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 Android 9;brand:vivo;model:V1814T;bno:10.5.3;lang:zh-CN;accept-language: zh-CNx-request-id: 9918a758-ecf7- 参数可以只用 “userName”=>“账号”, “password”=>“密码”, “appClientId”=>“10201”, “deviceId”=>“OAIDf1710a18c5b331b6e7c73d9bc243c841

机器学习人工学20171231

发布了ThunderSVM，优化了SMO算法在GPU/CPU上的并行化，跟libsvm对比起来效果快了10-100倍 链接：https://github.com/zeyiwen/thundersvm 7.

机器学习人工学20171231

发布了ThunderSVM，优化了SMO算法在GPU/CPU上的并行化，跟libsvm对比起来效果快了10-100倍 链接：https://github.com/zeyiwen/thundersvm 7.

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

随机梯度（非常简单的想法） Fast, Better Training Trick — Random Gradient 链接：https://arxiv.org/pdf/1808.04293v1.pdf 7.

机器学习人工学weekly-2018421

：https://medium.com/@mijordan3/artificial-intelligence-the-revolution-hasnt-happened-yet-5e1d5812e1e7 Deep Neuroevolution 链接：https://towardsdatascience.com/paper-repro-deep-neuroevolution-756871e00a66 7.

机器学习人工学weekly-2018429

://cloud.google.com/blog/big-data/2018/04/now-live-in-tokyo-using-tensorflow-to-predict-taxi-demand 7.

机器学习人工学weekly-2018617

v=3o4VzEyJ0WA 配合文章链接：https://distill.pub/2018/building-blocks/ 7.

CentOS 7 怎样安装 OwnCloud 7 私有云

OwnCloud 一款文件主机服务软件，就是我们平时使用的云存储，不过这是在自己主机的服务器上建立属于自己的私有云，OwnCloud　使用AGPLv3协议发布。 本项目是基于PHP和SQLite，MySQL，Oracle或PostgreSQL数据库，所以它可以运行在所有的平台上，本教程将教大家如何在　CentOS 7 上安装 OwnCloud 7。 初始设置 安装CentOS 7默认最小配置然后安装目前所有的更新： yum -y update 接下来，我们需要安装PHP，Apache Web服务器和MySQL服务器和PHP扩展： yum install

机器学习人工学weekly-2018722

链接：https://cn.udacity.com/course/self-driving-car-fundamentals-featuring-apollo--ud0419

机器学习人工学weekly-2018527

Photos at Airbnb 链接：https://medium.com/airbnb-engineering/categorizing-listing-photos-at-airbnb-f9483f3ab7e3 7.

机器学习人工学weekly-2018513

towardsdatascience.com/gas-and-nns-6a41f1e8146d 6. active learning框架 链接：https://cosmic-cortex.github.io/modAL/ 7.

机器学习人工学weekly-201899

Beta-VAE 链接： https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/08/12/from-autoencoder-to-beta-vae.html 7.

机器学习人工学weekly-2018819

/pinsage-a-new-graph-convolutional-neural-network-for-web-scale-recommender-systems-88795a107f48 7. Dask 链接： https://towardsdatascience.com/parallelizing-feature-engineering-with-dask-3db88aec33b7 New Secret Weapon 链接： https://medium.com/@ageitgey/text-classification-is-your-new-secret-weapon-7ca4fad15788

机器学习人工学weekly-2018121

跟Yann LeCun说到的predictive learning和RL里面的model-based好像也有一些关系 链接：https://arxiv.org/pdf/1801.04016.pdf 7.

机器学习人工学weekly-2018317

用神经网络去做计算机内存的预读取 Learning Memory Access Patterns 链接：https://arxiv.org/pdf/1803.02329.pdf 7.

机器学习人工学weekly-12172017

已经开始用embody.ai了）Deep learning for robotics的slides（视频在NIPS Facebook页面上有）： https://www.dropbox.com/s/fdw7q8mx3x4wr0c -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 看起来跟林元庆(前百度深度学习实验室主任)的AIBee有那么一点像 7. tryo labs的一篇文章总结深度学习在自然语言处理领域2017年的最新进展，从word embedding到OpenAI的sentiment