1.源码剖析狗屁不通文章生成器
2.如何用JAVA写一个知乎爬虫
3.你知道知乎上面挣钱的知乎知乎工作是真还是假吗?
4.知乎一天万赞！华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
5.PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
6.第01期-答知友评论/私信菲阿里四价策略（附源码）

源码剖析狗屁不通文章生成器

       一个名为“狗屁不通文章生成器”的项目在网络上引起了广泛关注，短短时间内就收获了.6千个星标和2.2千个分支。源码源码尽管项目只有6个文件，知乎知乎但其背后的问答问答黑科技却让其能够自动生成文章，引发了人们的源码源码源码编辑器不用下载玩好奇。

       该项目起源于一个知乎问题，知乎知乎提问者需要写一份关于学生会退会的问答问答六千字申请。在众多的源码源码回答中，一位答主通过开源项目“狗屁不通文章生成器”迅速生成了一篇相关文章，知乎知乎不仅解决了提问者的问答问答困扰，还得到了广大网友的源码源码认同。文章内容虽然冗长且缺乏逻辑，知乎知乎但段段紧扣主题，问答问答引用了大量名人名言，源码源码使文章显得颇具说服力。

       “狗屁不通文章生成器”最初是基于Python3的版本，后来有用户整理了网页版，并由suulnnka修改为在线版本，增强了页面样式，使使用更加便捷。通过查询参数将生成主题输入，用户可以轻松获取文章。在源码分析中，我们可以发现生成文章的核心方法是将文章内容作为数组存储，数组中的每个元素代表一个章节，通过循环遍历数组生成文章。

       作者通过在每个章节中随机添加名人名言、论述以及终止章节，以达到生成文章的效果。虽然这种方法简单有效，但也导致生成的文章内容重复度较高。为了解决这一问题，作者在项目中表示下一步计划将防止文章内容过于重复。此外，该项目还受到了网友的进一步开发，包括日语版和用于喷人内容的版本。

       值得一提的nutuicli源码详解是，项目中的代码大量使用了中文函数名和变量名，这种做法在编程中并不多见，展现了项目作者的独特风格。作者还特意修改了代码中遗漏的英文变量名，将其改为中文，进一步优化了代码的可读性。

       总的来说，“狗屁不通文章生成器”通过简单的代码实现了文章的自动生成，满足了一定需求，但也存在内容重复度高的问题。该项目的开发和应用，展示了编程领域中创新与实用的结合，同时也引发了对于文本生成技术的深入思考。

如何用JAVA写一个知乎爬虫

       ä¸‹é¢è¯´æ˜ŽçŸ¥ä¹Žçˆ¬è™«çš„源码和涉及主要技术点：

       ï¼ˆ1）程序package组织

       ï¼ˆ2）模拟登录（爬虫主要技术点1）

        要爬去需要登录的网站数据，模拟登录是必要可少的一步，而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录，需要两大步骤是：（1）对登录的请求过程进行分析，找到登录的关键请求和步骤，分析工具可以有IE自带(快捷键F)、Fiddler、HttpWatcher；（2）编写代码模拟登录的过程。

       ï¼ˆ3）网页下载（爬虫主要技术点2）

        模拟登录后，便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个网络连接线程池，并且封装了常用的get和post两种网页下载的方法。

       ï¼ˆ4）自动获取网页编码（爬虫主要技术点3）

        自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供方法可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。

       ï¼ˆ5）网页解析和提取（爬虫主要技术点4）

        使用Java写爬虫，常见的网页解析和提取方法有两种：利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说，Jsoup就可以解决问题，极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能，使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。

       ï¼ˆ6）正则匹配与提取（爬虫主要技术点5）

        虽然知乎爬虫采用Jsoup来进行网页解析，但是仍然封装了正则匹配与提取数据的方法，因为正则还可以做其他的事情，如在知乎爬虫中使用正则来进行url地址的过滤和判断。

