Django middleware的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

應用網頁比較技術於訓練網頁爬行之強化學習代理人

為了解決Django middleware的問題，作者賴慈馮 這樣論述：

網頁應用程式測試通常使用爬蟲自動探索待測應用程式(AUT)，以驗證其行為或識別潛在漏洞。特別是為了探索動態生成的頁面，網頁爬蟲需要為了AUT的網頁表單提供測試輸入。為了使網頁爬蟲能夠自動對網頁表單提供測試輸入，同時達到更好的程式碼覆蓋率，在我們先前的工作中我們開發了一個工具名為USAGI，USAGI結合了網頁爬蟲與強化學習代理人。特別是，強化學習代理人可以從探索的網頁中學習，並基於程式碼覆蓋率選擇動作指引爬蟲填寫網頁表單，使累積獎勵最大化。在本論文中，我們擴充USAGI使用網頁比較技術來指導代理人的動作選擇，而不是使用程式碼覆蓋率，以便爬蟲盡可能探索不同的網頁。另外，我們還擴充並使USAGI

能夠在單個頁面上處理多個網頁表單，以便提高網頁表單的完成率。根據實驗結果表明，與原先的USAGI相比，擴充後的USAGI平均可以探索更多的頁面、獲得更高的爬行深度，並達到更好的程式碼覆蓋率，還有可以正確有效地與單個頁面上的多個網頁表單進行互動，以及擴充的USAGI比隨機選擇動作的Monkey具有更好的表現。

無人飛行載具於海洋廢棄物檢測與即時監測系統之應用

為了解決Django middleware的問題，作者廖育賢 這樣論述：

摘要 IAbstract II誌謝 IIIContents IVList of Figures VIList of Tables IXChapter 1: Introduction 11.1 Preface 11.2 Research Motivation and Goal 11.3 Literature Review [1] 21.4 Proposed Method 2Chapter 2: System Design 32.1 Real-Time UAV Trash Monitoring System 32.2

UAV System 32.2.1 Intelligent UAV Controller 42.2.1.1 Slave 42.2.1.2 Master 62.2.2 Power System 82.3 Message Queuing System 92.3.1 Application Integration Styles 102.3.1.1 File Transfer 102.3.1.2 Shared Database 102.3.1.3 Remote Procedure Invocation, 112.3.1.4 Messaging

112.3.2 Comparison of Message Queuing System 112.3.3 Kafka 132.3.3.1 Kafka Producers 142.3.3.2 Kafka Consumers 152.3.3.3 Kafka Topics, Partitions, and Segment Files 172.3.3.4 Zookeeper and Kafka Cluster 182.3.3.5 Requests Processing in the Kafka 202.3.3.6 Kafka Configuration

in the UAV Trash Monitoring System 202.4 Web Service and Real-Time UAV Trash Map 212.5 Video Streaming Server 222.6 UAV Control Station 222.7 Database and Kafka Connector 222.7.1 Mongo Database 232.7.2 Kafka Connector 24Chapter 3: Image-Based Trash Detector 253.1 Review of I

mage Classification 253.2 Object Detection 253.3 The Progress of YOLO 263.4 HAIDA Trash Dataset [1] 413.5 Holdout Method and Hyperparameter Tuning [1] 493.6 K-Fold Cross-Validation [1] 523.7 Nested Cross-Validation 54Chapter 4: Experiments and Results 564.1 Data Mining 664

.1.1 Case 1: Simple Aerial Trash Dataset (370 images) 694.1.2 Case 2: TACO [2] and Simple Aerial Trash Dataset (1834 images) 714.1.3 Case 3: Crawler and Simple Aerial Trash Dataset (870 images) 734.1.4 HAIDA-2 Trash Dataset 754.2 Real-Time Detection [1] and Monitoring System Testing 7

84.2.1 Scenario 1: X-Square 794.2.2 Scenario 2: Badouzi Fishing Port 814.2.3 Scenario 3: Wanghai Xiang Beach 844.3 Trash Data Analysis 86Chapter 5: Conclusion and Future Prospect 885.1 Conclusion 885.2 Improvement Method and Future Prospect 88References 89