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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_14126 頭像

網猴兒 - java實戰系列學習資料彙總 - beifangbubai的個人空間 -

一、任務背景 在Hadoop項目中，我們通常需要通過不同的客户端操作方式來管理和處理數據。本文將詳細介紹三種常見的客户端操作方式：命令行操作、網頁界面操作（通過9870端口）和Java代碼操作。通過這些操作方式，我們可以有效地進行Hadoop集羣的管理、數據的存儲與分析。 二、任務1：client1——hdaf操作 1. 環境準備

開發語言 , hadoop , JAVA , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - tableau docker安裝

tableau可視化 When working with geospatial data, it’s often useful to visually inspect the data on a map. In this tutorial, we will be using real cellph

雲計算 , 數據可視化 , tableau docker安裝 , JAVA , Docker , 可視化 , Python

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u_16213656 頭像

mob64ca1409d8ea - 時移互相關ARXPython

6. 信號與系統的時域和頻域特性 目錄 6. 信號與系統的時域和頻域特性 6.1 傅里葉變換的模和相位表示 6.2 線性時不變系統頻率響應的模和相位表示 6.3 理想頻率選擇性濾波器的時域特性 6.4 非理想濾波器的時域和頻域特性討論 6.5 一階與二階連續時間系統 6.1 傅里葉

階躍響應 , 時移互相關ARXPython , 後端開發 , 時域 , 頻域 , Python

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zhijindanshendeqianbi 頭像

銀河郵差 - python實戰 | 如何使用海外代理IP抓取Amazon黑五數據

家人們！黑五又要來了，作為全球最大的電商購物狂歡節，Amazon上的商品數據變化可謂是瞬息萬變，尤其是像iPhone17這種熱門新品，價格波動、庫存情況、用户評價等數據，都是跨境電商賣家和數據分析師的“香餑餑”。但你懂的，直接用本地IP去 scrape 亞馬遜，準保被Amazon的網站機制懟一臉：剛抓了幾個SKU，IP就被Ban了、驗證碼狂跳、數據刷不出來…… 今天哥們兒就來手把手教你，如

數據庫 , Python

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u_16175512 頭像

mob649e81673fa5 - python 怎麼調用 llama

在當下的機器學習與人工智能技術快速發展的背景下，Python 作為一種廣泛使用的編程語言，尤其在調用大型語言模型方面表現出了強大的能力。其中，LLaMA（Large Language Model Meta AI）也是當前研究的熱點之一。然而，許多開發者在嘗試使用 Python 調用 LLaMA 時，遇到了各種各樣的問題。 問題背景 在使用 Python 調用 LLaMA 時，我經

配置文件 , 加載 , aigc , Python

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u_13773780 頭像

lulight - 【Azure Bot Service】在機器人服務中如何調用LLM來回答問題呢？

問題描述 使用Azure Bot Service來部署機器人服務，如何把大模型嵌入其中呢？ 比如在對話消息時候，能讓大模型來提供回答？ 問題解答 其實很簡單，在Bot代碼中添加大模型的調用就行。 以Python代碼為例, 首先是準備好調用LLM的請求代碼 ## 示例中使用的是Azure OpenAI的模型 imp

雲計算 , azure , 雲服務 , Json , Python

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u_17578016 頭像

wx690f58fc7961b - Linux系統常用基礎命令

一、文件與目錄操作 ls：列出目錄內容 ls：顯示當前目錄文件 ls -l：詳細列表（權限、大小、時間等） ls -a：顯示隱藏文件（以.開頭） ls /path：列出指定路徑的文件 cd：切換目錄 cd /path：進入指定路徑（絕對路徑，如cd /home/user

遞歸 , 刪除文件 , 系統信息 , 後端開發 , Python

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u_16213720 頭像

mob64ca14193248 - map_phys_mem函數

map函數在Python中的應用 函數介紹： map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。 　　map(function, iterable, ...) 第一個參數function 以參數序列中的每一個元素調用 function 函數，返回包含每次 function 函數返回值的新列表（python2.x返回列表，Python 3.x

