1.短视频一键采集源码开发思路第二篇
2.网络抓包工具Wireshark下载安装&使用详细教程
3.「安卓按键精灵」扒别人脚本的解析解析界面源码
4.Diffusion Model原理详解及源码解析
5.从源码解析Electron的安装为什么这么慢
6.解析LinuxSS源码探索一探究竟linuxss源码

短视频一键采集源码开发思路第二篇

       本文聚焦于短视频一键采集下载源码的开发思路，旨在提供实现视频批量提取及下载的下载关键解析代码。主要解析内容包括：视频名称、源码源码作者、整套日期、解析解析下载地址、下载怎么 下载solr源码作者URL、源码源码评论人昵称、整套评论人首页URL、解析解析评论日期及内容。下载接下来，源码源码将详细阐述上述内容的整套解析源码。

       **视频名称解析**：利用正则表达式从HTML页面中提取视频名称。解析解析代码如下：

       csharp

       string title_b = "";

       string pattern = @"";

       string html = /* HTML content */;

       Match match = Regex.Match(html,下载 pattern);

       if (match.Success) {

        string contentValue = match.Groups[1].Value;

        title_b = contentValue;

        if (title_b.Trim() == "dd-记录美好生活") {

        title_b = "";

        }

        Console.WriteLine("Content Value: " + contentValue);

       }

       **视频作者解析**：通过正则表达式从HTML中获取作者信息。

       csharp

       string zuozhe = "";

       string htmlContent = /* HTML content */;

       try {

        Regex regex = new Regex(@"(.*?源码源码)", RegexOptions.IgnoreCase);

        Match match = regex.Match(htmlContent);

        if (match.Success) {

        zuozhe = match.Groups[1].Value;

        zuozhe = zuozhe.Replace("", "");

        zuozhe = zuozhe.Replace("/", "");

        zuozhe = zuozhe.Replace("·", "");

        zuozhe = zuozhe.Replace("日", "");

       }

       **视频日期解析**：转换并提取视频日期，适应多种格式。

       csharp

       string shipin_dates = "";

       string htmlContent = /* HTML content */;

       try {

        Regex regex = new Regex(@"(.*?)", RegexOptions.IgnoreCase);

        Match match = regex.Match(htmlContent);

        if (match.Success) {

        shipin_dates = match.Groups[1].Value.Trim();

        shipin_dates = shipin_dates.Replace("", "");

        shipin_dates = shipin_dates.Replace("/", "");

        shipin_dates = shipin_dates.Replace("·", "");

        shipin_dates = shipin_dates.Replace("日", "");

        shipin_dates = shipin_dates.Replace("年", "-");

        shipin_dates = shipin_dates.Replace("月", "-");

       }

       **视频下载地址解析**：通过自定义函数`mp4_ceng`从HTML中获取视频的MP4层地址。

       csharp

       public string mp4_ceng(string html) {

        string mp4_url = "";

        string srcValue = GetSrcFromSourceTag(html);

        mp4_url = srcValue;

        return mp4_url;

       }

       static string GetSrcFromSourceTag(string input) {

        Regex regex = new Regex(@"]+src\s*=\s*""([^""]+)""");

        Match match = regex.Match(input);

        if (match.Success) {

        return match.Groups[1].Value;

        } else {

        return null; // 或者抛出异常，视情况而定

        }

       }

       **软件功能及实现逻辑**：开发的工具支持批量导入分享链接，并通过解析链接获取视频信息进行下载。流程包括：导入链接、解析分享URL、获取原始播放地址、截取视频ID、拼接视频播放层页面地址，并使用上述解析代码进行下载。此工具能够自动化处理视频采集与下载任务，简化操作流程。

网络抓包工具Wireshark下载安装&使用详细教程

       Wireshark是一款用于捕获和解析网络数据包的工具，它能够运行在Windows和Linux操作系统上，广泛应用于网络协议分析。以下是Wireshark的下载、安装和基本使用方法的详细步骤。

