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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16099361 頭像

16099361 - markdown - Mermaid 流程圖入門 - ０１小徑

簡介：前端項目-mermaid是一個強大的工具，它使開發者能夠使用簡潔的文本語法創建多種圖表，如流程圖、序列圖、類圖及甘特圖。Mermaid以其易用性、集成性和擴展性而著稱，適合於項目規劃、文檔編寫和代碼註釋等場景。其核心特性包括：支持Markdown語法，易於與版本控制系統集成；支持多種圖表類型，並簡化了UML圖的創建；提供了JavaScript庫和API，可用於實時圖

甘特圖 , 序列圖 , 流程圖 , 後端開發 , Python

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u_17225437 頭像

二川bro - Python | TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable

Python | TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable 在Python編程中，TypeError: 'NoneType' object is not iterable 是一個常見的錯誤，通常表明你嘗試對一個值為 None 的對象進行迭代操作，而 None 類型的對象是不可迭代的。本文將深入探討這一

MySQL , 開發語言 , 賦值 , 數據庫 , 迭代 , Python

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u_16175500 頭像

mob649e8164659f - aigc的本地化部署

aigc的本地化部署是當前許多企業面臨的技術挑戰。在這篇博文中，我將詳細記錄解決這一問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用等多個維度。 環境準備 在進行本地化部署之前，我們需要準備相應的軟硬件環境。以下是具體的要求： 軟硬件要求 項目 要求 操作系統

使用場景 , bash , aigc , Python

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u_16213569 頭像

技術領航舵手 - linux 中python 將word 轉成pdf

本文介紹在Linux系統上安裝dos2unix的方法，和使用dos2unix及unix2dos在DOS(Windows)和Unix格式之間轉換文本文件。 前言 作為Linux管理員，您可能已經注意到開發人員提出的一些將文件從DOS格式轉換為Unix格式的請求，這是因為這些文件是由於某種原因在Windows系統上創建並複製到Linux系統的。不

unix , 文本文件 , 後端開發 , linux怎麼把dos改成unix , Python

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 街景目標檢測數據集4813張VOC+YOLO格式

街景目標檢測數據集4813張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：4813 Annotations文件夾中xml文件總計：4813 labels文件夾中txt文件總計：4813

數據集 , 街景目標 , 後端開發 , txt文件 , 目標檢測 , Python

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u_16099303 頭像

碼海航行俠 - 一次Java應用構建並部署阿里雲ECS體驗

前言：SDK的概念與價值 一、SDK開發的前期準備 1.1 環境與工具準備 1.2 項目初始化 二、Spring Boot Starter SDK的詳細實現步驟 2.1 創建項目與配置依賴 2.2 編寫配置屬性類 2.3 實現核心客户端功能 2.4 配置自動裝配 2.5 完善配置元數據（可選） 2.6 本地打包與使用測試

spring , maven , xml , 後端開發 , Python

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huaweichenai 頭像

huaweichenai - 使用nginx+uwsgi部署Django項目

一：安裝nginx 1：安裝編譯工具及庫文件 yum -y install make zlib zlib-devel gcc-c++ libtool openssl openssl-devel 2：安裝PCRE wget https://downloads.sourceforge.net/project/pcre/pcre/8.35/pcre-8.35.tar.gz tar zxvf pcre-

uwsgi , django , Nginx , Python

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u_16213359 頭像

mob64ca12df277e - langchain 加載本地 embedding

在處理“langchain 加載本地 embedding”的過程中，我深入探討了如何有效地進行數據備份、恢復及災難管理，確保數據的安全與可用性。以下是我總結的最佳實踐和解決方案。 備份策略 首先，制定有效的備份策略是確保數據安全的基礎。我們可以使用甘特圖來規劃備份任務的時間安排和依賴關係。以下是一個示例的備份計劃： gantt title Backup Strateg

Backup , aigc , 代碼示例 , Python

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ziwupython 頭像

子午 - 【花朵識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 花朵識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對5種常見的花朵圖片數據集（'雛菊', '蒲公英', '玫瑰', '向日葵', '鬱金香'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信

