JavaScript 中实现自动检测用户是否使用移动设备，并据此跳转到对应的手机移动网页，通常可以通过检查 navigator.userAgent 属性来识别用户代理字符串中包含的设备信息。以下是一个简单的示例，展示如何基于用户使用的浏览器类型进行判断并跳转：
对于一张网页，我们往往希望它是结构良好，内容清晰的，这样搜索引擎才能准确地认知它。 而反过来，又有一些情景，我们不希望内容能被轻易获取，比方说电商网站的交易额，教育网站的题目等。因为这些内容，往往是一个产品的生命线，必须做到有效地保护。这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。
本文介绍了爬虫和反爬虫技术的原理、常见反爬虫策略以及前端与反爬虫的一些奇技淫巧。通过分析不同反爬虫策略，可以从中了解爬虫与反爬虫技术的难点与突破点。
有时候坐在长途汽车或火车上，想知道现在到什么地方了，可以通过手机来简单定位。对于没有GPS功能的手机，要想知道当前所在地理位置，可以通过基站定位。具体有以下几种方法：
作者｜黎腾 链接 | http://imweb.io/topic/595b7161d6ca6b4f0ac71f05 1. 前言 对于一张网页，我们往往希望它是结构良好，内容清晰的，这样搜索引擎才能准确地认知它。 而反过来，又有一些情景，我们不希望内容能被轻易获取，比方说电商网站的交易额，教育网站的题目等。因为这些内容，往往是一个产品的生命线，必须做到有效地保护。这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。 2. 常见反爬虫策略 但是世界上没有一个网站，能做到完美地反爬虫。 如果页面希望能在用户面前正常展示，同时又不给
我肯定你说对了。对于我们这些早期数学发烧友来说，电影《美丽心灵》(A Beautiful Mind)已经深深地印在了我们的记忆中。Russell Crowe在电影中扮演John Nash，一位诺贝尔经济学奖得主(上图左侧)。
大数据文摘转载自学术头条 对棋类游戏的掌握程度，一直是判断人工智能（AI）是否真正智能的依据之一，因为这类游戏可以被用来评估 AI 代理在受控环境下自主开发和执行策略的能力。 如今，AI 在此前尚未掌握的经典棋类游戏 Stratego（西洋陆军棋）中，表现出了人类专家级一般的水准—— 以 97% 的最低胜率击败了其他 AI 机器人；在 Gravon 平台上与人类专业玩家对弈，取得了 84% 的总胜率，在年初至今和历史排行榜上都排在前三名。 值得注意的是，这一惊人表现是在没有部署任何搜索方法的
我们常说的指纹，都是指人们手指上的指纹，因具有唯一性，所以可以被用来标识一个人的唯一身份。而浏览器指纹是指仅通过浏览器的各种信息，如CPU核心数、显卡信息、系统字体、屏幕分辨率、浏览器插件等组合成的一个字符串，就能近乎绝对定位一个用户，就算使用浏览器的隐私窗口模式，也无法避免。
最近在弄公众号开发，除了主动去调公众号接口，还存在公众号后台要反过来调你的情形，攻受转换一线间。对于回调的情况，想要知道对方是怎样来请求的很有必要。此前经常用Fiddler抓取从本机出去的请求，非常好用，现在就想能不能反过来，让它抓取进来的请求。搜索一番，答案是肯定的，而且官网就有文档说这事：
【新智元导读】本文作者基于深度学习提出人工智能的五大分类：1.仅分类（C）；2.记忆分类（CM）；3.知识分类（CK）；4.不完全知识分类（CIK）；5.协同不完全知识分类（CCIK），希望能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段，以及我们最终能到达哪里。 （文／）Arend Hintze 曾把人工智能分为以下四个类型： 反应机器：是最基本的 AI 类型，它们无法形成记忆，也无法利用过去的经验来做决策。在设计好的任务之外，它们无法起作用。 有限的记忆：这种类型的 AI 能够根据过去的经验进行当前的决策。但
翻译自 Data Dignity: Developers Must Solve the AI Attribution Problem 。
