1.京东商城项目实战HTML+CSS+JavaScript
2.高度优化，自动京东AI开源的领京二值网络inference框架
3.python采集京东app端搜索商品数据(2023-11-15)
4.Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城

京东商城项目实战HTML+CSS+JavaScript

       本文将分享仿京东商城HTML+CSS+JavaScript实战项目，让您深入了解电商网站开发。东软动领下载完整源码请前往《仿京东商城html网页源码》进行获取。源京东

       项目结构清晰，码自下载后您将看到包含HTML、软件java 服务器源码CSS、源码JavaScript及所需的自动完整源码。通过本项目，领京您将学习到电商网站的东软动领核心开发技术。

       页面展示包含京东商城首页及其多个类别，源京东如下：

       首页包括轮播图、码自商品分类（如家电通讯、软件电脑数码等）、源码生活的自动橱窗、家电通讯、monkey源码编译电脑数码、服饰鞋包、美容珠宝、家具生活、母音玩具、食品保健、图书音像以及脚部相关商品。全方位展示京东商城丰富商品。

       通过本项目，您可以学习如何构建结构清晰、功能丰富的电商网站页面，掌握HTML、CSS、JavaScript的实战应用。下载完整源码，easyui 源码购买立即开始您的电商网站开发之旅！

高度优化，京东AI开源的二值网络inference框架

       京东 AI 开源了一个高度优化的针对 ARM 指令集的二值网络推理框架 dabnn。dabnn 是首个针对二值网络的开源推理框架，相较于 BMXNet，其速度提升了一个数量级。dabnn 已在 ACM MM 的 Open Source Software Competition 中被接收。

       二值网络是一种特殊神经网络，权重和中间特征被压缩至 1 位，实现了网络量化到极致。二值网络的优势在于 1 位乘加操作能通过位运算高效实现，使其能在主流硬件平台上无缝运行。相比之下，三值、2 位、ECA规则 源码4 位等量化网络需特殊硬件平台支持，且在计算效率上无法与二值网络匹敌。

       在二值网络领域，已有 BMXNet、BitStream、BitFlow 等推理框架。然而，这些框架或无源代码，或速度较慢。dabnn 则填补了这一空白，提供了针对 ARM 指令集高度优化的推理框架。论文证实了 dabnn 的高效性，并在 ACM MM 的 Open Source Software Competition 中被接收。

       dabnn 通过使用 Binary Direct Convolution 实现二值卷积，而非 BMXNet 使用的owncloud 源码分析 BGEMM。这种策略减少了 addv 指令的使用，优化了 ARM 架构下的计算过程。实验对比显示，dabnn 在 3x3 卷积上的推理速度相较于 TensorFlow Lite 提升了 8~ 倍，相较于 BMXNet 提升了 7~ 倍。

       为方便使用，dabnn 开源了将 ONNX 模型转换为 dabnn 模型的工具。这一功能使得 dabnn 可与几乎所有训练框架兼容。与 BMXNet 相比，dabnn 提供了更广泛的模型转换支持。

       自发布以来，dabnn 已被多个二值网络研究项目采用，包括商汤科技的 IR-Net 和北航等机构的 Balanced Binary Neural Networks with Gated Residual。这些应用展示了 dabnn 在二值网络领域的重要性与实用性。

python采集京东app端搜索商品数据(--)

       一、技术要点：

       1、通过使用charles工具从手机app端进行抓包，可以获取到cookie信息；

       2、无需安装nodejs，整个项目采用纯python源码编写；

       3、搜索商品数据的接口为：functionId=search；

       4、clientVersion的值为".1.4"，同时也兼容更高版本的app；

       5、sign签名算法已经转换为python源码；

       6、body部分需要经过uri编码处理；

       7、sign签名所需的参数包括：

       sign=service.get_st_sign_sv(data_json, functionId, uuid, clientVersion)

       其中，data_json代表body内容；

       functionId表示接口类型，此处为：functionId="search"；

       uuid为设备标识，可以通过抓包获取，例如：uuid="d5aada6cce"；

       clientVersion为app版本号，例如：clientVersion=".1.4"。

Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城

       本篇内容主要介绍如何通过Python实现模拟登录京东商城。京东商城登录页面需要输入用户名和密码，但实际操作中，浏览器会自动处理这些操作并提交表单数据。在爬虫模拟登录时，我们需自己实现这一过程，包括理解并处理表单数据、管理cookie和处理验证码等。

       模拟登录的核心是通过POST请求向服务器提交用户名、密码等信息。由于京东登录页面包含隐藏表单字段和token，因此首先需要分析并提取这些字段信息。在浏览器开发者工具中，可以查看浏览器是如何构建这些数据并发送请求的。通过分析页面源代码，可以找到所需的字段信息。

       接着，我们需要处理cookie，这是模拟登录时确保会话状态的关键。可以使用requests库来自动管理cookie，实现与服务器之间的会话交互。在初次请求时，服务器会返回cookie信息，后续请求会自动带上这些cookie，确保登录状态。

       在模拟登录过程中，还可能遇到验证码问题。本文选择手动识别验证码，以理解整个登录流程。通过分析登录页面的HTML，可以找到包含验证码的链接，通过添加时间戳等参数，最终获取验证码并进行识别。

       实现模拟登录的步骤如下：

       1. 分析并提取登录页面的表单字段信息。

       2. 使用requests库发送POST请求，提交用户名、密码、token等信息。

       3. 处理验证码，手动识别并输入。

       4. 检查登录状态，通过检查购物车商品信息等来验证登录是否成功。

       代码实现可参考GitHub仓库链接，该仓库包含了实现京东商城模拟登录的完整代码。在实际应用中，可能需要根据目标网站的登录机制调整代码逻辑。模拟登录技术在爬虫中应用广泛，可以帮助获取特定网站的用户数据，如个人信息、历史订单等。

       为了进一步提高模拟登录技术的实践能力，后续文章将分享更多关于模拟登录的实战案例和相关网站登录机制的解析。欢迎读者参与讨论和分享经验，共同提高模拟登录技术的应用水平。