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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_13354 頭像

小咪咪 - 【JAVA】學習路徑36-寫到硬盤FileOutputStream Write的三種方法

最近在寫 Java 代碼處理 Excel 文件的時候，遇到了一個挺頭疼的問題：使用 Apache POI 的 XSSFWorkbook.write(FileOutputStream) 方法寫文件，代碼執行得好好的，也沒有拋出異常，但生成的 Excel 文件卻打不開，甚至有時候文件大小還是 0 字節，一點數據都沒有。 本來以為是 POI 的問題，結果

輸出流 , 數據 , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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超神經HyperAI - 【TVM 教程】向 TVM 中添加 Codegen

Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 隨着深度學習工作負載所針對的硬件設備數量不斷增加，用户在各種設備上實現高性能所需的知識也在不斷增加。為了讓數據科學家在開發新模型時不必擔心性能問題，硬件廠商或是基於一些常見的深度學習算子，提供 MKLDNN 或 cuDNN

算法 , gpu , 代碼編輯器 , cpu , Python

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u_16213565 頭像

編程藝術大師 - jq富文本_jQuery富文本編輯器Notebook

如何快速集成jQuery-Notebook：打造優雅高效的Web富文本編輯體驗 jQuery-Notebook是一款輕量級、簡潔優雅的所見即所得（WYSIWYG）Web富文本編輯器，基於jQuery構建，為web應用程序提供直觀的內容編輯解決方案。無論是博客平台、在線教育系統還是企業協作工具，它都能幫助用户輕鬆創建和編輯複雜內容，同時保持界

後端開發 , jquery , Python , Web

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momodel 頭像

Momodel - Python 人工智能編程指南：基礎、庫和工具大全解析

Python 已成為人工智能 (AI) 和機器學習領域的通用語言。其廣泛的應用、強大的庫生態系統和用户友好的語法使其成為人工智能愛好者、數據科學家和研究人員的理想選擇。在這份綜合指南中，我們將探討用於 AI 編程的 Python 基礎知識，深入研究關鍵庫，並重點介紹 AI 開發的基本工具。 Python：人工智能的語言 Python 在人工智能領域的流行並非巧合；它提供了獨特的功能組合，使

編程 , 基礎 , 人工智能 , Python

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kuanrongdeshanyang 頭像

小小張説故事 - SQLAlchemy 入門：Python 中的 SQL 工具包和 ORM

SQLAlchemy 是 Python 中一款非常流行的數據庫工具包，它對底層的數據庫操作提供了高層次的抽象。在本篇文章中，我們將介紹 SQLAlchemy 的兩個主要組成部分：SQL 工具包 (SQL Toolkit) 和對象關係映射器 (Object-Relational Mapper, ORM) 的基本使用。 一、SQLAlchemy 的安裝和設置 安裝 SQLAlchemy 很簡單，可以通

sqlalchemy , Python

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u_16213328 頭像

mob64ca12d74a10 - langchain教程PDF下載

為了幫助大家解決“langchain教程PDF下載”的問題，本文將圍繞環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用這幾個方面進行詳細説明。 在開始之前，我們首先需要了解下載與使用 LangChain 教程的必要環境準備工作。以下是包括前置依賴的安裝步驟，以及甘特圖與四象限圖的資源評估。 環境準備 在我們着手下載 LangChain 教程的 PDF 之前，首

User , aigc , ci , Python

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u_16213687 頭像

mob64ca141139a2 - 高性能計算 GPU 等資料

Tachyon數值精度終極指南：GPU加速的ZK證明算法核心解析 在現代零知識證明（ZK）系統中，數值算法的精度直接決定了整個系統的安全性和可靠性。Tachyon作為一個模塊化的ZK後端，通過GPU加速技術為數值計算提供了全新的解決方案。本文將從numerics模塊入手，深入分析Tachyon如何處理數值精度問題，以及它如何為ZK證

數值精度 , 並行計算 , 數值計算 , 後端開發 , Python

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jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 如何接入歐洲股票實時行情與歷史數據：德國、荷蘭、英國、意大利

