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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213666 頭像

mob64ca140c3859 - python中的*args和**kw-原創手記

1. 引言 Python 作為一種動態類型語言（Dynamically Typed Language），提供了高度靈活的函數形式參數（Formal Parameters）定義方式。不同於許多靜態類型語言對函數參數數量與類型的嚴格約束，Python 允許函數在運行時接受不定數量的參數，並基於內部模型自動完成參數綁定（Argument Binding）

可擴展 , 開發語言 , 後端開發 , harmonyos , 筆記 , Python

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u_13360 頭像

level - 給視頻加上自己的水印，再也不用擔心被盜圖了

小夥伴們，在職場中有沒有遇到下面這種讓人生氣的情況：辛辛苦苦剪了一週的視頻，發到羣裏或發給客户預覽，結果轉頭就被別人拿去用了，還沒署名，簡直讓人無語！我之前剛上班的時候，這種情況真的遇見過不少！其實，防止盜用、提升專業度簡單的辦法，就是在視頻里加上自己的專屬水印。 但問題是，已經拍好或導出的成品視頻，還能添加水印嗎？難道還要重新渲染一遍？不用這麼麻煩！ 今天，

上傳 , 後端開發 , 拖拽 , 視頻轉換 , Python

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - 易語言窗口組件轉python

接着上次的框架，肯定有疑問那兩個窗口類是怎麼來的 g_pMainWnd = new CUMFCMainWindow(_T("UMFCMainWindow")); g_pLoginWnd = new CUMFCLoginWindow(_T("UMFCLoginWindow")); 今天就接着講解窗口類的來歷。

控件 , 類名 , 易語言窗口組件轉python , include , 後端開發 , Python

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taoqix 頭像

細節的温柔 - python解釋器, conda, miniconda, Pycharm之間的關係

Python解釋器、Conda、Miniconda 和 PyCharm 是與 Python 開發相關的不同工具，它們之間的關係和功能分別如下： 1. Python 解釋器 概念：Python 解釋器是運行 Python 代碼的核心工具，它能夠解析並執行 Python 源代碼。常見的 Python 解釋器包括 CPython（官方 Python 解釋器實現）、PyPy 等。 作用：執行 Pyt

conda , pycharm , Python

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shiluodemugua_esfwwz 頭像

失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】向現有草稿中添加視頻特效

ADD_EFFECTS API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_effects 功能描述 向現有草稿中添加視頻特效。該接口用於在指定的時間段內添加特效素材到剪映草稿中，支持多種特效類型如邊框特效、濾鏡特效、動態特效等。特效可以用於增強視頻的視覺效果。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://docs.jcaigc.cn 請求參

aigc , Python

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u_17540178 頭像

Hommy168 - 【開源剪映小助手】創建剪映草稿

CREATE_DRAFT API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/create_draft 功能描述 創建剪映草稿。該接口用於創建一個新的剪映草稿項目，可以自定義視頻的寬度和高度。創建成功後會返回草稿URL和幫助文檔URL，為後續的視頻編輯操作提供基礎。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://do

aigc , AI作畫 , Python

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ollama embedding設置向量維度

在當今的深度學習領域，文本嵌入（embedding）是將文本轉化為計算機可以理解的向量形式的重要手段。而在使用Ollama嵌入模型時，正確地設置向量維度對於實現高效的模型表現及準確性至關重要。本文將詳細記錄如何解決“ollama embedding設置向量維度”的問題，以便大家更好地應對類似的挑戰。 背景定位 在項目開發中，我遇到了Ollama嵌入模型在設置向量維度時的性能問題。

數據集 , 工具鏈 , aigc , Python

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u_16213698 頭像

mob64ca1413c518 - 使用Apache POI導出Excel數據有BUG

OpenJDK 比JDK缺少AWT組件部分功能 Apache POI 中使用SXSSFWorkbook出現Excel導出失敗的異常。 問題堆棧 java.lang.NullPointerException: null at sun.awt.FontConfiguration.getVersion(FontConfiguration.ja

