1. 面试官：设计一种基于深度学习的图像识别技术，用于识别网站上的反爬虫验证码。

2. 面试官：提出一种基于自然语言处理的文本相似度计算方法，用于判断网站页面内容的相似度，以应对反爬虫。

3. 面试官：探讨如何利用动态代理与多级代理池，实现对反爬虫策略的规避。

4. 面试官：设计一种基于行为识别的反反爬虫策略，能够判断爬虫行为并屏蔽爬虫访问。

5. 面试官：讨论如何利用IP代理服务器和分布式爬虫集群，对抗网站的限流反爬虫策略。

6. 面试官：提出一种基于随机用户行为模拟的爬虫工具，可以模拟真实用户行为以规避反爬虫机制。

7. 面试官：探讨基于图像识别与分析的反反爬虫策略，用于破解网站上基于图像的反爬虫验证。

8. 面试官：设计一种基于机器学习的反爬虫策略，能够分析网站行为动态并及时调整爬虫策略。

9. 面试官：提出一种基于分布式存储的爬虫数据去重方法，以应对网站反爬虫的数据去重策略。

10. 面试官：讨论如何结合网络流量分析与行为识别，实现对反反爬虫策略的优化与升级。