02 youtube dl不能用了什么技術(人工智能，機器學習與深度學習，到底是什么關系)

倍數字變焦

手機拍照參數

靜態畫面：320萬像素（2048×1536）

靜態圖像格式：JPEG/EXIF

自動對焦

自動曝光

白平衡：自動，陽光，多云，室內，白熾燈，日光燈

場景：自動，用戶自定義，近距離，風景，夜晚，夜晚人像

顏色：正常，棕色，黑白，禁用

縮放：20倍數字變焦

LED閃光燈

前置副攝像頭 10萬CIF(352x288)

攝像頭參數

CMOS 320萬像素

Carl Zeiss 認證 Tessar™鏡頭

物理焦距: 4.6 mm

聚焦范圍: 10 cm ~無限大

微距焦距離: 10 cm - 30 cm

音樂功能

OMA DRM2.0（數字版權管理技術）

內置FM收音機(88.1 – 107.9 MHz)

Nokia網絡收音機

立體聲擴音器

Nokia 立體聲耳機 HS-45/AD-54

音樂播放器： 支持 MP3/ AAC/ AAC+/ eAAC+/ WMA

播放列表，均衡器和專輯照片等功能

可與Windows Media Player 10&11同步音樂文件

通過NOKIA Music管理器一鍵抓軌CD,直接將喜歡的音樂轉換格式傳送到手機上

立體聲FM可視收音機 (87.5-108MHz /76-90MHz)

導航

內置全球衛星定位(A-GPS)

預裝NOKIA Maps免費地圖下載程序和部分免費地圖

*地圖功能免費，但網絡產生的流量將由運營商收取。詳細資費標準請買粉絲當地運營商

網絡

電子郵件

操作簡單的電子郵件功能，支持圖像，視頻，音樂和文檔等附件

支持NOKIA無線鍵盤SU-8W（獨立銷售）

瀏覽器

Nokia 網絡瀏覽器以及特有的MINI地圖

RSS新聞聚合器

xSP 框架支持

數字家庭

通過UPnP，使用手機多媒體接入家庭媒體網絡

Java 程序組

Java™: MIDP2.0

基于Java的無線程序和游戲下載

其他程序

個人信息管理

S60個人信息管理包括：電話本，日歷，待辦事項，便簽，錄音，計算器，中標，單位轉換

辦公程序組：QuickOffice，Adobe PDF Reader

Email設置，PTT網絡對講機，視頻分享

數據傳輸程序，可與其他NOKIA配套設備同步傳輸PIM數據

連接

WLAN IEEE802.11 b/g

高速USB 2.0 標準接口

藍牙無線接入技術2.0 + EDR

Nokia 3.5mm 標準耳機接口

Nokia N系列 PC 套件

本地電話本，日歷和PC同步

遠程遙控同步

通過藍牙傳輸圖像，視頻，名片

Nokia XpressShare解決方案-通過照片程序直接將拍攝后的照片通過Email或是藍牙，彩信等和他人分享

在線相冊/博客：圖像和視頻可直接通過手機上傳到自己的博客

視頻播放

RealPlayer 播放器

全屏播放下載的視頻，流媒體，以及錄制的視頻片段

支持的視頻格式 MPEG-4, H.264/AVC, H.263/3GPP, RealVideo 8/9/10, Flash 3.0

商品包裝內容

標準銷售包

*

Nokia N78 (包括 Nokia 2GB microSD 卡MU-37)

Nokia BL-6F 電池

Nokia 旅行充電器AC-5

Nokia 音樂耳機 HS-45/AD-54

Nokia 數據線 CA-101

用戶說明書

快速入門說明

DVD一張

人工智能，機器學習與深度學習，到底是什么關系

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等。

人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也有可能超過人的智能。

二、數據挖掘

數據挖掘(Data Mining)，顧名思義就是從海量數據中“挖掘”隱藏信息，按照教科書的說法，這里的數據是“大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據”，信息指的是“隱含的、規律性的、人們事先未知的、但又是潛在有用的并且最終可理解的信息和知識”。在商業環境中，企業希望讓存放在數據庫中的數據能“說話”，支持決策。所以，數據挖掘更偏向應用。

數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

三、機器學習

機器學習(Machine Learning)是指用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當的模型，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。

