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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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tanking 頭像

TANKING - 微信小程序訂閲消息的觸發預埋，打通用户的轉化與發掘渠道！

摘要 在這個流量為王，內卷的時代，沒有用户，沒有客户就難以轉化，自己辛辛苦苦吸引的用户，必定需要最大化地轉化，刺激消費，才有更好的業績，那麼小程序如何轉化用户？訂閲消息也是一種非常直接的方法。 何為訂閲消息？ 是小程序的一個向訂閲用户推送消息提醒的一個功能，這個功能你在小程序後台是無法使用的，因為這個是開發者功能，需要有技術人員去調用接口，通過接口才可以對符合條件的用户發送消息提醒。發送的消息提醒

微信小程序 , 訂閲消息 , php , 推送 , Python

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u_12960863 頭像

wx59290cd7bb11a - 拒絕“裸奔”！大數據轉型 AI 的第一課：把 Python 寫出 Java 的安全感

本文價值提示 🌟 正在從 Java/Scala 大數據棧轉型 AI 開發？ 習慣了編譯器的嚴格檢查，卻被 Python 的 AttributeError 折磨得睡不着？ 本文將教你如何用 Type Hints 和 Pydantic 構建嚴謹的 AI 數據契約，讓你的 Python 代碼擁有“靜態語言”般的健壯性，從此告別腳本式的“裸奔”開發！

大數據 , 數據倉庫 , AI , JAVA , 架構師 , Python

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u_16213656 頭像

mob64ca1409d8ea - MySQL數據庫進階操作_mysql sql進階

一、軟件生命週期中的數據庫設計步驟 軟件生命週期 數據庫設計需與軟件開發流程同步，通常分為 5 個關鍵階段，每個階段對應明確的輸出物。 1. 需求分析階段（對應軟件需求調研） 目標：明確業務需求與數據相關的核心訴求，避免後期返工。 核心動作： 與產品、業務、開發溝通，梳理

初學者 , 操作 , 數據庫 , 後端開發 , 1024程序員節 , 軟件工程 , Python

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u_15642578 頭像

wx62830f4b679a4 - 【轉載】中國首款，合體機器人，解體之後，能做些什麼？

地址： https://www.youtube.com/shorts/LMRuvYPmvA4 兩個雙足機器人可以合體成一個四足機器人 本文包含：--> -->

機器人 , 後端開發 , Python

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用 Python 在 Excel 工作表中創建圖表：業務數據可視化

在現代企業中，數據驅動的決策變得越來越重要。從銷售分析到市場趨勢跟蹤，再到項目績效考核，清晰直觀的數據呈現不僅能提高分析效率，也能增強管理層的決策信心。Excel 作為企業中最常用的數據分析工具，其強大的表格和圖表功能在日常工作中不可或缺。然而，當面對成百上千條數據或需要生成定期報告時，手動製作圖表不僅耗時，還容易出錯。而 Python 擁有豐富的生態和強大的數據處理能力，通過編程實現 Excel

xlsx , excel , 圖表工具 , 圖表 , Python

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u_16213566 頭像

雲端小仙童 - 深度學習——CNN實現MNIST手寫數字的識別_mnist手寫數字識別

開發平台 win10系統 ESP-IDF（5.2.6）版本 ESP32S3 部署過程 一在樂鑫科技的官網下載ESP-IDF。 我下載的版本是離線安裝5.2.6的版本，然後直接安裝到D盤的根目錄下，安裝過程一切順利，沒有遇到問題。 下載好之後桌面上就會出現ESP-IDF5.2的命令窗口 二在G

新人首發 , 3d , 後端開發 , 交叉編譯 , 工程文件 , Python

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u_17225437 頭像

二川bro - 拷貝機制詳解：Python深淺拷貝實戰

引言 在Python編程中，數據拷貝是一個既基礎又微妙的概念。[1]許多開發者在使用列表、字典等可變對象時，都曾遇到過意料之外的數據共享問題。理解Python的拷貝機制，特別是深拷貝與淺拷貝的區別，對於編寫正確、可靠的代碼至關重要。本文將從Python對象模型出發，深入解析深淺拷貝的原理、區別和應用場景，幫助讀者徹底掌握這一核心概念，避免因拷貝不當

