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Extractor：用于从Patreon或OnlyFans提取和读取数据的脚本包

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简介：
Extractor是一款专为创作者设计的数据管理工具，能够轻松从Patreon或OnlyFans平台提取并分析订阅者信息，助力内容营销与用户互动优化。 提取器用于从Patreon或OnlyFans中获取数据的脚本包。 需求： 您需要与npm一起安装Node.js。 已在节点14上进行过测试。 设置步骤： # 安装node_modules cd extractor-server npm install 使用方法： 首先，启动服务器： cd extractor-server npm start # 或者： node .index.js 对于粉丝数据的下载： 要获取特定用户的数据，请访问该用户的OnlyFans页面。 打开浏览器中的开发者工具（Ctrl + Shift + I），然后选择控制台选项卡。 将服务器在控制台中输出的脚本复制到浏览器控制台，按Enter键执行。 停留在页面上直到脚本显示“Download finished xx (100%)”。

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  • Extractor：用于从Patreon或OnlyFans提取和读取数据的脚本包
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    Extractor是一款专为创作者设计的数据管理工具，能够轻松从Patreon或OnlyFans平台提取并分析订阅者信息，助力内容营销与用户互动优化。 提取器用于从Patreon或OnlyFans中获取数据的脚本包。 需求： 您需要与npm一起安装Node.js。 已在节点14上进行过测试。 设置步骤： # 安装node_modules cd extractor-server npm install 使用方法： 首先，启动服务器： cd extractor-server npm start # 或者： node .index.js 对于粉丝数据的下载： 要获取特定用户的数据，请访问该用户的OnlyFans页面。 打开浏览器中的开发者工具（Ctrl + Shift + I），然后选择控制台选项卡。 将服务器在控制台中输出的脚本复制到浏览器控制台，按Enter键执行。 停留在页面上直到脚本显示“Download finished xx (100%)”。
     
  • Patreon-数据抓取工具
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    Patreon数据抓取工具是一款专为用户设计的应用程序，它能够帮助用户高效地收集和分析来自Patreon平台的数据信息。这款工具通过自动化过程节省了手动搜集资料的时间与精力，极大地提高了工作效率。无论是创作者还是赞助者，都能借助此工具获得更深入的洞察力，优化其在Patreon上的运营策略。 一些指示用于检测关键词编辑以添加与您要查找的内容相关的关键字——每行一个单词。运行该命令后，它将遍历所有的datadump/patreon并查找指定的$ python detect_keywords.py结果。此脚本的结果将是生成的新版本，其中包含一些额外的列。 结果文件可以在以下位置找到： - 完整版（包括所有条目，带有关键字和不带关键字） - 苗条版本（仅包含有关键字的条目） 这个结果文件省略了原始数据文件中的无效条目（例如Graphtreon中具有类似？user =模式的部分），并添加了一些新列：slug, patreon_url, keywords_count, keywords_found。 通过按keywords_count > 0过滤结果文件，可以查找所有包含匹配关键字的记录。fetch.py运行将读取并将页面下载到datadump。
     
  • Chrome-Extractor：专为Windows设计的Python脚本，可从Google Chrome数据库中提取所有保存的数据...
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    Chrome-Extractor是一款专门针对Windows操作系统的Python脚本工具，能够高效地从Google Chrome浏览器的本地数据库中提取并导出用户保存的所有数据。 Chrome密码提取器Python脚本可以从您的Google Chrome数据库中提取所有已保存的密码，并将其保存在chrome.txt文件中。注意：此脚本仅适用于Windows系统。
     
  • Python脚本用于分类提取COCO数据集
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    这是一款专为COCO数据集设计的Python脚本工具，能够高效地进行图像与标注信息的分类和提取，极大便利了基于COCO数据集的研究开发工作。 Python脚本在IT行业中扮演着重要的角色，尤其是在数据处理和自动化任务方面。在这个场景中，我们关注的是一个用于分类别提取COCO数据集的Python脚本。COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了大量的图像，每个图像都附带有丰富的标注信息，如物体边界框、类别标签以及实例分割等。这个数据集常用于目标检测、语义分割和实例分割等任务的训练。 标题中的Python脚本之分类别提取COCO数据集指的是利用Python编写的一个程序，其功能是将COCO数据集中80个不同的类别逐一提取出来，并按照COCO的预定义文件结构进行组织。COCO数据集的文件结构通常包括一个annotations目录，里面存储了所有图像的标注信息；一个images目录，包含所有图像文件；以及可能的其他子目录，如licenses和categories等。 描述中提到可以把80个类别全部按照COCO的文件目录结构提取出来，意味着这个脚本会遍历COCO数据集的标注信息，根据每个图像对应的类别将其移动到相应的类别文件夹中。这样用户可以更方便地处理特定类别的数据，例如针对某一类别进行模型训练或评估。同时，它还提到配合之前发布的Python脚本新建文件夹，可以一次性创建80个类别文件夹，这暗示可能有一个配套的脚本用于预先创建这些文件夹，在提取数据时使用。 从提供的文件列表来看，coco_classes_extract.py很可能就是实现这个功能的Python脚本。该脚本可能会包括读取COCO数据集标注信息、解析类别、创建类别文件夹并将图像移动到相应文件夹的代码。而binary_img.py可能是一个辅助脚本，用于处理图像数据，比如将彩色图像转换为二值图像以适应某些特定机器学习算法的需求。 在实际应用中，这样的脚本可以帮助研究人员和开发者更高效地组织和管理COCO数据集，提高训练模型的效率，在处理大规模数据时尤其有用。通过使用Python的PIL库或OpenCV库来处理图像，并利用json库解析COCO数据集中的JSON格式标注文件，可以实现这个自动化过程。此外，为了保证脚本的可扩展性和复用性，良好的编程实践如模块化、错误处理和文档注释都是必不可少的。 这个Python脚本及相关工具对于那些需要从COCO数据集中筛选特定类别数据的项目来说是非常有用的工具。它们简化了数据预处理步骤，使得研究人员能够更快地进入模型训练阶段，进一步推动计算机视觉领域的研究和发展。
     