俗话说，工欲善其事，必先利其器。 作为一名产品经理，办公时难免需要用到许多的办公工具，but究竟哪些工具好用、好学？ 哪些工具适合老手？ 哪些工具适合小白？？这依然是很多产品经理们头疼的问题… 况且市
在产品使用过程中，有的企业用户会进行对比测试：使用相同的文字段落，用上述两种方式进行对比测试。
前端当然要从 HTML 开始，今天来聊聊在 script 标签中加上 async/defer 时的功能及差异。
前端“硬”就是能直接用于本程序开发的。用C语言你就得学C语言语法，此时学java没用。我们web前端开发所需要的硬知识其实都包含在三个标准里面：http标准、W3C标准和ECMAScript标准； http标准 为什么做web前端要了解http标准？ 因为浏览器要从服务端获取网页，网页也可能将信息再提交给服务器，这其中都有http的连接。web系统既然和http链接有瓜葛，你就必须去了解它。 📷 前端免费交流裙213126486，邀请码糯米，欢迎共同探讨交流前端技术 其实你不必去非常了解http的详细内容，
很多新手朋友第一次建网站时候，如何选择一款适合的网站源码是比较困惑的问题，选择一款好的网站源码可以节约大量时间和金钱，但是由于网站源码参差不齐，免费的，收费的，淘宝几元钱购买的，几万块钱的都有，那么怎么看一个网站源码是否值得使用呢，下面从专业的角度来分析。
agent配置有多种姿势，上面修改 agent.config 文件中的值，只是其中一种。下面专门探讨agent支持的配置方式。
在使用资产测绘程序进行信息收集的时候，又遇到一个问题：以 fofa 为例，我现在通过其他手段，收集了一些分公司、全资公司名称、子域名、IP、icp备案号、网页title、电话号码等，信息量这么老大，怎么才能把这些数据都通过 fofa 过一遍呢？
编者按：微软的不思进取，部分原因是钱太好赚了--躺在windows上赚大钱。可是但凡一家企业有了一个聚宝盆之后，任凭它之前多么伟大，这之后也会慢慢走向平庸，柯达是这样，微软也是这样。今天的微软能否凤凰
选自arXiv 作者：Laura Downs等 机器之心编译 编辑：蛋酱、泽南 谷歌的研究者提出了 Google Scanned Objects (GSO) 数据集，这是一个由超过 1000 个 3D 扫描的家用物品组成的精选集。 近年来，深度学习技术使得计算机视觉和机器人领域的许多进展成为可能，但训练深度模型需要各种各样的输入，以泛化到新的场景。 此前，计算机视觉领域已经利用网页抓取技术收集了数百万个主题的数据集，包括 ImageNet、Open Image、Youtube-8M、COCO 等。然而，
随着互联网的快速发展，SEO网站优化也逐渐成为当下比较受欢迎的营销手段。但是SEO优化也没那么简单的，是一个复杂而且漫长的一个过程，所以接下来给大家说说网站关键词排名应该如何SEO优化？
单纯的技术层面也就是上述的那些个东西。如果某个同学都学会了上面的那些东西，是不是就能完全的胜任前端开发工作呢？
摘要：最近的研究已经证明了基础代理在特定任务或场景中的成功。然而，现有的代理无法在不同的场景中进行泛化，主要是由于它们的观察和行动空间的多样性以及语义差距，或者依赖于特定任务的资源。在这项工作中，我们提出了通用计算机控制（GCC）设置：构建基础代理，它们可以通过仅以计算机的屏幕图像（可能还包括音频）作为输入，并产生键盘和鼠标操作作为输出，类似于人机交互，从而掌握任何计算机任务。为了针对GCC，我们提出了Cradle，一个具有强大推理能力的代理框架，包括自我反思、任务推理和技能培养，以确保在各种任务中具有泛化能力和自我提升能力。为了展示Cradle的能力，我们将其部署在复杂的AAA游戏《荒野大镖客II》，作为朝着GCC迈出的一次初步尝试，这是一个具有挑战性的目标。我们的代理可以在这款复杂的AAA游戏中按照主线剧情进行，并完成真实任务，几乎不依赖于先前的知识和应用特定资源。
