看小说
好多好多的广告是必然的..
所以
去掉iframe
去掉script
另:@include 你想要干掉的网站.
// ==UserScript==
// @name xiaoshuo110
// @version 01.08.0072
// @description Version 01.08.0072
// @author .paradise
// @include http://www.xiaoshuo110.com/*
// @include http://www.xsmi.net/*
// @updateURL http://code.jquery.com/jquery-1.4.2.js
// ==/UserScript==
(function(){
var s = document.getElementsByTagName("iframe");
for(var i in s){
s[i].src="about:blank";
}
var s = document.getElementsByTagName("script");
for(var i in s){
s[i].src="about:blank";
}
})();
把下面的代码另存为标签....也可以完成对弹出框的拦截....好处是不需要油猴支持
想用时一点就ok了
javascript: void(function() { for(var i = 0; i < document.getElementsByTagName('script').length; i++) { frame = document.getElementsByTagName('script')[i]; frame.parentElement.removeChild(frame); } for(var i = 0; i < document.getElementsByTagName('iframe').length; i++) { frame = document.getElementsByTagName('iframe')[i]; frame.parentElement.removeChild(frame); } for(var i = 0; i < document.getElementsByTagName('object').length; i++) { frame = document.getElementsByTagName('object')[i]; frame.parentElement.removeChild(frame); } for(var i = 0; i < document.getElementsByTagName('a').length; i++) { frame = document.getElementsByTagName('a')[i]; var h = frame.getAttribute('href'); var myhost = frame.getAttribute('target'); if(h && h.length > 50) { frame.parentElement.removeChild(frame); }else if(myhost && myhost.length > 2) { frame.parentElement.removeChild(frame); }else if(h && h.indexOf(document.location.host) == -1) { frame.parentElement.removeChild(frame); } } for(var i = 0; i < document.getElementsByTagName('div').length; i++) { frame = document.getElementsByTagName('div')[i]; var h = frame.getAttribute('style'); if(h && h.length > 50) { frame.parentElement.removeChild(frame); } } })()
刚刚看了一个问答,
随便写了写
想法大体这样
有试好的给个回信
引用
我想用java获取URL请求最终的html源码(js解析过的),用于发送邮件。
在firefox中右键,“查看源码”,是js还没解析过的html代码,而“查看元素”,可以看到最终的html源码。
不知在java代码中怎么获取js已解析过的最终的html源码?
1.写一个服务 : 比如
http://localhost:8001/getHtml.do
把提交的htmlcode 写到指定的log中去
2.写一个油猴:
// ==UserScript==
// @name getHTML
// @version 1.1
// @description Version 01.08.0072
// @author maodajun
// @include http://localhost:8080/*
// @updateURL http://code.jquery.com/jquery-1.4.2.js
// ==/UserScript==
$(function(){
var s = document.body.innerHTML;
$.ajax({
type: "POST",
url: "http://localhost:8001/getHtml.do",
data: {htmlcode :s}
});
});
3.写一个java代码
启动jetty: 8001端口
4.写一个java代码
调用: cmd chrome http://localhost:8080/abc.do
这样完成后再有需求就要解析html了
不过我还是希望使用更人性化的工具
比如 selenium
[url] http://loveexception.iteye.com/blog/154546[/url]
或 fitness
刚刚
分享到:
相关推荐
"基于生成对抗网络的对抗样本攻击方法" 本文总结了对抗样本攻击的原因及当前情况,接着针对对抗样本攻击领域的最新方向,提出了一种基于生成对抗网络的对抗样本攻击方法。该方法能够对原始深度学习模型以及经过对抗...
电子对抗原理是现代战争中不可或缺的一部分,它涵盖了电子侦察、电子干扰和电子防御等多个领域。在信息化战争中,掌握电子对抗技术对于确保战场优势具有重大意义。本资料主要围绕"电子对抗原理与技术"这一主题,结合...
由于提供的【部分内容】看起来是由OCR扫描技术产生的文字,其中包含了很多...这个概述是根据雷达对抗一般知识构建的,而不是直接从提供的文件内容中提取。要精确回答文件内容的知识点需要提供清晰、准确的文本信息。
### 电子对抗原理与技术 #### 一、电子对抗概论 ##### 1.1 定义 电子对抗(Electronic Warfare, EW)是指利用电磁能和定向能控制电磁频谱或通过利用电磁频谱来攻击敌人。它主要包括电子侦察、电子干扰、电子摧毁等...