如何接入歐洲股票實時行情與歷史數據：德國、荷蘭、英國、意大利 在全球金融市場日益互聯的今天，歐洲股票市場作為經濟引擎之一，吸引了無數投資者和開發者。德國（DE）、荷蘭（NL）、英國（GB）和意大利（IT）等市場以其成熟的交易體系和活躍的股票品種聞名。但如何高效接入這些市場的實時行情和歷史數據？本文介紹一款專業的股票行情接口提供商，通過低延時數據 API、股票接口和實時行情接口，幫助您輕鬆獲取金融行

api文檔 , 接口設計 , 後端 , Python

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u_16099296 頭像

mob6454cc73e9a6 - 幾個開發工具的java逆向工程（java reverse engineering）功能比較_51CTO博客

前言： 在Java項目逆向工程領域，開發人員常常面臨代碼質量差、修復耗時的挑戰。本文通過實際案例，深度對比傳統JadGUI工具與我們自主研發的自動化逆向工具在錯誤修復率、效率和質量方面的顯著差異。 jadgui工具逆向代碼： 首先我們來看用jadgui工具導出的源碼是什麼樣的？

jar , 運維 , 自動化 , 後端開發 , jar自動逆向工具 , jar逆向源碼 , Python

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jasoncoding 頭像

攻城獅傑森 - Eudic → Maimemo 自動同步工具：歐路詞典 & 墨墨背單詞

大家好，今天介紹一款實用工具。 長期以來，筆者的英文查詞流程是： 查單詞用歐路詞典（Eudic），記憶單詞用墨墨背單詞（Maimemo）。 但這帶來一個很現實的長期問題 ——— 歐路與墨墨之間並沒有官方的詞庫同步功能。 桌面端每天查文獻生詞、收藏、加入詞本等動作都在歐路里完成，可真正背詞又是在移動端墨墨裏進行，兩個平台

歐路詞典 , 墨墨本單詞 , MySQL , API , AI編程 , 數據庫 , Python

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u_16175440 頭像

mob649e8155edc4 - langchain completion_model

langchain completion_model 是一個日益流行的工具，用於構建增強的自然語言處理（NLP）應用，其架構及功能靈活，適合多種技術棧。下面是解決與 “langchain completion_model” 相關問題的詳細記錄。 環境準備 在開始之前，確保你的系統具備以下環境。本文檔適用於 Python 3.7 及以上版本，同時支持多個主流的 NLP 庫，例如 H

技術棧 , API , aigc , Python

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u_16213466 頭像

mob64ca12f8a724 - ollama 集羣

ollama 集羣是一種新興的分佈式計算框架，旨在支持更高效的模型推理和分佈式計算資源的整合。本篇博文將分享解決“ollama 集羣”相關問題的全過程，保證結構清晰，條理分明。 環境預檢 在部署owllama集羣之前，首先需要對環境進行預檢。這一步驟確保我們的計算環境能夠兼容並正常運行集羣，以下是我們所需的兼容性分析以及依賴版本對比。 四象限圖與兼容性分析 quadran

數據 , aigc , 當前版本 , Python

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yutou_5c10e66caa840 頭像

宙哈哈 - 保證數據安全，從行為驗證碼開始！

背景 保證數據安全是當今互聯網時代的重要任務。為了應對日益複雜的網絡攻擊，行為驗證碼應運而生。行為驗證碼通過分析用户在網站上的行為模式，識別正常用户並阻止惡意活動。 它不僅提供了更強大的身份確認方式，還能有效減少偽造身份和破解賬户的風險。從行為驗證碼開始，我們可以為數據安全建立起堅實的防線。 前端代碼 script src="https://cdn6.kgcaptcha.com/captcha.

數據安全 , 驗證碼 , HTML , Python

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fenxiang521 頭像

用愛發電 - ComfyUI 環境維護小工具 v2.5.3：Python環境管理

ComfyUI 環境維護小工具 v2.5.3 是專為 ComfyUI 用户打造的圖形界面工具，核心聚焦Python 環境管理與ComfyUI 運行優化，無需複雜命令行操作，即可解決依賴衝突、遷移環境、切換版本等問題，讓 ComfyUI 運行環境始終保持最佳狀態。 一、項目核心簡介 這款工具專為 ComfyUI 用户設計，以直觀的圖形界面覆蓋 P

鏡像源 , 命令行 , 軟件測試 , Python

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u_15642578 頭像

wx62830f4b679a4 - ubuntu22.04 源更新報錯 —— all.deb 403 Forbidden [IP: 101.6.15.130 80

備份源文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 更改為清華大學源 用編輯器打開 /etc/apt/sources.list 參考 ：http://www.3fwork.com/kaifa215/019781MYM000613/

sed , 後端開發 , 源地址 , Python , Ubuntu

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u_17585566 頭像

陳均老師 - 陳均的日誌2024.01.04

今天跟楊同事學習了某某醫院費用報銷系統的操作流程，瞭解費用申請單、審批、過賬支付等主要業務模塊的功能。結合了用户提出的十多項需求（經楊同事整理把最急的合併為5項）、在對應的模塊上構思了修改方案。 今天周同事給我發了某某項目的源碼、劉同事給我發了其他配套開發文件，但是因系統兼容性的原因、未能搭建好完整的開發環境。 明天將繼續搭建環境、準備好工具之後、將由我嘗試修改某某醫院的費用報銷