科技公司通过大数据，会对你进行一个大体的画像，然后按照你的喜好推送信息。比如一些精准的广告，刺激你荷尔蒙的小视频等。就拿你在玩的抖音来说，你其实可以匿名使用。你爱抖胸妹子的喜好，不会因为重装抖音而消失，它已熟知了你的癖好。
新租了服务器，想做个简单的服务端，测试以下网络质量。刚开始打算用npm的http-server做一个，无奈出问题了。后来还是觉得干脆装个django
最新很多小伙伴，咨询我下载了fl studio水果编曲DAW软件，但是提示我保存后不能reopen，今天兔八哥就大家简单易操作省成本的方式弄到一款最低配置的fl studio水果编曲软件。
CleanMyMac X2023最新免费版苹果电脑专业清理软件，对于Mac电脑用户来说，Cleanmymac X是一款再熟悉不过的电脑清理软件，它是由苹果认证并对外承认的一款第三方清理软件，几乎有95%的Mac用户都会安装并使用，Cleanmymac X究竟有哪方面的优势能获此殊荣，它又是凭借什么获得那么多Mac用户的青睐呢？接下来小编将会用3个层面来深度解析这款Mac清理软件的功能：
在这本书的写作过程中，我个人最大的收获应该是：当你制定了一个目标，不论这个目标开始开起来有多么的不切实际，一旦你开始细化这个目标并逐步实施，你就已经离这个目标不远了。当然，和每个任务一样，事情走到最后可能会和最开始的目标并不完全契合，但这大约是我们无法掌控的那部分了，就随他去吧。
最近比较忙，但我有一个决心，就是从今天开始，我会尽全力每天（每个工作日）都有一个文章（帖子）。我对自己的要求是，无论长短，但一定是有营养的。大家监督。
本文来自YouTube 上的一段 5 分钟的漫画版视频[2]，有趣且简单的介绍了什么是深度学习，包括深度学习的应用、深度学习与机器学习和人工智能的不同之处、什么是神经网络以及如何训练它们来识别手写的数字。最后介绍了深度学习的一些流行应用。
消息队列是当代分布式系统架构中非常重要的一部分，在应用解耦、流量削峰、异步通信等方面有非常多的应用场景。目前最为我们所熟知的消息队列有：ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、Pulsar和RocketMQ，他们都有哪些优势和劣势， 我们应该如何选择呢？相信这是摆在很多开发者面前的问题。
目录 ---- 首先我们先来看一下文章的分区，以方便我们进行检索。 PS: 内容超长，请注意！ 前言 目录 入门类 HTML 5 部分 CSS 3 部分 JQuery Angular JS React Vue Node JS JS Template 移动端 移动端 API 综合 API 其他 API 综合类 工具类 综合效果搜索平台 团队 BLOG 开发中心 ECMAScript D3 RequrieJS SeaJS Less & Sass Markdown 兼容性 UI相关 图表类 正
在进行网络数据采集和数据分析时，处理动态生成的下拉菜单是一个常见的挑战。Selenium是一个强大的Python库，可以让你自动化浏览器操作，比如从动态生成的下拉菜单中选择选项。这是一个常见的网页爬虫和数据收集者面临的挑战，但是Selenium让它变得简单。
各位FreeBufer周末好~以下是本周的「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、优质文章和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！
随着近日大型语言模型 (LLM) ChatGPT的流行，许多网络安全工作者也开始实验它在抵御安全威胁方面的能力。目前已有多项实验表明，ChatGPT不仅能够对潜在的安全事件进行分类，还能从中发现代码的安全漏洞，即便它没有专门针对此类活动进行训练。 2月15日，卡巴斯基在一项实验中，将ChatGPT 作为事件响应工具的实用程序进行分析。他们模仿一般攻击者使用 Meterpreter 和 PowerShell Empire 代理感染了一个系统，用 ChatGPT 对受感染的进程进行识别。结果显示，ChatGP