機器學習 , 迭代器 , c++ , 人工智能 , 返回鍵 , map_phys_mem函數 , c , Python

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ray_zhang 頭像

Ra4Z - [python] 文件夾所有文件讀取，正則化，json使用

今天做了把參數文件和對應的圖片文件結合，進行處理的工作，用到了讀取文件名、正則化（名字對應）、json。 讀取文件下文件 os.listdir(path)是得到在path路徑下所以文件的名稱列表。 open(path)是打開某個文件。 import os path = "D:/Python34/news" #文件夾目錄 files= os.listdir(path) #得到文件夾下的所有文件名稱

string , Json , Python

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u_17613516 頭像

mb695a2c931c5a9 - Python 入門必吃透：函數、列表與元組核心用法（附實戰案例）

文章目錄 前言： 一. 函數：告別重複代碼的 “代碼工廠” 1.1 為什麼需要函數？ 1.2 函數的核心語法(重點) 1.3 函數的進階用法（嵌套 + 遞歸） 1.4 函數核心小結 二. 列表和元組：批量存儲數據的 “容器” 2.1 列表（list）：最常用的可變容器 2.2 元組（tuple）：不可變的序列容器 2.3 列表

遞歸 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 元組 , Python

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serein_6100cd5f80ea0 頭像

數據湖開發者社區 - Python爬蟲教程（二）

一、bs4解析介紹     1．bs4解析：BS4全稱是Beatiful Soup，它提供一些簡單的、python式的函數用來處理導航、搜索、修改分析樹等功能。它是一個工具箱，自動將輸入文檔轉換為Unicode編碼，輸出文檔轉換為utf-8編碼。     2．HTML：用來描述網頁的一種語言。     1）HTML指的是超文本標記語言 (Hyper Text Markup Langu

xpath , python爬蟲 , beautifulsoup , Python

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u_16099241 頭像

技術領航博主 - ollama 核心已轉儲

核心文件 核心文件（core file），也稱核心轉儲（core dump），是操作系統在進程收到某些信號而終止運行時，將此時進程地址空間的內容以及有關進程狀態的其他信息寫出的一個磁盤文件。這種信息往往用於調試。 核心文件一詞來源於磁芯內存（core memory）。 核心轉儲 通

程序運行 , 後端開發 , 文件包含 , ollama 核心已轉儲 , 外部程序 , Python

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deephub 頭像

deephub - 自愈型RAG系統：從脆弱管道到閉環智能體的工程實踐

RAG系統在生產環境中有個老大難問題：脆弱。演示時用精心準備的問題去問，效果看起來很驚豔。但真正上線後，用户的問題五花八門，向量數據庫返回的文檔語義上相似但實際答非所問，LLM又特別喜歡討好，拿着一堆噪音數據照樣能編出一套看似合理的答案。 那麼問題出在哪呢？標準RAG是典型的開環架構：輸入 → 嵌入 → 檢索 → 生成，一條線走到底。每個環節都假設上游輸出是完美的，一旦某步出錯，錯誤就會一路傳導到

llm , 教程 , 人工智能 , Python

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u_16213426 頭像

mob64ca12ef217e - Stable Diffusio視頻插件

在本文中，我們將深入探討如何有效解決“Stable Diffusio視頻插件”相關問題。這個插件用於生成高質量的視頻內容，近年來在多媒體制作領域逐漸受到歡迎。然而，在實際使用中，許多用户可能會遇到各類配置和使用問題。為此，我們將從環境準備到排錯指南，全面記錄解決流程。 環境準備 在開始之前，確保你的環境滿足以下預置依賴的安裝需求： Python 3.7及以上版本

視頻插件 , aigc , ide , Python

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u_16213357 頭像

mob64ca12dea1dc - ubuntu 安裝ollama教材

為了順利完成“ubuntu 安裝ollama教材”的過程，我通過了一系列明確的步驟來整合和記錄這一過程。在這篇博文中，我將詳細涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用等多個方面，希望能為後續的用户提供參考。 環境準備 在準備在Ubuntu上安裝Ollama之前，需要確保相關的前置依賴已經安裝完畢。以下是我為此準備的版本兼容性矩陣，清晰展示了各個依賴項及其兼容

aigc , Docker , 優化技巧 , Python

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u_16213604 頭像

mob64ca13fd559d - 本地化（Localization）（國際化） - chenruibing的個人空間 -

架構概覽：雙模式國際化支持 這段代碼展示了一個高度靈活的國際化和本地化系統，通過條件編譯實現了兩種運行模式： 完整本地化模式 (unstable-locales 特性啓用)：基於 pure_rust_locales 庫的完整國際化支持 輕量級英文模式 (默認模式)：內置英文文本的零依賴輕量實現 條件編譯策略：功

條件編譯 , 字符串 , 數據 , rust , Time , 後端開發 , Python

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第九章 數組運算

人工智能之數據分析 numpy 第九章 數組運算 (文章目錄) 前言 NumPy 不僅提供了高效的多維數組（ndarray）結構，還內置了豐富的數組運算功能，包括基礎算術、比較邏輯、位運算、通用函數（ufunc）、矩陣與線性代數等。這些運算是向量化的，無需顯式循環，性能遠超純 Python。 下面系統講解 NumPy 的各類數組運算。