圖像識別 , 深度學習 , Python

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u_16099205 頭像

架構思維大師 - 一篇讀懂分佈式架構下的負載均衡技術：分類、原理、算法、常見方案等 -

在現代分佈式系統架構中，負載均衡（Load Balancing）已經從一項可選技術演變為保障系統可用性、性能與穩定性的核心基礎設施。 隨着互聯網業務的爆炸式增長，單機服務器的處理能力瓶頸日益凸顯，負載均衡技術應運而成為解決高併發、大流量場景的關鍵手段。 服務器單機困境 以常見的Tomcat應用服務器為例，在默認配置下僅能開啓15

服務器 , 運維 , 負載均衡 , 後端開發 , Nginx , Python

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u_15745565 頭像

畢設大神 - django餐廳推薦系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 隨着科學技術的不斷進步與廣泛應用，餐廳推薦管理領域也迎來了智能化轉型的新機遇。用户在享受餐廳推薦服務的過程中，對於餐廳信息、餐廳菜品、餐廳資訊等方面提出了更高要求。因此，本文介紹了一套餐廳推薦系統，旨在通過先進的技術手段提升餐廳推薦的管理效率和服務質量。 在技術實現層面，該系統採用了餐廳信息進行智能分類與推薦，同時結合了Python、HTML、CSS、JavaS

推薦系統 , 後端開發 , JAVA , 推薦算法 , Python

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zengshenaiguodejinyu 頭像

科技夾克 - 邊緣部署第一章 YOLO如何通過ONNX部署在Jetson orin NX/NANO

最近負責一個公司對內開發的一個項目，幫助庫管做一個可以數零件的桌面軟件，其中就需要將訓練好的模型部署到小型化的嵌入式設備上，公司經費充足，直接給了我一塊Jetson Orin NX 16G版來做邊緣部署平台。根據我的計算20TOPS左右的算力就是足夠的，所以100TOPS的Orin NX 16G性能遠遠溢出。因此，無需考慮性能，考慮到將來可能會有更多的設備型號部署任務，沒有選擇在英偉達GPU上效率

yolo , 邊緣計算 , Python

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xiaoyuanzi_684fc889243cb 頭像

程序元元 - 【解決方案】Building wheel for opencv-python：安裝卡頓的原因與解決方案。

當你 pip install opencv-python 或 pip install opencv-contrib-python 時，命令行停在 Building wheel for opencv-python (PEP 517) ... - 似乎卡住了。其實，這並非程序假死，而是 OpenCV 這個龐大的 C++ library 在進行 compile，這個過程非常耗時。 為何安裝過程如此漫長？

conda , pip , 人工智能 , 後端 , Python

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u_16099209 頭像

雲端夢想家 - 最全14 張思維導圖：教你構建 Python 編程的核心知識體系！

Python 基礎核心模塊全解析：從入門到實踐的知識框架 Python 作為一門簡潔高效的編程語言，其強大的生態和模塊化設計是核心優勢。對於初學者而言，系統掌握基礎模塊是構建編程能力的關鍵。本文將按功能模塊梳理 Python 基礎知識，涵蓋語法基礎、數據處理、函數編程、文件操作等核心場景，幫助讀者建立清晰的知識框架。 一、核心語法模塊：Pyt

字符串 , 數據結構 , 後端開發 , Python

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u_17353607 頭像

瑞雪小雪 - 詳解 Python 垃圾回收機制與內存優化

寫 Python 時總覺得“不用手動釋放內存真方便”，但接手一個跑了幾天就內存爆炸的腳本後，我才意識到：自動回收不代表不用關心內存。Python 的垃圾回收機制確實能幫我們處理大部分內存管理工作，但瞭解它的原理，才能避免內存泄漏，讓程序更高效。 一、垃圾回收的核心原理 Python 主要通過三種機制回收內存： 1. 引用計數：最基礎的回收方式 每個對象都有

循環引用 , 引用計數 , 後端開發 , Python

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u_16099280 頭像

編程小達人之心 - Visual Studio 2010新特性:更適合Web開發

Webstudio Visual Builder 服務端組件開發：提升性能與 SEO 的新範式 你是否還在為前端項目的加載速度慢、SEO 效果不佳而煩惱？是否想找到一種能同時提升性能和搜索引擎排名的開發方式？本文將帶你深入瞭解 Webstudio Visual Builder 服務端組件開發，探索這一提升性能與 SEO 的新範式，讀

服務端 , seo , 客户端 , 後端開發 , Python

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jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 亞太股票數據API：日股、韓股、新加坡股票、印尼股票市場實時行情，實時數據API-python

