CLF_Blacklist Chrome扩展:屏蔽Craigslist特定用户帖子

需积分: 9 0 下载量 83 浏览量 更新于2024-11-05 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Chrome扩展程序CLF_Blacklist是一个基于JavaScript开发的工具,用于在Craigslist论坛上屏蔽特定用户的帖子。该扩展允许用户通过编辑扩展内部的test.js文件来设置黑名单,从而实现对指定用户发布内容的隐藏功能。" ### 知识点详细说明: #### 1. Chrome扩展程序基础 - **定义与用途**: Chrome扩展程序是小型软件模块,可以在Chrome浏览器中增加新的功能和定制浏览器的外观与行为。扩展程序可由HTML、CSS、JavaScript等多种技术构建。 - **扩展程序结构**: 一个典型的Chrome扩展程序由一个或多个文件组成,包括manifest文件、背景脚本、内容脚本、弹出页面、图标等。 - **manifest文件**: 所有Chrome扩展程序都必须有一个manifest.json文件,该文件包含了扩展的基本信息、权限、功能以及其它扩展程序需要的配置信息。 #### 2. Craigslist平台 - **Craigslist简介**: Craigslist是一个提供本地社区和全球用户交流的在线广告网站。它允许用户发布和浏览各种分类广告,包括房产、工作、个人、物品交易等。 - **用户交互**: 在Craigslist上,用户可以发布帖子、评论和浏览其他用户的帖子。但平台本身不提供用户黑名单功能,这可能导致网络骚扰或其他不愉快的社交经历。 #### 3. CLF_Blacklist扩展功能 - **功能描述**: CLF_Blacklist扩展允许用户屏蔽Craigslist上特定用户的帖子。这对于希望避免不必要交流的用户非常有用。 - **实现方式**: 扩展通过允许用户编辑test.js文件来更改黑名单用户列表。这一过程实际上是扩展程序根据用户自定义的列表来过滤掉特定用户的帖子。 - **隐私与安全**: 在Craigslist这类公共平台上隐藏特定用户帖子的行为可能涉及到隐私问题。扩展的作者需要确保扩展的使用不会侵犯他人的隐私权或违反服务条款。 #### 4. 扩展安装与使用 - **下载与解压缩**: 用户需要从指定位置下载并解压缩扩展包文件。这一过程涉及到了文件管理的基础知识。 - **更改用户列表**: 用户需在解压后的文件夹中找到并编辑test.js文件,这是涉及到基础JavaScript知识的操作,要求用户能够阅读和修改简单的JavaScript代码。 - **加载扩展**: 在Chrome浏览器中,用户需要打开“chrome://extensions/”页面,启用“开发者模式”,然后通过点击“Load unpacked extension”按钮加载已经解压的文件夹。 - **调试与测试**: 在扩展加载之后,用户可能需要进行测试和调试以确保扩展能够正常工作。 #### 5. JavaScript编程基础 - **JavaScript文件编辑**: CLF_Blacklist扩展的核心功能涉及到对JavaScript代码的读写,这需要用户具备基本的JavaScript编程知识。 - **变量与数组**: 在编辑黑名单用户列表时,用户可能会接触到JavaScript中的数组和变量定义,这是JavaScript编程中最基础的组成部分。 - **条件判断与循环**: 为了在扩展中实现过滤功能,可能会用到JavaScript中的条件判断和循环语句,这是实现复杂逻辑的基础。 #### 6. 文件名称列表 - **CLF_Blacklist-master**: 这是扩展程序的主文件夹名称,表示这是一个主版本或源代码管理的主分支。文件夹内包含了扩展的所有必要文件。 ### 结论 CLF_Blacklist作为一个实用的Chrome扩展,通过让Craigslist用户能够隐藏指定用户帖子的功能,提升了用户在平台上的体验。这不仅涉及到Chrome扩展的开发与应用,还关联到了JavaScript的基础编程知识以及文件操作技能。理解和掌握这些知识点,对于希望进一步学习或开发Chrome扩展程序的用户来说至关重要。

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

2023-06-08 上传

def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思,分类标签为0和1,属于二分类,预测结果点击率的数值是怎么来的

2023-05-15 上传