       ï¼ˆ7）数据去重（爬虫主要技术点6）

        对于爬虫，根据场景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量数据，比如几万或者十几万条的情况，使用Map或Set便可；（2）中量数据，比如几百万或者上千万，使用BloomFilter（著名的布隆过滤器）可以解决；（3）大量数据，上亿或者几十亿，Redis可以解决。知乎爬虫给出了BloomFilter的实现，但是采用的Redis进行去重。

       ï¼ˆ8）设计模式等Java高级编程实践

        除了以上爬虫主要的技术点之外，知乎爬虫的实现还涉及多种设计模式，主要有链模式、单例模式、组合模式等，同时还使用了Java反射。除了学习爬虫技术，这对学习设计模式和Java反射机制也是一个不错的案例。

       4. 一些抓取结果展示

你知道知乎上面挣钱的工作是真还是假吗?

       在知乎上，有些用户声称通过各种方法轻松赚钱，比如购买域名并利用色情名称吸引用户安装软件以月入过万。然而，这种做法早已过时，且获取源代码本身就几乎不可能。我尝试了知乎上的一位高赞回答者推荐的教程，花费元建立了一个网站，但发现大多数广告联盟没有适合PC的 product，即使有审核也很严格，除非在自己的网站上展示广告，否则不会获得收入。因此，这种方法的月收入是0元。

       另一种常见的建议是写文章，如头条号、百度号等，声称只要会写字就能月入过万。然而，实际情况是，头条号需要至少一个月的时间才能转正并获得收益，而且要写出阅读量超过W+的爆文并不容易。即使写出高阅读量的文章，收入也不一定可观。thinkphp知识源码例如，我曾在百度百家注册并写出了一篇阅读量达W+的文章，但仅获得-元的收入。因此，这种方法的前半年基本没有收入，后半年的收入也取决于运气。

       还有人建议在知乎上写文章，专注于某个领域，成为大V后就有约稿，转发一次就能获得几千的收入。然而，我尝试了这个方法，一年的努力才积累了万粉，而有些人却通过复制粘贴就能迅速获得大量点赞。这些常见的套路在知乎上欺骗粉丝，而真正能赚钱的方法往往不会公开分享。因此，不要轻信别人的轻松赚钱方法，真正赚钱的方法往往写在刑法里。

知乎一天万赞！华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了

       探索JDK源码，无疑是提升编程技能的高效路径。随着时间的推移，JDK经过了精心打磨，代码结构紧凑，设计模式巧妙，运行效率卓越，凝聚了众多技术大牛的智慧结晶。要提升代码理解力，深入研究JDK源码是不可或缺的步骤。

       对于初学者来说，借助他人的深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的指导，能让你在学习中站得更高，看得更远。现在，就为你推荐一份极具价值的打包 spring源码JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因，这里只能呈现部分精华内容：

       第1章：深入多线程基础

       第2章：原子操作的Atomic类解析

       第3章：Lock与Condition的深入理解

       第4章：同步工具类的实战讲解

       第5章：并发容器的奥秘揭秘

       第6章：线程池与Future的实践指南

       第7章：ForkJoinPool的工作原理

       第8章：CompletableFuture的全面解析

       想要获取完整的详细内容，可以直接点击以下链接获取：[传送门]

       如果你对源码学习有持续的热情，我的GitHub资源库也等待你的探索：[传送门]

PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor

       本系列文章同步发布于微信公众号小飞怪兽屋及知乎专栏PyTorch源码学习-知乎(zhihu.com)，欢迎关注。

       若问初学者接触PyTorch应从何学起，答案非神经网络（NN）或自动求导系统（Autograd）莫属，而是看似平凡却无所不在的张量（Tensor）。正如编程初学者在控制台输出“Hello World”一样，Tensor是PyTorch的“Hello World”，每个初学者接触PyTorch时，都通过torch.tensor函数创建自己的Tensor。

       编写上述代码时，我们已步入PyTorch的宏观世界，利用其函数创建Tensor对象。然而，Tensor是如何创建、存储、设计的？今天，让我们深入探究Tensor的微观世界。

       Tensor是什么？从数学角度看，Tensor本质上是多维向量。在数学里，数称为标量，一维数据称为向量，二维数据称为矩阵，三维及以上数据统称为张量。维度是衡量事物的方式，例如时间是一种维度，销售额相对于时间的关系可视为一维Tensor。Tensor用于表示多维数据，在不同场景下具有不同的物理含义。