系統兼容性 , 後端開發 , 開發環境 , 搭建環境 , Python

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u_16213690 頭像

mob64ca1411e411 - 使用Python拓展Scratch的能力

第一章：教育編程中的圖形化與代碼轉換工具（Scratch+Python） 在編程教育領域，如何幫助初學者平滑過渡從圖形化編程到文本編程，是教學設計中的關鍵挑戰。Scratch 作為廣受歡迎的圖形化編程平台，通過拖拽積木塊的方式降低了編程門檻；而 Python 以其簡潔語法和強大生態成為進階學習的理想語言。結合兩者優勢的轉換工具，正逐漸成為教育實踐中的重要橋樑。

圖形化 , Scratch , 後端開發 , Python

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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251129_131103 求純粹素數進行中

階段代碼 #include iostream using namespace std; // 接收一個數 // 返回這個數是不是素數的結果 int check_ss(int num){ // 設置一個變量作為結果 int flag = 1; // 1是素數，0非素數 // 開始判斷 // 2,3,4,5,6 讓7和他們做除法 for(int i=2;inum;i++)

include , xml , 後端開發 , HTML , Python

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u_14540126 頭像

最多選5個技能 - 信息系統項目管理師高難度選擇題精講

一、高級計算分析題（15題） 1. 某項目採用關鍵鏈法，原關鍵路徑長度45天，考慮資源約束後增加緩衝： 項目緩衝：5天 接駁緩衝：3天（2條路徑） 資源緩衝：2天 項目最終計劃工期為： A. 45天 B. 50天 C. 55天 D.

項目管理 , 數據 , 後端開發 , 迭代 , Python

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u_16099344 頭像

風華正茂的AI - TV demura 算法

文章目錄 基本概念 實例 Python實現 測試代碼 基本概念   要理解Tarjan算法，必須瞭解以下兩個概念，發現時間戳discovery time與低連接值low-link value。   發現時間戳這個很容易理解，K

機器學習 , jar , 算法 , 時間戳 , 人工智能 , TV demura 算法 , Python

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deephub 頭像

deephub - Pandas GroupBy 的 10 個實用技巧

很多人把 groupby 理解成單純的求和、計數這類操作，比如説算算總收入、數數用户量，然後就沒了。實際上它的應用場景要廣得多：計算組內特徵、數據標準化、構造滾動指標、合併不同維度的統計結果，甚至處理一些複雜的嵌套數據結構。 所以本文將介紹10個實際工作中比較有用的技巧，文章的代碼都是可以直接拿來用。 1、一次性應用多個聚合函數 import pandas as pd df = p

機器學習 , 人工智能 , pandas , Python

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luohenyueji - [python] Python數據類使用指北

在Python編程中，類定義是組織數據與封裝邏輯的核心範式。然而，當需要創建僅用於數據存儲的簡單類時，開發者往往需編寫大量重複機械的樣板代碼。例如用於屬性初始化的__init__方法、支持對象信息友好展示的__repr__方法、實現對象相等性比較的__eq__方法等。這類代碼不僅耗費開發精力，還容易因細節疏忽引入潛在錯誤，導致代碼可讀性與維護性下降。 為解決這一行業痛點，Python

字段 , 默認值 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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bianchengdandan 頭像

Python技術大本營 - Python 實現循環的最快方式（for、while 等速度對比）

眾所周知，Python 不是一種執行效率較高的語言。此外在任何語言中，循環都是一種非常消耗時間的操作。假如任意一種簡單的單步操作耗費的時間為 1 個單位，將此操作重複執行上萬次，最終耗費的時間也將增長上萬倍。 while和for是 Python 中常用的兩種實現循環的關鍵字，它們的運行效率實際上是有差距的。比如下面的測試代碼： importtimeit defwhile_loop(n=100_

while , for循環 , Python

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u_17494575 頭像

mb689bf7a82caf3 - Python文本轉PDF全流程示例：從簡單到進階應用

在日常工作中，我們經常會接觸到各種文本文件，例如.txt、.md、日誌文件或是代碼腳本。這些純文本文件雖然簡潔高效，但在需要進行分享、打印或存檔時，往往會面臨格式不統一、排版混亂等問題。此時，將這些文本內容轉換為標準、易於分發且格式穩定的PDF文檔就顯得尤為重要。 然而，手動複製粘貼或使用在線工具進行轉換不僅效率低下，還可能在大量文件處理時成為瓶頸。幸運的是，Pyt

yyds乾貨盤點 , pdf , 文本文件 , 後端開發 , 解決方案 , 文本 , Python

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