       在Windows系统中安装Wireshark，首先需要访问Wireshark官网下载对应版本的安装包。目前最新版本是3.2.4，提供包括Windows（位和位）、Mac OS和源码包在内的多种下载选项。下载完成后，双击安装文件，按照默认设置进行安装即可。

       安装完成后，用户可以在Windows“开始”菜单中找到Wireshark图标。启动Wireshark后，专注爬虫源码用户可以看到主界面中列出的可用接口，如本地连接3、本地连接等。选择一个接口进行捕获，即可开始捕获该接口上的数据包。

       捕获数据包时，用户可以利用显示过滤器功能快速查找所需数据包。显示过滤器允许用户根据协议、应用程序、字段名或特定值进行过滤，大大提高了数据查找的效率。在Wireshark界面中输入显示过滤器并执行即可。

       Wireshark会自动解析捕获的数据包，并展示其层次结构，方便用户进行深入分析。数据包层次结构分布在Wireshark界面的不同面板中，包括Packet List、Packet Details和Packet Bytes面板。用户可以在Packet List面板中查找特定数据包，然后在Packet Details面板中展开层次结构进行详细分析。此外，Wireshark还支持查看数据包的物理层、链路层、网际层、传输层和应用层信息，从而实现对网络协议的全面解析。

       通过对Wireshark的使用，用户能够深入理解网络数据包的组成和运行机制，为网络故障排查、性能优化和安全审计等工作提供有力支持。通过Wireshark的捕获、过滤和分析功能，用户可以高效地获取和理解网络通信的详细信息。

「安卓按键精灵」扒别人脚本的界面源码

       在一次技术交流中，有朋友向我咨询如何解析别人的安卓脚本界面源码，我虽不擅长直接破解，但分享一下如何通过常规手段揭开这一层神秘面纱。

       界面的代码其实并不复杂，主要由几个基础元素构成，模仿起来并不困难。不过，这里我们不走寻常路，而是python 源码使用要深入探究其背后的逻辑和文件结构。

       要找到界面代码，首先需要进入脚本的安装目录，通常在"/data/data/"后面跟随应用的包名。打开这个目录，找到其中的"files"文件夹，这个文件夹往往是保存应用界面配置的地方，基于以往的经验，我们先一探究竟。

       在一堆与脚本相关的文件中，我们使用文本读取命令逐一探索。代码逻辑是逐个读取文件内容，比如当我们看到script.cfg文件，它虽与界面截图对应，但并非源码，只是记录了用户填写内容的配置信息。

       在遍历的输出结果中，我注意到一行标注为"script.uip"的文件。从后缀名判断，这可能是与UI界面相关的。更有趣的是，它包含了一些花括号{ }，这提示了我们可能找到了界面源码的线索。

       接着，我们面对的是可能存在的乱码问题。按键的乱码可能是加密或编码问题，通过观察问号，猜测是编码错误。编码为utf8的按键支持广泛，我们尝试用转码插件来解决这个问题，以gbk编码为例进行测试，结果出乎意料地顺利。

       解决乱码后，我们将调试结果复制到文本中，确认这就是我们寻找的界面源码。将其粘贴回脚本中，界面效果依然保持完好。

       但别忘了，包名这一关键信息可能需要用户自行获取。在运行脚本时，可以在界面上找到包名。为了简化操作，我们可以在脚本中直接引入包名，跳过遍历，美颜gpu源码直接读取界面文件。

       至此，我们已经完成了从头到尾的解析过程，代码也变得更加简洁有效。如果你对这些内容感兴趣，不妨试着操作一番，或许会有所收获。

       当然，如果你在探索过程中遇到任何问题，或者想要了解更多关于按键精灵的资源，别忘了关注我们的论坛、知乎账号以及微信公众号"按键精灵"，那里有更全面的教程和讨论。

Diffusion Model原理详解及源码解析

       Hello，大家好，我是小苏

       今天来为大家介绍Diffusion Model（扩散模型），在具体介绍之前呢，先来谈谈Diffusion Model主要是用来干什么的。其实啊，它对标的是生成对抗网络（GAN），只要GAN能干的事它基本都能干。在我一番体验Diffusion Model后，它给我的感觉是非常惊艳的。我之前用GAN网络来实现一些生成任务其实效果并不是很理想，而且往往训练很不稳定。但是换成Diffusion Model后生成的则非常逼真，也明显感觉到每一轮训练的结果相比之前都更加优异，也即训练更加稳定。

