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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16099265 頭像

智能開發者 - linux 安裝 espeak 後 目錄在哪

一、前提是在Linux環境上安裝好python3.7版本和mysq5.75.7版本（此處是我自己使用的版本） 二、下載HttpRunnerManage源碼 1、可以到GitHub上下載源碼壓縮包到本地，GitHub下載地址：https://github.com/httprunner/HttpRunnerManager（可以查看readme） 2、在Linux的r

MySQL , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_106065 頭像

laokugonggao - 2023大唐杯學習筆記——5G網絡架構與部署（1）

第一部分：5G標準發展的總體脈絡 5G標準的制定主要由國際標準組織3GPP負責。其發展並非一蹴而就，而是分階段、分版本逐步推進和完善的，就像一個軟件的“大版本更新”。 核心思想：5G標準的發展是一個從“能用”到“好用”，再到“全面賦能”的演進過程。 第二部分：3GPP核心版本詳解 可以將3GPP的版本理解為5G成長的幾個關

4G , 組網 , 服務化 , 後端開發 , 5G核心網規劃與應用 , Python

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u_16213560 頭像

數據小探 - 24.嵌入式部分框架設計與實現

文章目錄 前言 一、數據流架構 二、具體實現講解 1.命令解析層 2.配置處理層 前言 最近工作中遇到一個需求，在開發一個產品時，需要通過app去配置產品的一些功能開關、參數等，然後在這個同時，還可以通過電腦端應用去配置產品的功能開關、參數等，然後它們配置

數據 , C語言 , 單片機 , stm32 , 後端開發 , mcu , Python

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u_16099164 頭像

碼海舵手 - 一步一步學習PHP(6) 面向對象

噠噠噠！這個也是重點，所以語言通用的。要理解並記住。今天講oop面向對象的重點:封裝，繼承，多態！ 封裝 通過字面意思，我們知道封裝就是把東西弄在一起裝起來，我們生活中有很多例子，比如開車，我們一踩油門，汽車就會開始加速了，但是，具體汽車裏面是如何加速的，比如如何把油燃燒，產生動力，並能帶動輪子的。這裏面的具體邏輯我們是不清楚的，我們也沒必要

封裝 , php , 開發語言 , 後端開發 , 多態 , 父類 , Python

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nick_63c3c5cf4b3ee 頭像

nick_63c3c5cf4b3ee - 模糊哈希（fuzzy hash）對比文件相似度

對比兩個文件相似度，python中可通過difflib.SequenceMatcher/ssdeep/python_mmdt/tlsh實現， 在大量需要對比，且文件較大時，需要更高的效率，可以考慮模糊哈希（fuzzy hash），如ssdeep/python_mmdt 測試過程發現： difflib方法，讀取文件後，可以實現匹配度輸出 ssdeep/mmdt/tlsh方法可以實現，實現

hash , Python

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - Louvain community detection method(社區社區檢測算法原理介紹+python版代碼實現)_louvain method_weixin

你是否曾經面對複雜的網絡數據，卻不知道如何從中發現有意義的結構？🤔 社交網絡、生物網絡、推薦系統...這些看似雜亂無章的數據背後，往往隱藏着清晰的社區模式。Python-Louvain庫正是為解決這一挑戰而生，它基於著名的Louvain算法，通過優化模塊度來識別網絡中的社區結構。本完整教程將帶你從零開始，掌握這個強大的社區檢測工具，讓你的數據分析能力更上一層樓！🚀

網絡數據 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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yujiaao 頭像

Yujiaao - yield 關鍵字在 Python 中的用途是什麼？

要了解其yield作用，必須瞭解什麼是 生成器。而且，瞭解生成器之前，必須瞭解 _iterables_。 可迭代： iterable 創建一個列表，自然是需要能一一閲讀其中每個元素。逐一讀取其項的過程被稱為迭代： mylist = [1, 2, 3] for i in mylist: ... print(i) 1 2 3 mylist 是一個_可迭代的_。當您使用列表推導式時，即是創建

yield , generator , Python

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u_16213301 頭像

mob64ca12d0a366 - stable diffusion 多GPU

在處理Stable Diffusion時，你可能會遇到“多GPU”的問題。這裏，我將分享一個詳細的過程，幫助你成功實現Stable Diffusion的多GPU配置。 環境準備 在開始之前，我們需要先準備好我們的環境，以確保基礎組件全部就位。 前置依賴安裝 首先，確保你的系統具備Python、CUDA、CuDNN等必要的依賴。下面是安裝這些依賴的命令： # 更新包管理