       如何存储Tensor？在计算机中，程序代码、数据和生成数据都需要加载到内存。存储Tensor的物理媒介是内存（GPU上是显存），内存是ovn源码解析一块可供寻址的存储单元。设计Tensor存储方案时，需要先了解其特性，如数组。创建数组时，会向内存申请一块指定大小的连续存储空间，这正是PyTorch中Strided Tensor的存储方式。

       PyTorch引入了步伐（Stride）的概念，表示逻辑索引的相对距离。例如，一个二维矩阵的Stride是一个大小为2的一维向量。Stride用于快速计算元素的物理地址，类似于C/C++中的多级指针寻址方式。Tensor支持Python切片操作，因此PyTorch引入视图概念，使所有Tensor视图共享同一内存空间，提高程序运行效率并减少内存空间浪费。

       PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类，与逻辑表示类Tensor解耦，建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是声明类，具体实现在实现类StorageImpl中。StorageImp有两个核心成员：Storage和StorageImpl。

       PyTorch的Tensor不仅用Storage类管理物理存储，还在Tensor中定义了很多相关元信息，如size、stride和dtype，这些信息都存在TensorImpl类中的sizes_and_strides_和data_type_中。key_set_保存PyTorch对Tensor的layout、device和dtype相关的调度信息。

       PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件，在该文件中创建了一个继承基类TensorBase的类Tensor。TensorBase基类封装了所有与Tensor存储相关的细节。在类Tensor中，PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml中声明的函数替换此处的宏${ tensor_method_declarations}

       Python中的Tensor继承于基类_TensorBase，该类是用Python C API绑定的一个C++类。THPVariable_initModule函数除了声明一个_TensorBase Python类之外，还通过torch::autograd::initTorchFunctions(module)函数声明Python Tensor相关的函数。

       torch.Tensor会调用C++的THPVariable_tensor函数，该函数在文件torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp中。在经过一系列参数检测之后，在函数结束之前调用了torch::utils::tensor_ctor函数。

       torch::utils::tensor_ctor在文件torch/csrc/utils/tensor_new.cpp中，该文件包含了创建Tensor的一些工具函数。在该函数中调用了internal_new_from_data函数创建Tensor。

       recursive_store函数的核心在于

       Tensor创建后，我们需要通过函数或方法对其进行操作。Tensor的方法主要通过torch::autograd::variable_methods和extra_methods两个对象初始化。Tensor的函数则是通过initTorchFunctions初始化，调用gatherTorchFunctions来初始化函数，主要分为两种函数：内置函数和自定义函数。

第期-答知友评论/私信菲阿里四价策略（附源码）

       在某条回答下方，一位知友请求撰写一个菲阿里四价策略的代码。

       近期，讨论该策略的热度上升。

       然而，当前正值炎夏，拖延症与懒癌再次发作。

       于是，我运用搜集学习资料的技能，发现知乎上已有多个Python版本的实现。

       从中挑选了三个质量上乘的版本，排序不分先后。

       考虑到关注我的用户中不乏使用传统量化/程序化平台的，

       我进一步在策略仓库中找到了一个交易开拓者TB的改进版本，

       旨在帮助提出请求的知友。

       “言辞无需过多，展示代码便是。

       我是 @quantkoala，一个专注于搜集与分享策略源码（涵盖股票与期货）的量化/程序化策略捕手。

       在『量化藏经阁』社群持续分享，欢迎关注、点赞并与我沟通交流，共同探讨、共享成果，增进相互理解和共同成长。

       更多相关内容请见：

揭秘数字门店大骗局

       揭秘数字门店大骗局，市场鱼龙混杂，总有一些老鼠屎会搅坏一锅粥。小编提醒大家，当项目宣称是支付宝、微信推出的时，要警惕可能存在骗局。特别是深圳某公司在知乎上大谈数字门店骗局，实则自己也在做数字门店。揭露骗局的人，本身也从事相关业务，其言论是否值得信任，令人质疑。

