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怎麼實現代理IP爬蟲-okeyproxy
代理IP的使用是網路數據採集領域一個非常重要的技巧，代理IP通過代理伺服器中轉網路請求，使得目標伺服器認為請求來自代理伺服器的IP地址，而不是實際的客戶端IP地址。這樣可以隱藏真實的IP，分散請求壓力，避免被目標網站封禁。本文將詳細介紹代理IP爬蟲的原理、實現方法及注意事項。 代理IP爬蟲的實現 下麵我們以Python為例，介紹如何實現一個簡單的代理IP爬蟲。 import requests
簡述vue的實現原理
Vue.js 的实现原理可以概括为以下几个方面： 响应式系统： Vue 的核心是其响应式系统。当 Vue 实例被创建时，它会遍历 data 对象中的所有属性，并使用 Object.defineProperty 方法将其转换为 getter 和 setter。当 data 中的属性发生变化时，setter 会被调用，并通知依赖于此属性的所有观察者（Watcher）。观察者（Watcher）是 V
怎麼實現Nginx反向代理？
Nginx是一款開源軟體，可以作為Web伺服器、負載均衡器和反向代理使用，是高性能的HTTP和反向代理伺服器。其中反向代理是Nginx的一項重要特性。接下來，我們詳細講一下Nginx反向代理的實現和應用。 反向代理是什麼？ 代理一詞通常指的是代理伺服器，它在客戶端和目標伺服器之間充當仲介，處理客戶端的請求並將其轉發給目標伺服器。反向代理則是代理伺服器的一種，它接收客戶端的請求，然後將這些
python實現excel轉txt代碼
python實現excel轉txt代碼 excel_to_txt.py from datetime import datetime, timedeltaimport osimport pytzimport pandas as pddef excel_to_txt(name, date):# Read Excel file into a DataFrame# df = pd.read_ex
MVC2 Area實現網站多級目錄
Areas是ASP.NET Mvc 2.0版本中引入的众多新特性之一，它可以帮你把一个较大型的Web项目分成若干组成部分，即Area。实现Area的功能可以有两个组织形式： 在1个ASP.NET Mvc 2.0 Project中创建Areas。创建多个ASP.NET Mvc 2.0 Project，每个Project就是一个Area。 第2种结构比较复杂，但第1种结构同样可以做到每个Area之间
android 自定義控件實現圖片縮放
public class MyImageView extends ImageView implements View.OnTouchListener { public interface ImageViewVisiable { // 其他控件隱藏域顯示囘調函數 publ
通過AMI如何實現通話錄音功能解決方案：
當Asterisk中的存在兩路正在進行的語音通話時，可以發送AMI命令對其語音通道進行監控。具體操作步驟如下： 1）通過配置/etc/asterisk/manager.conf文件使得Asterisk開啟AMI監聽埠選項，默認是埠是5038，配置如下 [general]enabled = yes;...port = 5038 2）配置客戶端登錄AMI埠的用戶名和密碼，測
Ubuntu 22 下ibus-rime實現用戶自定義短語(phrase)
文章目录 前言步驟一、安裝ibus-rime步驟二、添加用戶自定義短語文件步驟三总结參考 前言 在win10上使用搜狗拼音输入法还是比较方便的。 但是在Ubuntu22上使用LibPinyin或者Linux版本的搜狗输入法体验感不是很好。 为了解决批量添加用户自定义短语（phrase.txt）的问题，故而采用了rime。 個人迫切需要自定義短語的原因是我使用的中文輸入方法不
雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像旋轉在mobile上面的C++實現
http://blog.csdn.net/cay22/article/details/5555585 雙線性插值(Bilinear interpolation)的圖像旋轉在mobile上面的C++實現 我們找來了圖像旋轉的公式： X' = X cosθ - Y sinθ; Y' = X sinθ + Y cosθ; 這個圖像公式大家在高中數學課都是會算滴。 然後我
OpenCV學習筆記（19）雙目測距與三維重建的OpenCV實現問題集錦（四）三維重建與OpenGL顯示
http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5970799 五、三維重建與 OpenGL 顯示 . 在獲取到視差數據後，利用 OpenCV 的 reProjectImageTo3D 函數結合 Bouquet 校正方法得到的 Q 矩陣就可以得到環境的三維坐標數據，然後利用 OpenGL 來實現三維重構。 OpenCV 與 Open
OpenCV學習筆記（18）雙目測距與三維重建的OpenCV實現問題集錦（三）立體匹配與視差計算
http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291 四、雙目匹配與視差計算 立體匹配主要是通過找出每對圖像間的對應關系，根據三角測量原理，得到視差圖；在獲得了視差信息後，根據投影模型很容易地可以得到原始圖像的深度信息和三維信息。立體匹配技術被普遍認為是立體視覺中最困難也是最關鍵的問題，主要是以下因素的影響：
電腦視覺定位系統設計與實現
http://ndltd.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi/ccd=WjnVUZ/record?r1=58&h1=1 本論文中，將設計一電腦視覺自動定位系統。本論文藉由改進影像辨識與影像定位的方法，提升電腦視覺自動定位系統的工作速率。影像辨識方面，本論文提出迴圈式樣板比對，迴圈式樣板比對相較於樣板比對或是二階段樣板比對，再相同的實驗環境下，迴圈式樣板比對消耗較少
圖像相似度算法的C#實現及測評
http://www.cnblogs.com/wuchaodong/archive/2009/04/28/1444792.html 近日逛博客的時候偶然發現了一個有關圖片相似度的Python算法實現。想著很有意思便搬到C#上來了，給大家看看。 閒言碎語 才疏學淺，只把計算圖像相似度的一個基本算法的基本實現方式給羅列了出來，以至於在最後自己測評的時候也大發感慨，這個算法有點不靠譜。
dog算子处理图片边界matlab代码,圖像邊緣檢測——二階微分算子（上）Laplace算子、LOG算子、DOG算子（Matlab實現）...
如果圖像灰度變化劇烈，進行一階微分則會形成一個局部的極值，由數學上的知識，對圖像進行二階微分則會形成一個過零點，並且在零點兩邊產生一個波峰和波谷，我們要設定一個閾值，檢測到這個過零點，如下圖所示： 帶來了兩個好處： 1. 二階微分關心的是圖像灰度的突變而不強調灰度緩慢變化的區域，對邊緣的定位能力更強。 2. Laplace算子是各項同性的，即具有旋轉不變性(后面會證明)，在一階微分里，我們是用