对抗学习是一种在人工智能领域,尤其是深度学习中广泛应用的技术,它主要关注如何使机器学习模型对特定的输入变得不敏感或无法正确识别。在本场景中,我们关注的是对抗性攻击在网络图片检测,特别是针对NPC(非玩家...
【机器学习】什么是对抗样本?对抗样本原理及分析,原作者Arxiv Insights。对抗样本由Christian Szegedy等人提出,是指在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本,导致模型以高置信度给出一个错误的输出。...
《雷达对抗原理》是西安电子科技大学的一门专业课程,涵盖了雷达系统的基本概念、工作原理以及如何利用策略和技术来对抗雷达的探测。这门课程的重要性和深度在于它涉及到现代军事、航空航天以及安全防御等多个领域的...
军事智能博弈对抗系统设计框架研究 本文研究了军事智能博弈对抗系统设计框架,旨在探索在复杂多变的战场环境下,如何制定高效的军事策略并进行及时调整。文章首先介绍了人工智能技术在军事领域的应用价值和前景,...
由于深度学习模型往往容易受到微小干扰的影响,这些干扰被称为【对抗样本】,它们可能导致原本准确的模型做出错误的判断,从而对基于深度学习的目标检测系统造成安全隐患。 对抗样本的概念源自于深度学习模型对于...
AI安全领域中的对抗样本技术是一个至关重要的研究方向,其关注点在于如何识别、防御以及对抗恶意设计的数据样本。这些对抗样本是经过特殊处理的输入,目的是欺骗机器学习模型,使之作出错误的判断或响应。对抗样本...
光电对抗是现代军事技术中的一个重要领域,涉及到激光、红外、紫外等光电子技术在军事上的应用。本资源包“光电对抗原理与应用.zip”显然是一套教学材料,包含多个章节的PPT,旨在深入讲解这一领域的核心概念和技术...
PyTorch生成对抗网络编程(畅销书《Python神经网络编程》作者最新力作!用PyTorch构建自己的生成对抗网络) by 塔里克·拉希德
1. 图像合成:生成高质量的图像,可以用于游戏、电影和广告中。 2. 数据增强:生成额外的训练数据,尤其是当真实数据稀缺时。 3. 无监督学习:在没有标签数据的情况下学习数据的内在分布。 4. 图像转换:将一张...
越来越多地用于医学图像分析领域的深度学习模型具有重大的安全风险,即它们对对抗样本的脆弱性。 对抗样本是精心设计的样本,它们迫使机器学习模型在测试期间出错。 这些恶意样本已被证明在误导分类任务方面非常...
利用GAN的思想,进行数字对抗样本生成,以LeNet作为图像分类模型,LeNet是一个小型的神经网络结构,仅包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接。该轻量级网络能快速、占内存小、高精确度的解决复杂度比较低的问题...
标题中的“pytorch_FGSM_对抗样本”指的是在PyTorch深度学习框架下实现的Fast Gradient Sign Method(FGSM)对抗样本技术。这是一种用于研究深度学习模型安全性的方法,尤其是在人工智能领域,尤其是图像识别中,它...
对抗样本生成技术是近年来深度学习领域中的一个重要研究方向,它主要关注如何通过在输入样本中添加微小的、精心设计的扰动,以误导深度学习模型做出错误的判断,从而达到攻击的目的。这种方法揭示了深度学习模型在...
同时,以雷达对抗和水声对抗为例,介绍了有源对抗和无源对抗技术。下篇主要是网络对抗部分的内容,介绍了网络攻击的基本概念和各种网络攻击技术,详细介绍了信息安全工程、信息交换安全技术及网络系统安全技术。...
然而,尽管YOLOv5在交通和道路标志检测上表现出色,但近期的研究揭示了这类模型对对抗性攻击的脆弱性。 对抗性攻击是针对深度学习模型的一种策略,通过向输入数据添加微小且难以察觉的扰动(perturbations),以...