什么是Google interception net

Google Inception Net是一种深度卷积神经网络模型，由Google公司的研究团队于2014年提出。该模型在当时的ImageNet图像分类比赛（ILSVRC）中获得了第一名的成绩，成为了当时最先进的图像分类模型之一。

Inception Net采用了一种被称为“Inception模块”的架构，它集成了多个不同尺度的卷积核和池化操作，从而可以同时处理多个不同尺度和不同抽象层次的图像特征。Inception模块可以有效地减少模型参数，提高模型的计算效率和准确率。

Inception Net的另一个重要特点是使用了“辅助分类器”（Auxiliary Classifier），这是一种在中间层添加一个分类器的技术，可以在训练过程中提供额外的监督信号，加速模型的收敛和提高模型的泛化能力。

Inception Net在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域都有广泛的应用，它的成功成为了深度学习发展历程中的一个重要里程碑。

相关问题

page.set_request_interception(True) 什么意思

`page.set_request_interception(True)` 是 Playwright 中的一个方法，用于设置页面的请求拦截。当设置为 True 时，页面的所有请求都会被拦截并传递给 `page.on('request', callback)` 方法中的回调函数进行处理。

在这个回调函数中，我们可以对请求进行修改、重定向或者中止，并决定是否继续请求。这种拦截请求的方式可以用于很多场景，比如禁用图片和 CSS、使用代理、修改请求头等等。

在上面的示例代码中，我们使用 `page.set_request_interception(True)` 方法开启请求拦截，并在回调函数 `intercept_request` 中判断请求类型，如果是图片或者样式表请求，则中止请求，否则继续请求。

async def intercept_request(request):
    if (request.resource_type == 'image' or request.resource_type == 'stylesheet'):
        await request.abort()
    else:
        await request.continue_()

async def scrape_page(browser: Playwright, url: str) -> str:
    page = await browser.new_page()
    await page.set_request_interception(True)
    page.on('request', intercept_request)
    await page.goto(url)
    content = await page.content()
    await page.close()
    return content

这样做的好处是可以减少页面的请求数量和加载时间，从而提高爬取速度。

interception包的作用

interception包的作用是用来处理请求的拦截器相关的代码。在许多框架和应用程序中，拦截器用于在请求到达控制器之前或之后执行一些额外的逻辑。通常，拦截器可以用来进行身份验证、权限检查、日志记录、异常处理等操作。

在Java Web开发中，interception包通常包含拦截器的实现类，这些拦截器可以通过配置文件或注解来指定在哪些请求上进行拦截。当请求到达时，拦截器会根据预定义的规则进行拦截并执行相应的操作，例如验证用户身份、记录日志等。拦截器可以在请求处理前、后或异常发生时进行操作，以满足不同的需求。

总之，interception包中的代码用于定义和实现请求拦截器，以增加应用程序的功能和安全性。