自动化抢票 12306

关键点：提示用户输入起始站、终点站和出发日期，然后转换为 12306 需要的编码。关键点：使用 Selenium 模拟用户在网页上的操作，如填写表单、点击按钮等。关键点：构建请求 URL，模拟浏览器发送 HTTP 请求获取数据。当然，下面我将重点介绍每个步骤的关键点，并附上相应的代码片段。关键点：从 12306 的 JS 文件中解析站点的三字码。关键点：解析服务器返回的 JSON 数据，并使用。

15：00面试，15：08就出来了，问的问题有点变态。。。

整份文档一共有将近 200 页，全部为大家展示出来肯定是不太现实的，为了不影响大家的阅读体验就只展示了部分内容，还望大家海涵，希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习！

自荐shell脚本之双重循环(详解)

双重循环是指在程序中嵌套使用两个循环结构，通常是嵌套使用两个for循环。双重循环可以用来遍历二维数组、二维矩阵等需要两个维度的数据结构，并且可以对其中的元素进行操作。双重循环的执行方式是外层循环执行一次，内层循环执行完整的循环体，然后再次回到外层循环，如此循环执行，直至外层循环完毕。在实际应用中，双重循环经常用于处理二维数组或嵌套数据结构。它可以用于遍历矩阵、搜索匹配项、计算累加值等等。双重循环的效率可能会比较低，因为它需要执行更多的迭代。因此，在设计算法时，需要权衡迭代次数和执行时间。执行示例。

一台手机一个ip地址吗？手机ip地址泄露了怎么办

在数字化时代，‌手机作为我们日常生活中不可或缺的一部分，‌其网络安全性也日益受到关注。‌其中一个常见的疑问便是：‌“一台手机是否对应一个固定的IP地址？‌”实际上，‌情况并非如此简单。‌本文首先解答这一问题，‌并深入探讨手机IP地址泄露的应对策略，‌帮助读者更好地保护个人隐私和网络安全。‌

前端练习小项目 —— 养一只电子蜘蛛

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如何逼自己自学三个月——网络安全（黑客技术）

网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域，都有攻与防两面性，例如 Web安全技术，既有 Web 渗透，也有 Web 防御技术（WAF）。作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟知己知彼，才能百战百胜。

CNSS Recruit 2024 Web方向 题解WriteUp

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uniapp设置隐藏qiun-data-charts数据标签

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尚品汇-订单拆单、支付宝关闭交易、关闭过期订单整合（五十）

远程接口。

手机到了外地ip地址就变了吗

手机到了外地IP地址就变了吗？随着智能手机的普及，人们越来越频繁地使用手机进行各种网络活动。然而，关于手机IP地址是否会随着地理位置的变化而改变，许多用户仍心存疑惑。本文将深入探讨这一问题，揭示IP地址变化的奥秘。

【人工智能学习笔记】4_4 深度学习基础之生成对抗网络

一种深度学习模型，通过判别模型（Discriminative Model）和生成模型（Generative Model）的相互博弈学习，生成接近真实数据的数据分布或对输入数据进行分类；近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

基于Python实现一个庆祝中秋节的小程序

tkinter我们可以将这些功能结合到一个程序中。

深兰科技董事长陈海波出席《中马建交五十周年高级别经贸合作》

2024年9月3日，中马建交50周年高级别经贸合作交流会暨马来西亚第九任首相VIP欢迎晚宴在北京隆重举行，深兰科技创始人、董事长陈海波先生应邀出席。

使用 PyCharm 新建 Python 项目详解

本文详细介绍了如何在 PyCharm 中新建 Python 项目，并配置项目环境的全过程。步骤包括从文件菜单中创建新项目、选择项目存放目录、配置 Python 解释器、创建隔离环境、以及选择合适的 Python 版本。此外，还对如何选择 Conda 环境的可执行文件进行了说明。完成项目创建后，文章展示了项目的目录结构，并指导用户在 `main.py` 文件中编写和运行简单的程序。本文适合刚开始使用 PyCharm 进行 Python 开发的用户，帮助他们快速上手。

【Qt】实现模拟触摸屏 上下滑动表格 的两种方式

Qt利用tablewidget模拟手指实现滑动。

在C++中，如何避免出现Bug？

C++中的主要问题之一是存在大量行为未定义或对程序员来说意外的构造。我们在使用静态分析器检查各种项目时经常会遇到这些问题。但正如我们所知，最佳做法是在编译阶段尽早检测错误。

机器学习-------数据标准化

在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化 / 归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类器的准确性。提升收敛速度：对于线性模型，数据归一化使梯度下降过程更加平缓，更易正确的收敛到最优解。

Linux——进程状态

本文将介绍Linux下的具体5种进程状态，以及介绍僵死状态与孤儿状态的特性