機器學習的思想并不復雜，它僅僅是對人類生活中學習過程的一個模擬。而在這整個過程中，最關鍵的是數據。

任何通過數據訓練的學習算法的相關研究都屬于機器學習，包括很多已經發展多年的技術，比如線性回歸(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目標函數聚類方法)、決策樹(Decision Trees，運用概率分析的一種圖解法)、隨機森林(Random Forest，運用概率分析的一種圖解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神經網絡)。

四、深度學習

深度學習(Deep Learning)的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

五、人工智能與機器學習、深度學習的關系

嚴格意義上說，人工智能和機器學習沒有直接關系，只不過目前機器學習的方法被大量的應用于解決人工智能的問題而已。目前機器學習是人工智能的一種實現方式，也是最重要的實現方式。

早期的機器學習實際上是屬于統計學，而非計算機科學的;而二十世紀九十年代之前的經典人工智能跟機器學習也沒有關系。所以今天的AI和ML有很大的重疊，但并沒有嚴格的從屬關系。

不過如果僅就計算機系內部來說，ML是屬于AI的。AI今天已經變成了一個很泛泛的學科了。

深度學習是機器學習現在比較火的一個方向，其本身是神經網絡算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。

所以，如果把人工智能與機器學習當成兩個學科來看，三者關系如下圖所示：

如果把深度學習當成人工智能的一個子學科來看，三者關系如下圖所示

六、數據挖掘與機器學習的關系

數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用數據庫界提供的技術來管理海量數據。

機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，并不從屬于數據挖掘，二者相輔相成。

前端抓手機抓包可以看頁面樣式嗎

時隔 3 年，重新接觸了移動端 h5 頁面開發，上一次還是大四實習。這一次是 hybrid 開發，涉及到 h5 頁面與原生 app 的交互，h5 頁面需要與原生打通登錄態，以及調用原生app 的接口，比如調用原生相機進行二維碼掃描。跟買粉絲小程序開發不同，本地開發時買粉絲有提供買粉絲開發者工具，可以本地模擬調用而我這邊需要每次都打包靜態文件，上傳服務器才能調試，非常麻煩。

能不能在原生 app 加載線上 h5 時，跑本地的代碼呢？答案是可以的，通過抓包工具比如 whistle 就可以做到攔截線上頁面請求數據，再響應本地代碼，本文主要講述抓包的原理和抓包工具 whistle 使用。

1. 抓包的原理

1.1 什么是抓包？

抓包就是將網絡傳輸發送與接收的數據包進行截獲、重發、編輯、轉存等操作，通過抓包可以：

分析網絡問題

業務分析

分析網絡信息流通量

網絡大數據金融風險控制

探測企圖入侵網絡的攻擊

探測由內部和外部的用戶濫用網絡資源

探測網絡入侵后的影響

監測鏈接互聯網寬頻流量

監測網絡使用流量（包括內部用戶，外部用戶和系統）

監測互聯網和用戶電腦的安全狀態

滲透與欺騙

...

回顧下計算機網絡知識，數據在網絡上是以很小的幀的單位傳輸的，幀通過特定的稱為網絡驅動程序的程序進行成型，然后通過網卡發送到網線上，通過網線到達目的機器，在目的機器的一端執行相反的過程。接收端機器的以太網捕獲到這些幀，并告訴操作系統幀已到達，然后對其進行存儲。在這個傳輸和接收的過程，就可以使用抓包工具（Sniffers）進行抓包，作為前端開發者，通常是抓取應用層的 HTTP/HTTPS 的包。



1.2 HTTP/HTTPS 抓包原理

HTTP/HTTPS 是應用層使用的通信協議，常見的應用層體系結構是客戶端-服務器體系。

對運行在不同端系統上的客戶端程序和服務端程序是如何互相通信的么？實際上，在操作系統上的術語中，進行通信的實際上是進程而不是程序，一個進程可以被認為是運行在端系統中的一個程序。

在 web 應用程序中，一個客戶瀏覽器進程與一臺服務器進程進行會話交換報文。

瀏覽器進程需要知道接收進程的主機地址，以及定義在目的主機中的接收進程的標識符，也就是目的端口。

多數應用程序由通信進程對組成，每對中的兩個進程互相發送報文。進程通過一個稱為套接字的軟件接口向網絡發送報文和從網絡接收報文。

進程可以類比一座房子，而它的套接字可以是它的門，套接字是應用層與運輸層之間的端口。



知道了兩個進程的通信流程，我們要怎么抓

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