bash , aigc , CUDA , Python

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u_16099327 頭像

AI智行者 - python中的super()和__init_

Python的面向對象編程（OOP）中，繼承是一個強大的工具，但它也常常是初學者（甚至有經驗的開發者）的困惑之源。核心的困惑點通常圍繞： 為什麼子類的 __init__ 必須手動調用父類的 __init__？ super() 到底是什麼，它和直接用父類名調用有何區別？ 本文將通過“造房子”的類比和“鑽石問題”的深度解析，徹底澄清這些概念。

子類 , 初始化 , Css , 前端開發 , 父類 , HTML , Python

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u_16213376 頭像

mob64ca12e33720 - Langchain 入門指南PDF版

Langchain 入門指南PDF版的描述 在這篇博文中，我將帶你一起探索如何有效地使用 Langchain。我們的目標是從環境準備到擴展應用，詳細闡述整個過程，確保每個步驟都易於理解並且可操作。 環境準備 為了成功運行 Langchain，你需要滿足以下軟硬件要求： 操作系統: Linux/Windows/Mac OS Python版本: 3.7 及以上

配置環境變量 , 硬件資源 , aigc , Python

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u_15654855 頭像

此星光明 - LBA-ECO ND-07 Microbial Biomass in Cerrado Soils, Brasilia, Brazil

巴西利亞塞拉多土壤中的 LBA-ECO ND-07 微生物生物量 簡介 本數據集報告了巴西利亞塞拉多（Cerrado，一種林地-稀樹草原地區）土壤樣品中的微生物生物量。微生物生物量以磷脂脂肪酸（PLFA）的總濃度來衡量。土壤樣品（0-5 釐米）採集於 2000 年 6 月至 2001 年 6 月，地點為塞拉多兩個原生區域，這兩個區域經歷了不同

數據挖掘 , 大數據 , MySQL , 數據庫 , NASA , Python

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u_16213701 頭像

mob64ca14147fe3 - LeetCode 題解 | 1297.子串的最大出現次數 -

【問題描述】 計算一個子串在目標字符串中出現的次數並輸出。 相關知識 通用序列中，count()函數可以統計某子序列sub在目標序列target中不重疊（non-overlapping）時出現的次數。 如： target = 'abcyxtabcedfjkdabdfpabc' sub = 'abc'

字符串 , 子串 , 後端開發 , bc , Python

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deephub 頭像

deephub - 基於強化學習的量化交易框架 TensorTrade

打開交易圖表，堆上十個技術指標，然後對着屏幕發呆不知道下一步怎麼操作——這場景對交易員來説太熟悉了。如果把歷史數據丟給計算機，告訴它“去試錯”。賺了有獎勵，虧了有懲罰。讓它在不斷的嘗試和失敗中學習，最終迭代出一個不説完美、但至少能邏輯自洽的交易策略。 這就是 TensorTrade 的核心邏輯。 TensorTrade 是一個專注於利用 強化學習 (Reinforcement Learning,

量化交易 , 強化學習 , Python

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u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - ollama部署千問模型

在當前的技術環境中，部署“ollama千問模型”顯得尤為重要。本文旨在分享這項任務的實施過程，幫助讀者通過一個清晰、系統的流程瞭解如何部署這一複雜的模型。 環境準備 前置依賴安裝 在開始之前，確保您已安裝以下依賴項，以便順利完成模型的部署。 # 更新包管理器 sudo apt-get update # 安裝 Python 及其工具 sudo apt-get instal

硬件資源 , bash , aigc , Python

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u_16099181 頭像

數碼悟透 - HDFS兩種操作方式：命令行和Java API

一、引言 Hadoop 分佈式文件系統（HDFS）作為大數據生態的核心存儲組件，憑藉高容錯性、高擴展性及海量數據存儲能力，成為分佈式數據處理場景的基石。本文聚焦 HDFS 的三種核心客户端操作模式 —— 命令行客户端（client1）、9870 端口 Web UI 客户端（client2）與 Java API 客户端（client3），將系統拆解每

hdfs , hadoop , 後端開發 , 前端 , Python , ui

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hunter_58d48c41761b8 頭像

Hunter - Python筆記六之多進程

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Python筆記六之多進程 在 Python 裏，我們使用 multiprocessing 這個模塊來進行多進程的操作。 multiprocessing 模塊通過創建子進程的方式來運行多進程，因此繞過了 Python 裏 GIL 的限制，可以充分利用機器上的多個處理器。 1、多進程使用示例 多進程的使用方式和多線程的方式類似，這裏使用到的是 m