在量化交易和金融數據分析領域，獲取實時、高質量的股票行情數據是關鍵。亞太地區作為全球經濟的重要引擎，日本、韓國、新加坡和印尼等市場的股市行情備受關注。本文將介紹一個高效的亞太股市數據 API，支持日本股市行情、韓國股市行情、新加坡股市行情和印尼股市行情的實時數據查詢。該 API 提供實時價格、K 線數據、歷史數據查詢、實時 tick、實時報價、低延時報價 api、盤口數據和逐筆成交等功能，特別適合

金融 , api文檔 , 接口文檔 , 後端 , Python

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u_13521 頭像

cnolnic - javascript - 實現 vue&react 混合開發項目步驟-微前端 - 個人文章

在前面的幾篇中，已經把 Lit 的原理層拉出來溜了一圈： 它為什麼不需要 Virtual DOM lit-html 如何通過 Part 精確更新 DOM 響應式系統為什麼極度剋制 生命週期為什麼貼近瀏覽器模型 為什麼幾乎沒有狀態管理 現在不再停留在“理解”上，而是發出靈魂的拷問，問出真正有工程價值的問題：

技術棧 , Vue , 後端開發 , Python , Web

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kestrel_task 頭像

微芒不朽 - python面型對象編程進階（繼承、多態、私有化、異常捕獲、類屬性和類方法）

原創：叫我詹躲躲 來源：思否 鏈接：python面型對象編程進階（繼承、多態、私有化、異常捕獲、類屬性和類方法） 致謝：感謝求知教育提供的視頻教程 1.單繼承 ## 封裝，繼承和多態 ## 1.封裝 1、滿足把內容封裝到某個地方，另一個地方去調用封裝的內容 2、使用初始化構造方法,或者使用self獲取封裝的內容 ## 2.繼承 子類繼承父類的屬性和內容 1.1單繼承示例 cla

python3.x , python3.5 , python爬蟲 , pythonic , Python

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u_16213393 頭像

mob64ca12e732bb - 基於rag和langchain框架完成開發

基於rag和langchain框架完成開發的過程不僅涉及安裝和配置環境，還包括一系列的步驟以確保搭建成功並高效運行。在本博文中，我將輕鬆記錄這一過程，以期成為今後工作中的覆盤參考。 環境準備 在開始之前，需要明確軟硬件的要求。對於RAG（Retrieval-Augmented Generation）和LangChain框架，我們建議的環境如下： 軟硬件要求

配置環境 , aigc , Python

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - Python局域網遠程監控電腦屏幕實現

使用Python可以在局域網內實現遠程監控電腦屏幕。以下是兩種實現方法： 方法一：使用mss和socket實現屏幕共享 服務端（被監控端） import mss import mss.tools import socket import threading import time import zlib class Scre

sed , 服務端 , Python監控電腦屏幕 , flask , jquery , 前端開發 , Python

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u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - 拳皇98人工智能代碼 Python

人工智能 （計算機科學的一個分支） 人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人機對戰 圍棋人機大戰 圍棋人機大戰，是指人類頂尖圍棋手與計算機頂級圍棋程序之間的圍棋比賽，特指韓國圍棋九段棋手李世石、中國圍棋

搜索 , 監督學習 , 後端開發 , 人工智能 , 拳皇98人工智能代碼 Python , Python

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u_16213597 頭像

mob64ca13fba42b - 看MindSpore加持下，如何「煉出」首個千億參數中文預訓練語言模型？ - 華為雲開發者社區的個人空間 -

AsyPPO: 輕量級mini-critics如何提升大語言模型推理能力 大型語言模型強化學習訓練面臨計算瓶頸，傳統對稱actor-critic架構導致critic模型參數量巨大，訓練成本高昂。本文介紹的Asymmetric Proximal Policy Optimization (AsyPPO)算法通過創新的非對稱架構設計，使用輕量級mini-

llm , 語言模型 , 自然語言處理 , 後端開發 , 人工智能 , Agentic , Python

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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251123_134242 邏輯運算符 與或非的演練

邏輯與 我的要求是 工資6000元以上 離家距離3公里以內 需要同時滿足，使用邏輯與 #include iostream using namespace std; int main(){ // 工作信息 int salary = 1500; int distance = 2; // 判斷 if(salary=6000 distance=3){ cout"投遞

include , 邏輯與 , 後端開發 , Python

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