       说了这么多，我就是想告诉大家Diffusion Model值得一学。但是说实话，这部分的公式理解起来是有一定困难的，我想这也成为了想学这个技术的同学的拦路虎。那么本文将用通俗的语言和公式为大家介绍Diffusion Model，并且结合公式为大家梳理Diffusion Model的代码，探究其是如何通过代码实现的。如果你想弄懂这部分，请耐心读下去，相信你会有所收获。

       如果你准备好了的话，就让我们开始吧！！！源码系统中文

       Diffusion Model的整体思路如下图所示：

       其主要分为正向过程和逆向过程，正向过程类似于编码，逆向过程类似于解码。

       怎么样，大家现在的感觉如何？是不是知道了Diffusion Model大概是怎么样的过程了呢，但是又对里面的细节感到很迷惑，搞不懂这样是怎么还原出的。不用担心，后面我会慢慢为大家细细介绍。

       这一部分为大家介绍一下Diffusion Model正向过程和逆向过程的细节，主要通过推导一些公式来表示加噪前后图像间的关系。

       正向过程在整体思路部分我们已经知道了正向过程其实就是一个不断加噪的过程，于是我们考虑能不能用一些公式表示出加噪前后图像的关系呢。我想让大家先思考一下后一时刻的图像受哪些因素影响呢，更具体的说，比如[公式]由哪些量所决定呢？我想这个问题很简单，即[公式]是由[公式]和所加的噪声共同决定的，也就是说后一时刻的图像主要由两个量决定，其一是上一时刻图像，其二是所加噪声量。「这个很好理解，大家应该都能明白吧」明白了这点，我们就可以用一个公式来表示[公式]时刻和[公式]时刻两个图像的关系，如下：

       [公式] ——公式1

       其中，[公式]表示[公式]时刻的图像，[公式]表示[公式]时刻图像，[公式]表示添加的高斯噪声，其服从N(0,1)分布。「注：N(0,1)表示标准高斯分布，其方差为1，均值为0」目前可以看出[公式]和[公式]、[公式]都有关系，这和我们前文所述后一时刻的图像由前一时刻图像和噪声决定相符合，这时你可能要问了，那么这个公式前面的[公式]和[公式]是什么呢，其实这个表示这两个量的权重大小，它们的平方和为1。

       接着我们再深入考虑，为什么设置这样的权重？这个权重的设置是我们预先设定的吗？其实呢，[公式]还和另外一个量[公式]有关，关系式如下：

       [公式] ——公式2

       其中，[公式]是预先给定的值，它是一个随时刻不断增大的值，论文中它的范围为[0.,0.]。既然[公式]越来越大，则[公式]越来越小，[公式]越来越小，[公式]越来越大。现在我们在来考虑公式1，[公式]的权重[公式]随着时刻增加越来越大，表明我们所加的高斯噪声越来越多，这和我们整体思路部分所述是一致的，即越往后所加的噪声越多。

       现在，我们已经得到了[公式]时刻和[公式]时刻两个图像的关系，但是[公式]时刻的图像是未知的。我们需要再由[公式]时刻推导出[公式]时刻图像，然后再由[公式]时刻推导出[公式]时刻图像，依此类推，直到由[公式]时刻推导出[公式]时刻图像即可。

       逆向过程是将高斯噪声还原为预期的过程。先来看看我们已知条件有什么，其实就一个[公式]时刻的高斯噪声。我们希望将[公式]时刻的高斯噪声变成[公式]时刻的图像，是很难一步到位的，因此我们思考能不能和正向过程一样，先考虑[公式]时刻图像和[公式]时刻的关系，然后一步步向前推导得出结论呢。好的，思路有了，那就先来想想如何由已知的[公式]时刻图像得到[公式]时刻图像叭。

