JAVA爬虫程序添加隧道代理的过程示例

小白学大数据 2023-11-01 11:52:20
import org.apache.commons.httpclient.Credentials;
import org.apache.commons.httpclient.HostConfiguration;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import org.apache.commons.httpclient.HttpMethod;
import org.apache.commons.httpclient.HttpStatus;
import org.apache.commons.httpclient.UsernamePasswordCredentials;
import org.apache.commons.httpclient.auth.AuthScope;
import org.apache.commons.httpclient.methods.GetMethod;

import java.io.IOException;

public class Main {
    # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
    private static final String PROXY_HOST = "t.16yun.cn";
    private static final int PROXY_PORT = 31111;

    public static void main(String[] args) {
        HttpClient client = new HttpClient();
        HttpMethod method = new GetMethod("https://httpbin.org/ip");

        HostConfiguration config = client.getHostConfiguration();
        config.setProxy(PROXY_HOST, PROXY_PORT);

        client.getParams().setAuthenticationPreemptive(true);

        String username = "16ABCCKJ";
        String password = "712323";
        Credentials credentials = new UsernamePasswordCredentials(username, password);
        AuthScope authScope = new AuthScope(PROXY_HOST, PROXY_PORT);

        client.getState().setProxyCredentials(authScope, credentials);

        try {
            client.executeMethod(method);

            if (method.getStatusCode() == HttpStatus.SC_OK) {
                String response = method.getResponseBodyAsString();
                System.out.println("Response = " + response);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            method.releaseConnection();
        }
    }
}

 

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内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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