多進程 , 後端 , Python

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u_16213720 頭像

mob64ca14193248 - 1、RabbitMQ簡介 - 一念花開 -

摘要：RabbitMQ 作為最流行的開源消息中間件之一，在 2024–2025 年迎來了重大架構升級。本文基於官方最新 4.0+ LTS 版本，深入解析其核心新特性（如 Streams 2.0、Quorum Queue 優化、K8s Operator 增強）、性能提升數據，並提供生產環境部署建議。無論你是運維工程師還是後端開發者，都能從中獲得實

erlang , 生產環境 , rabbitmq , 持久化 , 後端開發 , 分佈式 , Python

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u_16213406 頭像

mob64ca12ea4e24 - stable diffusion把模型用完刪掉後 還留下一些顯存佔用

在使用“Stable Diffusion”生成模型時，我們經常會遇到一個讓人苦惱的問題：在使用完模型並將其刪除後，系統顯存依然佔用的現象。這可能會導致後續模型加載時的性能問題，或甚至導致無法加載新模型。本文將詳細記錄解決這個問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、部署方案以及進階指南。 環境配置 我們需要確保運行環境的各個組件都正確配置，以便高效利用顯存。以下是配

aigc , 編譯過程 , ci , Python

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u_12959 頭像

lanhy - JAVA學習日誌（8-2-多態成員特點與實例） - Almon的個人空間 -

按照功能模塊進行分類分析。 1. 核心系統定義和配置 成員變量 ReplicationMode EGameplayEffectReplicationMode ReplicationMode; 意義: 控制 GameplayEffect 的複製模式 項目用途: 優化網絡帶寬，根據客户端類型決

ue5 , 學習 , 虛幻引擎 , c++ , 後端開發 , 筆記 , Python

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lufeng_68f0e3782426d 頭像

程序員鋒仔 - 2025-12-28 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-28 GitHub Python 熱點項目精選(9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. TheAlgorithms/Python 一個包含用Python實現的各種算法的項目，旨在用於教育目的，幫助學習者更好地理解和實踐算法。 指標

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - C#調用C/C++動態庫 封送結構體，結構體數組

當“C#默認封送 ≠ 你想要的 C++ 內存佈局”時，需要在結構體設置[MarshalAs]特性 【不需要】MarshalAs 的類型（⭐最安全） 這些是 blittable types，CLR 可以直接 memcpy 基礎數值類型 C#

CLR , 後端開發 , pragma , Layout , Python

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codists 頭像

codists - 翻譯：《實用的Python編程》04_04_Defining_exceptions

目錄 | 上一節 (4.3 特殊方法) | 下一節 (5 對象模型) 4.4 定義異常 用户可以通過類實現自定義異常： class NetworkError(Exception): pass 異常類始終繼承自 Exception 它們通常是空類。空類內部使用 pass 表示。 你也可以對異常進行分層： class AuthenticationError(NetworkError):

exception , Python

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51CTO技術成就夢想 - 從大模型到邊緣智能體：基於行為蒸餾的 Agent 能力壓縮與泛化研究

從大模型到邊緣智能體：基於行為蒸餾的 Agent 能力壓縮與泛化研究 一、背景與問題引入 隨着大語言模型（LLM）的能力不斷增強，**Agent（智能體）**在任務規劃、工具調用、環境感知等方面表現出極強的通用性。然而，一個現實問題逐漸顯現： 大模型很強，但太“重”了。 在以下場景中，大模型往往並不適用： 邊緣設備 / IoT / 嵌入式系統

插入圖片 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Git , Python

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kuanrongdeshanyang 頭像

小小張説故事 - Python網絡請求中級篇：深入理解Requests庫的使用

在Python網絡請求初級篇中，我們瞭解了Requests庫基礎的使用方式，包括如何發起GET和POST請求，如何解析JSON響應以及如何處理異常。在本文中，我們將深入理解Requests庫，包括如何發送帶參數的請求，如何處理Cookies，如何使用Session對象以及如何設置請求頭。 一、發送帶參數的請求 我們可以通過兩種方式向URL添加參數，一種是直接在URL中添加，另一種是使用params

requests , Python

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