       骗局一：一些公司以“独家”、“唯一”、“指定”等旗号招摇撞骗。实际上，支付宝、微信、抖音等平台都开放了接口，任何人只要有技术和公司都可以开发相关系统。但有些公司为了快速盈利，打着官方名义行骗。

       骗局二：深圳某公司以卖源码为噱头，声称资金、数据、客户资源都是你的，自己是源头。实则是在欺骗消费者。他们以低价出售源码，实则是在利用消费者的无知。

       骗局三：不少公司没有与官方签约相关政策，服务商后台商户数据寥寥无几，却自称是技术公司。实际上，他们并没有拿到官方奖励，却还在标榜自己。

       骗局四：有些公司宣称能把某音、某团、某饿平台的订单引入数字经营小程序，降低平台抽佣。实则这是美团开放的一个功能，平台仍会抽%左右，加上配送费，并没有给商家节省费用。

       骗局五：共享wifi收益也是骗局之一。一些公司宣称观看一次广告就有0.3-元的收益，实则并没有统一标准，甚至需要消费者投资才能获得收益。

       骗局六：打价格战，以低价吸引消费者。实则低价背后隐藏着诸多问题。

       骗局七：以电商小程序奖励为噱头，误导消费者。

       骗局八：滥用官方新政策，歪曲政策。

       骗局九：源码是公司的核心，轻易出售源码，实则在欺骗消费者。

       创业不易，希望大家擦亮眼睛，避免踩坑。

大全！Python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博弹幕！

       大家好~ 我是菜鸟哥！今天讲解如何用python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博等平台的弹幕和评论，这类爬虫结果用于娱乐、舆情分析。

       本文提供六个平台的十个爬虫案例，感兴趣的朋友可按平台顺序查看。完整源码已提供。

       以芒果TV为例，以**《悬崖之上》为例，讲解如何爬取弹幕和评论。芒果TV的弹幕数据通过开发者工具抓包获得，视频每播放一分钟更新一次数据包。评论数据在网页底部，通过抓包分析得到。

       腾讯视频以**《革命者》为例，弹幕数据同样通过开发者工具抓包获得，视频每播放秒更新一次数据包。评论数据在网页底部，通过抓包分析得到。

       B站以视频《“这是我见过最拽的一届中国队奥运冠军”》为例，弹幕数据通过点击弹幕列表行展开，查看历史弹幕获得。评论数据在网页下方，通过抓包分析得到。

       爱奇艺以**《哥斯拉大战金刚》为例，弹幕数据通过开发者工具抓包获得，视频每秒更新一次数据包。评论数据在网页下方，通过抓包分析得到。

       知乎以热点话题《如何看待网传腾讯实习生向腾讯高层提出建议颁布拒绝陪酒相关条令？》为例，爬取回答内容。知乎的回答内容为动态加载，通过抓包分析得到。

       微博以热搜《霍尊手写道歉信》为例，爬取评论内容。微博评论为动态加载，通过抓包分析得到。

       以上便是今天的全部内容，完整源码已提供。如果你喜欢今天的内容，希望你能在下方点个赞和在看支持我，谢谢！

       Python资料免费领取

哪里可以找到app开源代码知乎

       开放源代码也称为源代码公开，指的是一种软件发布模式。一般的软件仅可取得已经过编译的二进制可执行档，通常只有软件的作者或著作权所有者等拥有程序的原始码。有些软件的作者会将原始码公开，此称之为“源代码公开”，但这并不一定符合“开放原代码”的定义及条件，因为作者可能会设定公开原始码的条件限制，例如限制可阅读原始码的对象、限制衍生品等，好的源码基本都要收费或者有其他条件。商业源码：源代码类型区分软件，通常被分为两类：开源源码和商业源码。 开源源码一般是不仅可以免费得到，而且公开源代码；相对应地，商业源码则是不公开源代码，即收费购买或者有条件公开源码。社交app源码：专门针对社交领域的app开源产品，目前国内比较少，从开源中国社区、各大网站统计的数据来看，ThinkSNS算是其中做的比较好的产品。