  • ISCE中读取TerraSAR数据的脚本
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    这段简介可以描述为：“ISCE中读取TerraSAR数据的脚本”提供了一套详细的操作指南与代码实例，旨在帮助用户轻松解析并处理来自TerraSAR卫星的雷达影像数据，在遥感和地理信息系统领域具有重要应用价值。 商业数据TerraSAR的支持包括提供详细的卫星影像和相关分析服务，以满足不同行业的特定需求。这些支持涵盖了从数据获取、处理到最终应用的全过程，旨在帮助客户更好地理解和利用遥感技术带来的优势。通过专业的技术支持和服务团队，确保用户能够充分利用TerraSAR数据进行有效的商业决策和发展项目。
     
  • Discord-Scraper：用于从Discord服务器提取文本和媒体的Python脚本
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    Discord-Scraper是一款专为Python用户设计的工具，能够便捷地从Discord服务器中提取文本消息及各类媒体文件，便于数据收集与分析。 在配置不和谐刮板机目录中的桌面应用程序时，请遵循以下步骤： 1. 打开Discord应用并进入用户设置。 2. 启用开发人员模式（如果尚未启用）。 3. 按下Ctrl + Shift + I (对于macOS，使用Command + Shift + I) 来打开开发者工具，并切换到“网络”标签。通过移动界面来收集您的授权令牌；例如，在此示例中，我点击了Nitro选项卡然后返回以生成一个请求。 4. 创建一个新的文档并将其命名为任意名称，但确保该文件名以.token结尾。举个例子：my.token.txt, another.token.rtf 或 yes.another.token。 注意.gitignore 文件会指示Git（或Github桌面应用程序）避免推送与这些规则相匹配的任何文件和名字。 以上步骤可以帮助您完成不和谐刮板机目录配置中的相关设置工作。
     
  • 从Bat到Exe的脚本提取工具
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    从Bat到Exe的脚本提取工具是一款专为开发者设计的应用程序，能够帮助用户轻松将批处理(.bat)文件转换成可执行(.exe)文件。这一过程不仅简化了脚本的分发和运行方式，还增强了代码的安全性和隐藏性，从而保护知识产权不受侵犯。无论是简单的自动化任务还是复杂的系统操作，此工具都能提供高效、便捷的支持，是每个程序员不可或缺的好帮手。 将 BatToExe 打包好的 EXE 文件直接拖动到一个黑窗口中，然后会看到窗口显示出该 EXE 的路径，并提示按回车键。一旦按下回车键，窗口就会瞬间消失。随后，在 BatUnpacker.exe 所在的文件夹里，会出现一个随机命名的 .bat 文件。
     
  • Wireshark中提取H.264裸流数据的RTP包脚本
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    本文档提供了一种在Wireshark工具中使用Lua脚本语言，高效地从复杂的网络流量捕获文件中筛选和提取特定于H.264视频编解码器的RTP（实时传输协议）数据包的方法。通过应用此脚本，用户能够轻松解析并导出裸流形式的H.264编码比特流，以供进一步分析或调试目的使用。 Wireshark可以从RTP包中提取H264裸流数据的脚本名为wiresharkRTPH264H265。
     
  • SWF Extractor（SWF提取工具）
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    SWF Extractor是一款专业的SWF文件提取和管理软件，用户可以轻松从网页中抓取Flash动画、视频等多媒体内容，并支持保存为多种格式以便后续编辑或播放。 SWF Seeker是一款通用的SWF提取工具，适用于电子杂志、小游戏等多种场景中的文件解密。这是一个试用版本。
     
  • Java 从Redis读取和写入数据
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    本教程介绍如何使用Java编程语言与Redis数据库进行交互，包括数据的读取和写入操作，帮助开发者高效利用Redis存储临时状态或会话信息。 启动时，请先在自己的电脑上运行Redis。里面包含了一些测试类，您可以选择性地进行不同数据类型的读写方式的测试。