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

机器学习人工学20171231

这周国外过节比较清净。注意下面很多链接需要开学上网，无奈国情如此 1. Facebook AML团队发文，从应用的角度披露了很多FB内部用的机器学习系统，其中Sigma（做异常检测的）好像是第一次对外说，其他的比如FBFlow, Lumos, Facer等等之前都有讲过 很有意思的是inference全部是CPU，GPU只是用来做training。而且各种算法都有 也会针对不同的问题使用不同的硬件做优化，训练频率和时间也各不相同 文章里面还谈到针对神经网络的拓扑结构优化硬件调度算法等等，是一篇信息量很大的文

机器学习人工学20171231

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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-2018429

1. Apple发文讲Hey Siri wake word Personalized Hey Siri 链接：https://machinelearning.apple.com/2018/04/16

机器学习人工学weekly-2018421

Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet

机器学习人工学weekly-2018923

Rosetta: Understanding text in images and videos with machine learning

机器学习人工学weekly-2018617

链接：https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/insights/2018/twittertensorflow.html

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-201899

Searching toward pareto-optimal device-aware neural architectures

机器学习人工学weekly-2018819

1. 大神的profile，最近的optimizer search, AutoAugment，device placement, MnasNet, Swish，ENAS全部参与。n久前有幸1:1过一次聊seq2seq

机器学习人工学weekly-2018527

Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system

机器学习人工学weekly-2018513

1. Google I/O召开大会，个人觉得最有意思的是TPU 3.0和AI冒充真人打电话

机器学习人工学weekly-2018317

1. PyTorch构架分析 PyTorch – 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 链接：https://bl

机器学习人工学weekly-2018218

新年快乐！ 注意下面很多链接都需要访问外国网站，无奈国情如此。 1. RL相关 1.1 DeepMind发布IMPALA算法和新的RL测试环境DMLab-30 IMPALA主要是利用了新提出的V-trace operator进行off-policy学习，还针对TF/cuDNN做了很多优化，最后效果是实现了在Atari 57个游戏任务里面一定程度上的transfer learning DMLab-30里面有30个新的任务，有些要测试long term memory，

机器学习人工学weekly-2018610

1. MIT脑科学课程视频，虽然跟工程不太一样，但是cognitive science也是很重要

机器学习人工学weekly-2018121

1. Google Brain发布2017年总结贴，感觉今年vision方面已经没什么进展了，AutoML还是优先级最高的 链接：https://research.googleblog.com/