之前爬美团外卖后台的时候出现的问题，各种方式拖动验证码都无法成功，包括直接控制拉动，模拟人工轨迹的随机拖动都失败了，最后发现只要用chrome driver打开页面，哪怕手动登录也不可以，猜测driver肯定是直接被识别出来了。一开始尝试了改user agent等方式，仍然不行，由于其他项目就搁置了。今天爬淘宝生意参谋又出现这个问题，经百度才知道原来chrome driver的变量有一个特征码，网站可以直接根据特征码判断，经百度发现有4种方法可以解决，记录一下自己做的尝试。 1、mitproxy拦截请求 √ 本质上就是在响应中利用mitproxy将包含的webdriver的JS中的关键字替换成

详细解释F5负载均衡设备上实现One Connnect的原理，如何实现Client端和Server端的连接聚合。

软件介绍: 电脑挖机制版软件，可以用数字键画图。笔记本用键盘画请先按FN键 NUM LK键，再按123456789。可设置链条及循环圈数，设置文件大小、配置颜色等。

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针对长 短期记忆网络（LSTM） 在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人，且无法进行多种可能性预测的问题，提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型（AttenGAN），来对行人交互模式进行建模和概率性地对多种合理可能性进行预测。AttenGAN 包括一个生成器和一个判别器，生成器根据行人过去的轨迹概率性地对未来进行多种可能性预测，判别器用来判断一个轨迹是真实的还是由生成器伪造生成的，进而促进生成器生成符合社会规范的预测轨迹。生成器由一个编码器和一个解码器组成，在每一个时刻，编码器的LSTM综合注意力机制给出的其他行人的状态，将当前行人个体的信息编码为隐含状态。预测时，首先用编码器LSTM的隐含状态和一个高斯噪声连接来对解码器LSTM的隐含状态初始化，解码器LSTM将其解码为对未来的轨迹预测。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明，AttenGAN模型不仅能够给出符合社会规范的多种合理的轨迹预测，并且在预测精度上相比传统的线性模型（Linear）、LSTM模型、社会长短期记忆网络模型（ S-LSTM）和社会对抗网络（ S-GAN）模型有所提高，尤其在行人交互密集的场景下具有较高的精度性能。对生成器多次采样得到的预测轨迹的可视化结果表明，所提模型具有综合行人交互模式，对未来进行联合性、多种可能性预测的能力。   行人轨迹预测是指根据行人过去一段时间 的轨迹，预测其未来的轨迹，该技术在自动驾驶“和服务机器人导航中都有着广泛的应用。行人在决策的过程中比较灵活主观，甚至完全相同的场景，不同的人都会采取不同的决策。