服務器 , 後端開發 , JAVA , apache , Python

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u_16099314 頭像

技術極客 - R語言 基本語法

🌱 一、什麼是R語言？ R 是一種免費開源的編程語言和軟件環境，主要用於統計計算和圖形繪製。 廣泛應用於數據科學、生物信息學、金融分析、社會科學等領域。 擁有豐富的擴展包（CRAN 上超過 20,000 個包）。 🛠️ 二、安裝與環境準備 下載 R 根據你的操

數據 , 置數據 , r , 擴展包 , 後端開發 , Python

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u_14682436 頭像

TwcatL - 大語言模型提示工程實戰指南：讓AI更懂你的需求

在使用ChatGPT、文心一言、LLaMA等大語言模型（LLM）時，你是否遇到過這樣的情況：同樣的需求，不同的提問方式，得到的結果天差地別；有時想讓模型生成專業報告，卻只得到泛泛而談的回答；有時希望模型解決具體問題，卻收穫一堆無關的信息。這背後的關鍵，就在於“提示工程（Prompt Engineering）”——通過設計精準、清晰的提示語，引導大語言模型輸出符合預期的結果。今天，

數據 , 我擁有了“鬆弛感”人生 , 語言模型 , 解鎖小浣熊「任務規劃」功能後 , jquery , 前端開發 , Python

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u_17517821 頭像

mb68bd9657ee325 - python中的queue模塊

Python 的 queue模塊是處理多線程編程中數據交換和任務調度的核心工具，它提供了線程安全的隊列實現，能有效避免數據競爭和鎖管理的複雜性。 🧩 隊列類型與核心方法 queue模塊主要提供了三種隊列類型，它們的區別主要在於元素的取出順序。 隊列類型

優先級 , 後端開發 , 線程安全 , 多線程 , Python

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u_16213651 頭像

mob64ca14089531 - Python測試驅動開發書籍pdf下載

參考文檔 1：需求 需 求向來就是軟件開發過程中感覺最不好明確描述、易變的東西。這裏説的需求不只是指用户的需求，還包括對代碼的使用需求。 執行： 測試驅動開發就是通過編寫測試用例，先 考慮代碼的使用需求（包括功能、過程、接口等），而且這個描述是無二義的，可執行驗證的 作用： 通過編寫

測試驅動開發 , 測試用例 , 後端開發 , 軟件開發過程 , Python測試驅動開發書籍pdf下載 , Python

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mashukui 頭像

馬哥python説 - xhs_search_comment_tool | 2025自研小紅書評論區數據採集工具

本軟件工具僅限於學術交流使用，嚴格遵循相關法律法規，符合平台內容合法性，禁止用於任何商業用途！ 一、背景概述 1.1 開發背景 小紅書作為國內領先的社交電商平台，擁有龐大的用户羣體和高活躍度，其筆記評論區域藴藏着豐富的用户反饋信息。在合法合規、尊重平台規則及用户隱私的前提下，對小紅書評論數據進行合理採集與分析，有助於企業深入瞭解消費者對產品與品牌的真實評價，從而更好地洞察市場需求、優化產品策

gui , 工具軟件 , 數據採集 , 爬蟲 , Python

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u_16213668 頭像

mob64ca140caeb2 - ArrayList 和 LinkedList 區別 - 五六柒的個人空間 -

1. 引言：兩種不同的數據結構 ArrayList和LinkedList雖然都實現了List接口，但底層採用了完全不同的數據結構： ArrayList：基於動態數組實現，支持隨機訪問 LinkedList：基於雙向鏈表實現，擅長頻繁的插入刪除操作 讓我們通過源碼來深入理解它們的設計理念和性能特點。 2. ArrayList源碼深度

System , 後端開發 , JAVA , ci , Python

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u_16099328 頭像

墨染青絲 - 吳恩達深度學習網課 通俗版筆記——（02.改善深層神經網絡）第三週 超參數調試、Batch正則化和程序框架

本週為第二課的第三週內容，你會發現這周的題目很長，實際上，作為第二課的最後一週內容，這一週是對基礎部分的最後補充。 在整個第一課和第二課部分，我們會了解到最基本的全連接神經網絡的基本結構和一個完整的模型訓練，驗證的各個部分。 之後幾課就會進行更多的實踐和進階內容介紹，從“通用”走向“特化”。

