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 = { "sender" : "14312400@qq.com", "receivers" : ['接收者邮箱1','接收者邮箱2'], "title" : '工学云每日签到信息

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 :“15368666279”,“password”:“3wfJXMQrf6QgHXkxyKL8ug==”,“appClientId”:“10201”,“deviceId”:“OAIDf1710a18c5b331b6e7c73d9bc243c841 ,“deviceType”:“V1814T”,“ua”:“10201/10.5.3;Android 9;vivo;V1814T;102;1080*2267;deviceId:OAIDf1710a18c5b331b6e7c73d9bc243c841 www.yunzhijia.com user-agent: 10201/10.5.3;Android 9;vivo;V1814T;102;1080*2267;deviceId:OAIDf1710a18c5b331b6e7c73d9bc243c841 deviceType”=>“V1814T”, “ua”=>“10201/10.5.3;Android 9;vivo;V1814T;102;1080*2267;deviceId:OAIDf1710a18c5b331b6e7c73d9bc243c841

机器学习人工学20171231

Uber一口气发了5篇进化算法的论文，有一篇使用gradient做变异的挺有意思，还有一篇分析进化算法和SGD关系。 blog/2017/11/07/Learning-From-Scratch-by-Thinking-Fast-and-Slow-with-Deep-Learning-and-Tree-Search/ 5.

机器学习人工学20171231

Uber一口气发了5篇进化算法的论文，有一篇使用gradient做变异的挺有意思，还有一篇分析进化算法和SGD关系。 blog/2017/11/07/Learning-From-Scratch-by-Thinking-Fast-and-Slow-with-Deep-Learning-and-Tree-Search/ 5.

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

Generation Music Recognition 链接：https://ai.googleblog.com/2018/09/googles-next-generation-music.html 5.

机器学习人工学weekly-2018421

Happened Yet 链接：https://medium.com/@mijordan3/artificial-intelligence-the-revolution-hasnt-happened-yet-5e1d5812e1e7 medium.com/applied-data-science/how-to-build-your-own-world-model-using-python-and-keras-64fb388ba459 5.

机器学习人工学weekly-2018429

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机器学习人工学weekly-2018617

Goodfellow好文讲对adversarial attack攻击的防守 Defense Against the Dark Arts 链接：https://arxiv.org/pdf/1806.04169.pdf 5. attention-primer 10.2 tf eager mode教程 链接：https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials 10.3 ml5. js，基于tf.js的js库 链接：https://ml5js.org/

机器学习人工学weekly-2018722

distil.pub上的长文 Feature-wise transformations 链接：https://distill.pub/2018/feature-wise-transformations/ 5.

机器学习人工学weekly-2018527

Compilers: Comparing PlaidML, Tensor Comprehensions, and TVM 链接：http://vertex.ai/blog/compiler-comparison 5.

机器学习人工学weekly-2018513

video series 链接：https://research.fb.com/the-facebook-field-guide-to-machine-learning-video-series/ 5. ：https://towardsdatascience.com/deep-learning-meets-physics-restricted-boltzmann-machines-part-i-6df5c4918c15

机器学习人工学weekly-201899

https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/02/19/a-long-peek-into-reinforcement-learning.html 5.

机器学习人工学weekly-2018819

Learning for Structured Data 链接： https://engineering.salesforce.com/open-sourcing-transmogrifai-4e5d0e098da2 Lyft的自驾车stack，搞了那么一堆东西最后就是为了输出steering/speed control :) 5. facebook ML视频 Introducing the Facebook towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-i-q-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287

机器学习人工学weekly-2018121

设计的非常灵活，可以做文本分类，推荐等许多事情，是个好工具 链接：https://github.com/facebookresearch/StarSpace/ 5.

机器学习人工学weekly-2018610

5. tSNE在TF.js里的快速实现 Realtime tSNE Visualizations with TensorFlow.js 链接：https://ai.googleblog.com/2018 science for startups小书 链接：https://towardsdatascience.com/data-science-for-startups-blog-book-bf53f86ca4d5

机器学习人工学weekly-2018317

Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling 链接：https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf 5.

机器学习人工学weekly-12172017

day-1-2-highlights-67ab464086c https://blog.insightdatascience.com/nips-2017-day-1-highlights-6aa124c5a2c7 v=A3ekFcZ3KNw Aja Huang宣布离开AlphaGo项目，不过个人认为Alpha*系列真正的灵魂人物是David Silver 5. ignite#documentation 最近也有人发布了skorch这个项目，可以按照sklearn的方式使用PyTorch 链接：https://github.com/dnouri/skorch 5.