數組 , yyds乾貨盤點 , numpy , 後端開發 , Python

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teayear 頭像

學技術贏未來 - 半導體人才崗位需求分析

寒武紀、莫爾線程、沐曦股份聚焦GPU、AI芯片等領域，中芯國際主打集成電路晶圓代工，四家企業針對本科生的招聘需求均圍繞自身核心業務，集中在技術研發、工程實操等方向，且對專業匹配度和基礎技能有明確要求，具體人才需求如下： 寒武紀 作為智能芯片領域企業，其本科生崗位集中在AI芯片相關的軟硬件開發與測試，側重編程能力和人工智能技術基礎，具體崗位及要求如下：

物聯網 , 電子工程 , 編譯器 , Python

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u_16099225 頭像

數據探索者11 - 操作系統 - 存儲管理實驗Java實現(固定式分區分配)

操作系統分頁存儲管理詳解及Java實現 1. 分頁存儲管理概述 分頁存儲管理是操作系統內存管理的重要技術之一，它將進程的地址空間和物理內存都劃分為固定大小的塊，分別稱為頁面（Page）和頁框（Page Frame）。通過頁表（Page Table）實現邏輯地址到物理地址的轉換。 1.1 基本概念 頁面：進程邏輯地址空間的

分頁存儲 , 內存管理 , 操作系統 , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_15531854 頭像

極智視界 - 目標檢測數據集 - 衞星圖像船舶檢測數據集下載

數據集介紹：衞星圖像船舶檢測數據集，真實場景高質量圖片數據，涉及場景豐富，比如近岸港口船舶、遠海貨運船舶、島礁周邊船舶、船舶遮擋、船舶嚴重遮擋數據等，劃分為 "Ship" 一個類別； 適用實際項目應用：衞星圖像船舶檢測項目，以及作為衞星圖像通用目標檢測數據集場景數據的補充； 標註説明：採用 labelimg 標註

數據集 , 目標跟蹤 , 後端開發 , 人工智能 , 目標檢測 , Python

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u_16213643 頭像

mob64ca14068b0b - “地震局IT系統虛擬化平台項目”驗收成功 - dockerer的個人空間 -

ColchisFM油藏地球物理一體化地震正演軟件聚焦於地震正演技術，不僅在常規正演功能上表現出色，在算法與智能化工具方面也走在行業前沿。同時，其配套的多種分析小工具體系完備、實用性強，為科研與勘探解釋提供了全流程的高效支持，本次介紹層位快速解釋工具。 ColchisFM軟件使用了自動化追蹤方法，即基於“相似性準則”，人工給定“種子點”後，算法自動沿同相軸延伸追蹤。 軟

後端開發 , 油藏地球物理正演軟件 , 岩石物理正演 , 解決方案 , Python

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u_16099236 頭像

是大魔術師 - Java中面向對象的知識點總結_java

- 第 152 篇 - Date: 2025 - 11- 16 Author: 鄭龍浩（仟墨） 【Java 基礎】 文章目錄 【Java 基礎】 5 面向對象 - 實體類 5.1 定義 5.2 實體類的要求： 5.2 實體類的設

開發語言 , 後端開發 , 構造器 , JAVA , harmonyos , 實體類 , Python

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u_13250 頭像

flybirdfly - df 根據索引其中之一篩選 根據索引名得到索引號

第三章 索引 本章數據： import numpy as np import pandas as pd 一、索引器 1. 表的列索引 列索引是最常見的索引形式，一般通過[]來實現。通過[列名]可以從DataFrame中取出相應的列，返回值為Series，例如從表中取出姓名一列：

機器學習 , 大數據 , 數據倉庫 , pandas , 數據分析 , df 根據索引其中之一篩選 , Python

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u_16213307 頭像

mob64ca12d2317d - 怎麼用vscode python 使用Copilot

關於如何在VSCode中使用Python和Copilot的主題，這裏記錄下過程中的一些關鍵部分，以及遇到的問題和解決方案，以便於後續參考與覆盤。 問題背景 當我開始在VSCode中使用Python進行項目開發時，想要充分利用Copilot這一智能編程助手。然而，初始的配置過程並不順利，影響了我的開發效率。以下是我在這個過程中遇到的一些關鍵事件： 2023年10月1日:

User , API , aigc , Python

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