 url 抓取图片可能失败。 返回参数 img: 图片编号 white_result: 白名单检测结果 black_result: 黑名单检测结果 imgclass_result:正常、涉黄、敏感图片的预测概率 malicious_detect: 二维码检测结果 sensitive_detect: 敏感词检测结果 ocr_result: OCR 识别结果 运行说明 环境变量 ocr_type=baidu 或 easyocr,表示 OCR 识别方法,easyocr
基于go-cqhttp的Python版Onebot实现框架.zip
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基于 RICQ 的轻量级 Python QQ 自动化框架+源代码+文档说明
- -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
基于 XGBoost 的光伏阵列多类型复合故障诊断研究(Python代码实现)
内容概要:本文针对光伏阵列中常见的多类型复合故障问题,提出了一种基于XGBoost集成学习算法的智能诊断方法。研究系统性地构建了从原始数据采集到故障识别的完整技术流程,重点包括光伏系统常见故障模式(如阴影遮挡、接地异常、断路与短路等)的机理分析、关键特征的提取与选择、数据预处理策略的设计以及XGBoost分类模型的训练、验证与优化过程。通过Python编程实现了算法的端到端仿真,并利用实际或仿真数据集对模型性能进行了测试,结果表明该方法在多故障并发场景下具有较高的分类准确率和诊断鲁棒性,有效提升了光伏发电系统的运维效率与可靠性,具备良好的工程应用前景。; 适合人群:具备一定机器学习基础和Python编程能力,从事新能源系统运维、智能故障诊断或相关领域研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现光伏阵列中多种复合故障(如阴影、接地、断路、短路等)的高效分类与识别;②掌握XGBoost在实际电力系统故障诊断中的建模流程与调优技巧;③为新能源电站智能化运维提供技术支持。; 阅读建议:建议结合提供的Python代码进行实践操作,重点关注特征工程构建与模型参数调参过程,同时可对比其他分类算法以深入理解XGBoost的优势与适用边界。
QQ机器人不良语言撤回[代码]
文章介绍了如何利用QQ机器人自动撤回群聊中的不良语言或广告消息。作者首先提到需要按照教程搭建好环境,然后展示了机器人如何实时监测并撤回包含关键词(如广告、脏话等)的消息。文章提供了完整的Python源码,使用了nonebot框架和cqhttp适配器,通过定义关键词列表和相应的处理函数,实现了消息撤回功能。这对于维护群聊秩序非常有用,尤其当管理员不在线时。
Anti-recaII微信QQ免root防撤回神器v5.7.4.zip
Anti-recaII微信QQ免root防撤回神器v5.7.4.zip含下载地址可存云盘
微信,qq抢红包软件加强版
无论停留在qq消息界面,还是qq在后台运行,均可以完美抢到红包,并且支持口令红包,以及口令消息的自动撤回功能。同时还将实现红包消息到来时聊天窗口的自动切换功能,并且对Android5.0,6,0更高级别的安全限制做了适配。
Qt仿QQ截图实现的截图工具
使用Qt仿QQ截图,实现了画图形、画线、画刷、写文字、重做、另存为等功能,QQ截图有的功能,该截图工具都有。
基于cv2和预训练的机器学习模型(TensorFlow)实现检测猴子图并撤回的nonebot插件.zip
人工智能-机器学习
即时通讯工具qq源代码.rar
这是本人编写的qq代码,可以实现聊天,涂鸦板,私聊等功能,谢谢使用。
Agentic IM ChatBot Infrastructure — 聊天智能体基础设施 多消息平台集成(QQ _ T.zip
2026 最系统的 AI Agent 速成指南|智能体实战教程 · 完整学习路径 + 实战项目 + 面试题库 · 对标大模型应用开发工程师岗位 · 覆盖LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM /…
一个适用于ACM群的多功能比赛提醒qq机器人.zip
全国大学生电子设计竞赛(National Undergraduate Electronics Design Contest),试题,解决方案及源码。计划或参加电赛的同学可以用来学习提升和参考。程序均是实战案例,经过测试可直接运行。 全国大学生电子设计竞赛(National Undergraduate Electronics Design Contest),试题,解决方案及源码。计划或参加电赛的同学可以用来学习提升和参考。程序均是实战案例,经过测试可直接运行。
android推聊
一分钟运行仿QQ聊天,服务器端的实现转发,上行http,下行推送
私有化微信服务端指南[项目代码]
本文详细介绍了WechatOnCloud v1.0.0的私有化部署指南,适用于希望在NAS或云服务器上搭建微信消息通知中心的开发者。文章从核心原理、架构解析、方案对比、实战安装配置到深度使用场景和常见问题排查,全面覆盖了私有化微信服务端的部署和使用。特别强调了安全风险,包括封号风险和网络暴露问题,并提供了Docker和源码编译两种部署方案。适合对即时通讯协议感兴趣的技术爱好者和希望实现消息闭环的运维人员。
AI前端场景下的实时协同消息中心实现细节
标题:AI前端场景下的实时协同消息中心实现细节 内容概要:结合用户体验、稳定性治理、扩展机制和排障手段,分析AI前端场景下的实时协同消息中心实现细节的建设方案。 https://www.qsgbl.com/ https://rdsdbj_com https://www.safespeed.net.cn/ https://www.sdqianshun.com/ https://www.qxgjzs.com/
【Go语言并发编程】基于goroutine与channel的URL健康检查器设计
内容概要:本文是一份系统性的Go语言并发编程实战教程,通过构建一个可运行的并发URL健康检查器项目,全面讲解了Go中goroutine、channel、select、WaitGroup、Mutex、context、超时控制、worker pool、限流、错误收集和优雅退出等核心并发机制。文章从基础概念入手,结合代码示例与实战项目,深入剖析常见并发模式如Worker Pool、Pipeline、Fan-out/Fan-in,并指出典型陷阱及修复方法,最后提供增强功能与测试建议,帮助开发者掌握生产级并发编程的最佳实践。; 适合人群:已掌握Go基础语法,具备一定开发经验(工作1-3年)的后端或云原生开发人员;希望深入理解Go并发模型并提升高并发系统设计能力的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何正确使用goroutine与channel进行任务调度和数据通信;② 掌握context在取消、超时和请求链路追踪中的应用;③ 构建可控并发度的worker pool避免资源耗尽;④ 实现错误汇总、限流、优雅退出等生产级特性;⑤ 避免goroutine泄漏、死锁、数据竞争等常见问题。; 阅读建议:建议边阅读边动手实现文中的URL健康检查器项目,结合-race检测工具验证并发安全性,并尝试完成文末练习任务以深化理解;重点关注context传播、channel所有权、单一状态持有者等设计原则,在实践中体会“不要通过共享内存来通信”的Go哲学。
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