每年的8月至9月,是Python圈里的传统兼职接单旺季。通常,爬虫逆向类的私活订单,会在此期间集中爆发,数量多价格高。

近两年业界对爬虫技术服务的需求量

一直在暴增

且有愈演愈烈的趋势

一涨再涨

接私活赚钱

近期的爬虫私活接单记录,大家随意感受一下。

这些数据对各大商业巨头来说,有着极大的商业价值!

而爬虫作为

最好的

数据采集技术

,自然会受到广泛关注。

都需要攻破各种

深度加密

、

反爬虫

、

反破解

措施

技术不够,就赚不到钱。

大部分是对爬虫技术的提问与咨询。

包括

数据逆向

、

请求参数逆向

、

AES多重加密破解

、

逆向登录

、

对称和非对称加密算法

、

Js混淆与二进制压缩

、

Js二次加密

、

Js逆向调试

在内的,

反爬虫与逆向破解

不断地

看得出,大家都迫切地想要掌握变现级的高阶爬虫技术。

怎样快速掌握变现级爬虫?

每个人都在期待

一套能

快速进阶

的

技术速成

方案

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推荐大家直接来报名参加在腾讯课堂的

Python爬虫实战特训

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8月16日20点准时开营

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爬虫与反爬虫攻防

超

3W学员

快速进阶!本次课程将由

国际大数据竞赛

获奖大佬

一线前沿技术体系

多重逆向破解项目实战

此次特训为期3天,专为高阶爬虫逆向技术速成而设计。课程内包含多项

业界难觅

的真实项目

,每个项目都是

对当下最热门的网站

&

APP

的深入破解,对应每一项案例都有

代码级的拆分详解

,深入浅出干货满满,理解和掌握起来很轻松。

顶尖名师的专业指导与规划,搭配最前沿的爬虫逆向实战项目边学边练,在实战中快速累积经验,熟悉之后即可开始尝试接单。此外,本次课程不仅限于技术干货传授,更有技术大佬

十余年积累的技术面试

+

兼职接单的经验分享

。

实战课程安排

Day 1:爬虫逆向入门

1、详解网络数据传输逆向

2、详解网络爬虫五重经典结构

3、详解浏览器快速JS接口验证(合理化爬虫)

4、详解数据接口快速定位并做结构化与非结构化区分

5、详解JS快速调试(XHR断点+关键字搜索+路径定位)

6、

大型带货直播数分平台数据加密逆向实战

7、

主流电商平台H5-Sign表单参数逆向实战

:爬虫逆向进阶(上)

1、详解对称加密算法-AES

2、详解针对JS混淆的AES处理方式

3、

大型带货直播数分平台数据加密逆向实战

4、详解爬虫逆向攻防过程与绝密技术细节

5、详解企业级加密算法的主流使用场景

6、技术进阶指导与速成方案规划

7、Python技术变现方案与技巧指导

:爬虫逆向进阶(下)

1、详解令牌token认证机制

2、详解ASCII编码映射原理

3、详解JavaScript二次加密定位

4、详解服务器时间戳处理

5、

主流外卖平台全方位加密突破实战

6、

数字藏品电商平台请求参数Sign MD5逆向实战

课程福利

参与报名并完成特训的朋友,可以免费获得一整套大厂内部的

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原文链接

作者 | yyHaker 来源 | zhuanlan.zhihu.com/p/136521625 编辑 | 极市平台 近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 图神经网络有很多比较好的综述[1][2][3]可以参考,更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[4] 。 GCN、GraphSAGE、GAT、GAE DiffPool 笔者注:行文如有错误或者表述不当之处,还望批评指正! 一、为什么需要图神经网络? 随着机器学习、深度学习的发展,语音、

!英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中,这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时,修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道: 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”(没有开玩笑)。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化,他们仅仅是修改了错误,将硬件正确编程了而已。 啊,明明性能提升了这么多,怎么还被阴阳怪气了。 这一切都得从那一行“消失的代码”说起。 一行代码引发的惨案 简单来说,英特尔就是少敲了一行用来把光线追踪数据转移到显卡显存上的代码。 在没有这么一行代码的情况下,Vulkan驱动会将光线追踪数据转移到较慢的系统内存中。这种持续复杂的传输会显著降低光线追踪的性能。 而这次改动呢,就只是修复了一个Bug:添加一个分配标志,把本就应该分配给GPU的的光线追踪内存分配了出去。 分配标志名为“ANV_BO_ALLOC_LOCAL_MEM”的标志,可以确保光线追踪使用VRAM,因此性能提升了“