工学云免费自动签到打卡

概述：　　相信大家最近也都为工学云app的每日签到而烦恼，而我也不例外，每天的工作已经让我备受折磨，怎么还要去打这个形式主义的卡呢？ 难道就要这么被折磨三个月吗？ 那必然不可能！！！  顶岗实习期间学校要求工学云打卡满两百天。但是每天上下班已经很累了，如果再上班期间强制记起打卡的事情反而只会增加工作负担！本文将会以爬虫的方式来解放双手，实现工学云每日定时打卡并发送邮件进行推送！

Python实现工学云自动签到打卡

/login.py 本文参考地址02：https://blog.csdn.net/weixin_39953845/article/details/111074929 前言 顶岗实习期间学校要求工学云打卡满两百天 本文将会以爬虫的方式来解放双手，实现工学云每日定时打卡并发送邮件进行推送！文章底部奉上完整代码！ 运行环境：windows10 工作版 pip库：requests，hashlib，json，time，smtplib，MIMEText 抓包工具：HTTPDebuggerUI，雷电模拟器 工学云接口 send_email("工学云签到成功！") send_email("工学云签到成功！")

（优化版）工学云自动打卡签到脚本

前言 基于Python实现工学云自动签到打卡文章做的脚本优化 业务逻辑代码 创建文件名为sign.py并拷入以下代码保存 import requests import hashlib import sender = self.email_info["sender"] receivers = self.email_info["receivers"] title = '工学云每日签到信息 点击跳转经纬度查询地址 from sign import gxy_sign def main(): # 账号信息 user_account_info = { "phone": "工学云账号 ", "password": "工学云密码", "loginType": "android" } # 签到打卡信息 sign_info = { ], "title" : '工学云每日签到信息' } gxy_sign(user_account_info,sign_info,email_info) # 如果不需要发送邮箱服务输入

记一次云之家签到抓包-工学云习讯云自动打卡程序开发

记一次对云之家简单的抓包体验，有点乱明天整理，今天大概分析下: 上面是模拟打卡的，今天还没弄明白为啥时间永远打在23:30，替换了参数clockTime也不行 登录分析 接口:www.yunzhijia.com model:V1814T;bno:10.5.3;lang:zh-CN;accept-language: zh-CNx-request-id: 9918a758-ecf7-45b0-8991-976e03d2bc1ex-yzj-payload oauth_consumer_key=“lRudaAEghEJGEHkw”, oauth_nonce="-1048486391356024293", oauth_signature=“IcEOdS%2BytQEN2SK6QWW %2Bs8WiXG8%3D”, oauth_signature_method=“HMAC-SHA1”, oauth_timestamp=“1613832179”, oauth_version="1.0" &type=2&userId=6030effae4b04c19f8c73450&photoIds=60312b09e602080001567380%2C&clockTime=1613835016437

机器学习人工学20171231

research.fb.com/publications/applied-machine-learning-at-facebook-a-datacenter-infrastructure-perspective/ 2. 大意就是人有两套思维方式，一种超快用直觉，另一种就是沉思，所以他们也是希望用结合System 1和2。

机器学习人工学20171231

research.fb.com/publications/applied-machine-learning-at-facebook-a-datacenter-infrastructure-perspective/ 2. 大意就是人有两套思维方式，一种超快用直觉，另一种就是沉思，所以他们也是希望用结合System 1和2。这个工作虽然也很不错，但是绝对是被AlphaGo Zero outshine了 ?

PHP转换几小时前-工学云习讯云自动打卡脚本转几小时前签到打卡

机器学习人工学weekly-2018923

2.

机器学习人工学weekly-2018421

https://medium.com/@mijordan3/artificial-intelligence-the-revolution-hasnt-happened-yet-5e1d5812e1e7 2. RNN/LSTM，鼓吹attention The fall of RNN / LSTM 链接：https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0

机器学习人工学weekly-2018429

utm_campaign=ARCHITECHT&utm_medium=web&utm_source=ARCHITECHT_19 2. heartbeat.fritz.ai/intro-to-machine-learning-on-android-how-to-convert-a-custom-model-to-tensorflow-lite-e07d2d9d50e3

机器学习人工学weekly-2018617

2. 里面最难的3个游戏 Playing hard exploration games by watching YouTube 链接：https://arxiv.org/pdf/1805.11592.pdf 2. InfoGAN讨论 链接：http://www.depthfirstlearning.com/2018/InfoGAN#2-generative-adversarial-networks-gan ?

机器学习人工学weekly-2018722

百度阿波罗自驾车课程 链接：https://cn.udacity.com/course/self-driving-car-fundamentals-featuring-apollo--ud0419 2. machine learning examples 链接：https://medium.com/tensorflow/seedbank-discover-machine-learning-examples-2ff894542b57

机器学习人工学weekly-2018527

utm_campaign=Revue%20newsletter&utm_medium=Newsletter&utm_source=Deep%20Learning%20Weekly 2.

机器学习人工学weekly-2018513

Over the Phone 链接：https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html 1. 2 2.

机器学习人工学weekly-201899

toward pareto-optimal device-aware neural architectures 链接： https://arxiv.org/pdf/1808.09830.pdf 2. dl=0&utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly

机器学习人工学weekly-2018819

n久前有幸1:1过一次聊seq2seq An Unassuming Genius: the Man behind Google’s AutoML 链接： https://medium.com /@aifrontiers/an-unassuming-genius-the-man-behind-google-brains-automl-4ddc801f3e9b 2. Structured Data 链接： https://engineering.salesforce.com/open-sourcing-transmogrifai-4e5d0e098da2 towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9

机器学习人工学weekly-2018121

）： 链接：https://www.blog.google/topics/google-cloud/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business/ 2. FloydHub（YC里面为数不多的作深度学习平台的公司）这篇blog蛮有意思，就是之前pix2code工作的延伸，直接从设计图生成HTML（其实就是image captioning），虽然目前看起来离实用还有一些距离

机器学习人工学weekly-2018317

Internal Architecture Tour 链接：http://blog.christianperone.com/2018/03/pytorch-internal-architecture-tour/ 2. OpenAI新的meta-learning算法Reptile，用shortest descent算法加快learn2learn Reptile: A Scalable Meta-Learning Algorithm

机器学习人工学weekly-12172017

medium.com/@cody.marie.wild/nips-day-1-deep-queues-1cedd8aea60 https://medium.com/@Synced/nips-2017-day-1-2- highlights-67ab464086c https://blog.insightdatascience.com/nips-2017-day-1-highlights-6aa124c5a2c7 https ://medium.com/@ducha.aiki/nips-2017-1st-day-72beecec0439 https://deephunt.in/nips-2017-e580ebc9c7b2 https 下面是今年NIPS的所有文章： https://papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-30-2017 2.

机器学习人工学weekly-2018610

Human Brain (Spring 2018) (mit.edu) 链接：https://nancysbraintalks.mit.edu/course/9-11-the-human-brain 2. github.com/jacobeisenstein/gt-nlp-class 10.2 RL各种算法PyTorch实现 链接：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure-2