ChatGPT是OpenAI开发的一款基于GPT-3和GPT-4的人工智能聊天机器人。"GPT"代表的是"Generative Pre-trained Transformer"，这是一种深度学习技术，使用人工神经网络来生成类似人类的文本。
企业使用网站分析工具（Web Analytics Tool）时，总希望其能毫发无遗地收集每一笔数据，从而准确地衡量任一性能指标。但很多时候，他们会发现工具所提供的数据和内部营销数据库并不完全匹配。尤其在网站流量或表单提交量较低时，即使再微小的差值也显得尤为明显。这与工具无关，当我们使用不同的网站分析工具对同一个网站进行监测时，同样会发现其各自结果存在差异。
对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（Data Preparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表示数值不存在）。如果我们仅有数据库的数据模型，而缺乏相关说明，常常需要花费更多的精力来发现这些数值的特殊含义
在金融领域，准确及时的数据收集对于市场分析和投资决策至关重要。股票价格作为金融市场的重要指标之一，通过网络爬虫技术可以高效地从多个网站获取实时股票价格信息。本文将介绍网络爬虫在金融领域中的应用，重点讨论如何利用Scrapy框架和代理IP技术实现股票数据的收集。
我们习惯把数据都存储在各种云服务器上，带来方便的同时也存在很多数据隐私泄露的隐患，绝大多数的云服务供应商并不完全值得信任，他们完全可以在未经用户允许的情况下擅自泄露用户的数据，用户甚至毫不知情。
在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。
Chrome 81 于前天正式发布了，这个版本其实最初是计划在 3 月 17 号 发布的，但由于冠状病毒（COVID-19）爆发而导致推迟到了现在。Chrome 81 的延迟也扰乱了 Google 正常的六周发布时间表。因此 Google 此前也宣布，下一个版本将直接跳过 Chrome 82 ，直接发布 Chrome 83。
机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。 下面从微观到宏观试着梳理一下机器学习的范畴：一个具体的算法，领域进一步细分，实战应用场景，与其
原文作者：Guia Marie Del Prado 译者：小北译 摘自：译言 译文：http://select.yeeyan.org/view/139932/474678 在谷歌的很多应用中，人工智能都扮演了非常重要的角色，无论是翻译、图像识别还是垃圾邮件过滤。毫无疑问，谷歌研究人工智能的脚步绝不会停止，也不会只停留在这些领域。在第三财季财报会议上，谷歌首席执行官孙达尔·披猜宣布他们正“重新考虑”让旗下所有产品拥有更高级的人工智能同时采用一项被称之为“机器学习”的技术。采用这些技术的产品将拥有怎样的表现，
简介: 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。数据挖掘所面对的数据不是特地为某个挖掘目的收集的，所以可能与分析相关的属性并未收集（或某段时间以后才开始收集），这类属性的缺失不能用缺失值的处理方法进行处理，因为它们未提供任何不完全数据的信息，它和缺失某些属性的值有着本质的区别。 产生的原因: 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存
本文探讨了浏览器自动填充功能所带来的安全隐患，并提出了浏览器供应商应采取的措施来保护用户隐私。文章指出，自动填充功能使得第三方跟踪器可以滥用用户的登录信息，从而侵犯用户的隐私。同时，文章也提出了一些解决方案，如使用 HTTPOnly 和 Secure 标志来保护用户 Cookie，以及使用内容安全策略来限制第三方脚本的访问。这些措施可以帮助浏览器供应商更好地保护用户隐私，同时确保网站能够正常运行。
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