       接着，我们利用贝叶斯公式来求解。公式如下：

       那么我们将利用贝叶斯公式来求[公式]时刻图像，公式如下：

       [公式] ——公式8

       公式8中[公式]我们可以求得，就是刚刚正向过程求的嘛。但[公式]和[公式]是未知的。又由公式7可知，可由[公式]得到每一时刻的图像，那当然可以得到[公式]和[公式]时刻的图像，故将公式8加一个[公式]作为已知条件，将公式8变成公式9，如下：

       [公式] ——公式9

       现在可以发现公式9右边3项都是可以算的啦，我们列出它们的公式和对应的分布，如下图所示：

       知道了公式9等式右边3项服从的分布，我们就可以计算出等式左边的[公式]。大家知道怎么计算嘛，这个很简单啦，没有什么技巧，就是纯算。在附录->高斯分布性质部分我们知道了高斯分布的表达式为：[公式]。那么我们只需要求出公式9等式右边3个高斯分布表达式，然后进行乘除运算即可求得[公式]。

       好了，我们上图中得到了式子[公式]其实就是[公式]的表达式了。知道了这个表达式有什么用呢，主要是求出均值和方差。首先我们应该知道对高斯分布进行乘除运算的结果仍然是高斯分布，也就是说[公式]服从高斯分布，那么他的表达式就为 [公式]，我们对比两个表达式，就可以计算出[公式]和[公式]，如下图所示：

       现在我们有了均值[公式]和方差[公式]就可以求出[公式]了，也就是求得了[公式]时刻的图像。推导到这里不知道大家听懂了多少呢？其实你动动小手来算一算你会发现它还是很简单的。但是不知道大家有没有发现一个问题，我们刚刚求得的最终结果[公式]和[公式]中含义一个[公式]，这个[公式]是什么啊，他是我们最后想要的结果，现在怎么当成已知量了呢？这一块确实有点奇怪，我们先来看看我们从哪里引入了[公式]。往上翻翻你会发现使用贝叶斯公式时我们利用了正向过程中推导的公式7来表示[公式]和[公式]，但是现在看来那个地方会引入一个新的未知量[公式]，该怎么办呢？这时我们考虑用公式7来反向估计[公式]，即反解公式7得出[公式]的表达式，如下：

       [公式] ——公式

       得到[公式]的估计值，此时将公式代入到上图的[公式]中，计算后得到最后估计的 [公式]，表达式如下：

       [公式] ——公式

       好了，现在在整理一下[公式]时刻图像的均值[公式]和方差[公式]，如下图所示：

       有了公式我们就可以估计出[公式]时刻的图像了，接着就可以一步步求出[公式]、[公式]、[公式]、[公式]的图像啦。

       这一小节原理详解部分就为大家介绍到这里了，大家听懂了多少呢。相信你阅读了此部分后，对Diffusion Model的原理其实已经有了哥大概的解了，但是肯定还有一些疑惑的地方，不用担心，代码部分会进一步帮助大家。

       代码下载及使用本次代码下载地址： Diffusion Model代码

       先来说说代码的使用吧，代码其实包含两个项目，一个的ddpm.py，另一个是ddpm_condition.py。大家可以理解为ddpm.py是最简单的扩散模型，ddpm_condition.py是ddpm.py的优化。本节会以ddpm.py为大家讲解。代码使用起来非常简单，首先在ddpm.py文件中指定数据集路径，即设置dataset_path的值，然后我们就可以运行代码了。需要注意的是，如果你使用的是CPU的话，那么你可能还需要修改一下代码中的device参数，这个就很简单啦，大家自己摸索摸索就能研究明白。

       这里来简单说说ddpm的意思，英文全称为Denoising Diffusion Probabilistic Model，中文译为去噪扩散概率模型。

       代码流程图这里我们直接来看论文中给的流程图好了，如下：

       看到这个图你大概率是懵逼的，我来稍稍为大家解释一下。首先这个图表示整个算法的流程分为了训练阶段（Training）和采样阶段（Sampling）。

       我们在正向过程中加入的噪声其实都是已知的，是可以作为真实值的。而逆向过程相当于一个去噪过程，我们用一个模型来预测噪声，让正向过程每一步加入的噪声和逆向过程对应步骤预测的噪声尽可能一致，而逆向过程预测噪声的方式就是丢入模型训练，其实就是Training中的第五步。