多分類 , 二分類 , 損失函數 , 後端開發 , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 遛狗不牽繩檢測數據集VOC+YOLO格式1980張5類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1980 標註數量(xml文件個數)：1980 標註數量(txt文件個數)：1980 標註類別數：5 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

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u_16099321 頭像

技術博客領航者 - RabbitMq要點講解 -

什麼是MQ MQ就是Message Queue的縮寫，本質上就是一個隊列只不過隊列裏存放的元素是一些消息而已，消息的類型可以很簡單比如一個數字或者一個字符串，也行是一些內嵌對象等等。 MQ一般用於分佈式系統之間的通信 同步通信 數據直接由一端到達另一端 異步通信 數據由一端發送到一個容器存儲起來，之後達到某個

數據 , tcp , 客户端 , 後端開發 , Python

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shiluodemugua_esfwwz 頭像

失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】向現有草稿中添加圖片

ADD_IMAGES API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_images 功能描述 向現有草稿中添加圖片。該接口用於在指定的時間段內添加圖片素材到剪映草稿中，支持圖片的透明度、縮放和位置調整。圖片可以用於增強視頻的視覺效果，如背景圖、水印、裝飾圖等。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://docs.jcaigc.cn 請求

aigc , Python

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u_16099196 頭像

我是數據分析師 - SQL入門基礎知識學習

大家好，又見面了，我是你們的朋友全棧君。 一、什麼是數據庫 很多人不明白，存儲數據用文件就可以了，為什麼還要弄個數據庫? 首先文件保存數據有以下幾個缺點： · 文件的安全性問題 · 文件不利於數據查詢和管理 · 文件不利於存儲海量數據 · 文件在程序中控制不方便 為了解決上

表名 , 數據庫 , 後端開發 , Javascript , Python

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hunter_58d48c41761b8 頭像

Hunter - Django筆記四十三之使用uWSGI部署Django系統

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Django筆記四十三之使用uWSGI部署Django系統 目前部署 Django 的方式一般來説是使用 Nginx + uWSGI + Django 來實現。 處理流程是，當一個請求發送過來會先經過 Nginx，如果是靜態文件請求，Nginx 這一層直接處理，如果是後端動態接口，則會發送至 uWSGI，而 uWSGI 是一個 web 服務器，

uwsgi , django , 後端 , Python

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u_16099356 頭像

IT智行領袖 - 在Rust 代碼中編寫 Python 是種怎樣的體驗

前言 前面簡單地嘗試pyo3，繼續嘗試。 在正式搞事情之前，筆者發現一個問題，如果筆者使用Pycharm打開項目，項目沒什麼問題，但是筆者使用RustRover打開項目，居然會報錯 error: failed to run custom build command for `pyo3-build-config v0.27.1` note:

f5 , rust , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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lufeng_68f0e3782426d 頭像

程序員鋒仔 - 2025-12-31 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-31 GitHub Python 熱點項目精選(15個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. timescale/pg-aiguide 一個為PostgreSQL提供AI優化的工具，幫助AI編碼工具生成更好的PostgreSQL代碼，支持語義搜索、AI優化

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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u_16213590 頭像

mob64ca13f9e726 - Oracle數據庫一致性讀的原理-mysql教程

Oracle數據塊完整結構： 數據塊（8KB標準大小） ├─ 塊頭部（Block Header） │ ├─ 塊元信息 │ │ ├─ 數據塊地址（DBA） │ │ ├─ 塊類型（數據塊/索引塊/段頭塊等） │ │ └─ 塊校驗和

數據 , 數據塊 , 數據庫 , 後端開發 , 鏈表 , Python

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u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - 《大數據管理：數據集成的技術、方法與最佳實踐》 - china

1.2.1.1.1 年度目標制定 基於指標的企業年度目標制定流程，核心是將公司戰略拆解為可量化、可落地、可監控的指標體系，覆蓋 “戰略對齊→指標拆解→可行性論證→目標分解→行動落地→監控覆盤” 全鏈路，確保年度目標既貼合業務方向，又具備實操性。以下是具體流程設計，含關鍵環節、工具方法及輸出物： 一、流程總框架：從 “戰略” 到 “指標

大數據 , 數據 , 運維 , 權重 , 後端開發 , 人工智能 , Python

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