       代码解析首先，按照我们理论部分应该有一个正向过程，其最重要的就是最后得出的公式7，如下：

       [公式]

       那么我们在代码中看一看是如何利用这个公式7的，代码如下：

       Ɛ为随机的标准高斯分布，其实也就是真实值。大家可以看出，上式的返回值sqrt_alpha_hat * x + sqrt_one_minus_alpha_hat其实就表示公式7。注：这个代码我省略了很多细节，我只把关键的代码展示给大家看，要想完全明白，还需要大家记住调试调试了

       接着我们就通过一个模型预测噪声，如下：

       model的结构很简单，就是一个Unet结构，然后里面嵌套了几个Transformer机制，我就不带大家跳进去慢慢看了。现在有了预测值，也有了真实值Ɛ返回后Ɛ用noise表示，就可以计算他们的损失并不断迭代了。

       上述其实就是训练过程的大体结构，我省略了很多，要是大家有任何问题的话可以评论区留言讨论。现在来看看采样过程的代码吧！！！

       上述代码关键的就是 x = 1 / torch.sqrt(alpha) * (x - ((1 - alpha) / (torch.sqrt(1 - alpha_hat))) * predicted_noise) + torch.sqrt(beta) * noise这个公式，其对应着代码流程图中Sampling阶段中的第4步。需要注意一下这里的跟方差[公式]这个公式给的是[公式]，但其实在我们理论计算时为[公式]，这里做了近似处理计算，即[公式]和[公式]都是非常小且近似0的数，故把[公式]当成1计算，这里注意一下就好。

       代码小结可以看出，这一部分我所用的篇幅很少，只列出了关键的部分，很多细节需要大家自己感悟。比如代码中时刻T的用法，其实是较难理解的，代码中将其作为正余弦位置编码处理。如果你对位置编码不熟悉，可以看一下我的 这篇文章的附录部分，有详细的介绍位置编码，相信你读后会有所收获。

       参考链接由浅入深了解Diffusion

       附录高斯分布性质高斯分布又称正态分布，其表达式为：

       [公式]

       其中[公式]为均值，[公式]为方差。若随机变量服X从正态均值为[公式]，方差为[公式]的高斯分布，一般记为[公式]。此外，有一点大家需要知道，如果我们知道一个随机变量服从高斯分布，且知道他们的均值和方差，那么我们就能写出该随机变量的表达式。

       高斯分布还有一些非常好的性质，现举一些例子帮助大家理解。

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从源码解析Electron的安装为什么这么慢

       Electron的安装速度慢主要源于其跨平台特性导致的二进制基座差异化和默认下载机制。本文通过解析源码，揭示了下载过程中的关键环节。

       安装过程：

       当通过npm install electron -D命令下载时，如果没有配置特定的镜像，npm会默认下载对应平台的二进制基座。这个过程可能会因为网络原因或镜像源选择而变得缓慢。

       解决方法：

       设置.npmrc文件中的ELECTRON_MIRROR，指向国内镜像源，如'/openharmony/d...

       具体下载步骤如下：

       mkdir openharmony_bestechnic

       cd openharmony_bestechnic

       repo init -u gitee.com/openharmony/m... --no-repo-verify

       repo sync -c

       repo forall -c 'git lfs pull'

       2 使用的是arm-gcc编译器，与鸿蒙系统进行封装和映射，编译命令示例如下：

       hb set -root .

       hb set -p bestechnic > display_demo iotlink_demo xts_demo

       选择display_demo

       hb build -f

       编译完成会显示：

       四 下载和运行

       已包含下载指南。编译后的文件会与下载软件和bin文件捆绑，只需将文件复制到Windows环境并按照指示操作即可完成运行。