MySQL , 深拷貝 , 開發語言 , 數據庫 , 淺拷貝 , Python

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u_16213667 頭像

mob64ca140c75c7 - Linux進程實時監控監控工具-HTOP、perf、dstat、iftop_linux進程監控工具

核心痛點 嵌入式設備資源受限(BusyBox)，無法部署Prometheus/Grafana等重型組件。 top 命令無法直觀回溯內存泄漏趨勢。 需要長時間掛機監測進程重啓與Crash。 功能特性 零侵入部署：純Python編寫，僅依賴SSH協議，目標機無需任何配置。 實時可視化：集成 Matplotlib，動

後端開發 , 重啓 , SQL , Git , Python

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u_16099232 頭像

夢斷藍橋魂 - noip模擬題7 - Geek

前言： 我菜菜菜菜菜菜，所以只改了兩道題。 T2：原子（atom） 思路： 建圖圖圖圖圖。 根據題意我們可以建出來一個完全圖，然後求出圖中最少有幾條鏈就行。 我們發現，鏈的數量其實就是每個點的（出度減去入度）的加和。 然後再所有的把鏈跑出來就行。 提一嘴，隊列是簡單的，但是鏈式前向星是可寫的。 代碼： $

d3 , i++ , 後端開發 , 子節點 , Python

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u_16213725 頭像

mob64ca141a683a - 基於pytorch搭建AlexNet神經網絡用於花類識別

0 前言 經常會有同學問我在學習了python和torch之後，該繼續學習啥，我都是説，不用再去接着學習理論，直接上CNN的代碼開始跑就可以，比如貓狗分類的代碼，或者花朵分類的模型。 但是網上的代碼怎麼説呢......能夠直接拿來用的很少，經常需要自己調試，這次我給大家都調試好了，大家直接下載就可以了，點擊run就能跑！這個

算法 , 分類 , pytorch , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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syntaxerror 頭像

SyntaxError - python suds訪問webservice服務

安裝suds 在Python3環境下如果使用：pip install suds，應該會報ImportError: No module named client，這裏推薦安裝suds-py3。 使用 1.獲取所有方法 webservice中的方法，跟http中的get、post這種類似。 from suds.client import Client url = 'http://*********

xml , python爬蟲 , soap , webservice , Python

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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251129_121647 遞歸求階乘

需求 接收一個整數，例如6 求6的階乘 使用遞歸完成 本文包含：--> -->

遞歸 , 後端開發 , Python

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u_16213596 頭像

mob64ca13fb6939 - python - NGINX 入門到企業級應用實踐-基礎篇 - 個人文章

最近在折騰服務器優化，從 Python 環境搭建到 Nginx 各種實用配置，踩了不少坑，也攢了些實戰經驗。整理成這篇博客，分享給需要的小夥伴，一起聊聊怎麼用 Nginx 搞定 Python 項目部署、灰度發佈、限流跨域這些事兒～ 一、Python 網站項目部署：基礎環境打底 想跑 Python Web 項目，環境得先搭好。我這次直接用的經典

github , 運維 , 後端開發 , Linux , Nginx , Python

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - Python安裝教程（附安裝包）_python安裝包pan

文章目錄 前言 一、下載 Python 3.13安裝包 二、python3.13安裝教程 三、驗證python3.13安裝 前言 本教程將詳細地為你介紹在Windows上python3.13安裝教程，同時還會涵蓋一些常見問題的解決方法，以及安裝完成後的基礎配置和驗證。無論你是初次接觸

windows , 安裝包 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16213719 頭像

mob64ca1418e88d - 【計算機網絡】 HTTP協議及相關面試題整理 （建議收藏）_wx628e0b5406946的技術博客

HTTP協議：一.是什麼：超文本傳輸協議（HyperText Transfer Protocol，簡稱HTTP）是一種用於傳輸網頁及其他數據的協議。它定義了客户端（通常是瀏覽器）和服務器之間信息交換的格式和方式。HyperText Transfer Protocol縮寫 二.核心作用：****規定瀏覽器（客户端）和服務器之間怎麼溝通，實現網頁、圖片、數據等資源的傳輸。是提供

服務器 , HTTP , 客户端 , 後端開發 , Python

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vistart 頭像

vistart - Python SQLite RETURNING 子句行為演變分析：從 3.8 到 3.14

摘要 本文深入分析了 Python 3.8 至 3.14 各版本中，SQLite 的 cursor.execute() 和 cursor.fetchall() 在處理帶有 RETURNING 子句的 DML 語句時的行為差異。通過系統性的測試和源碼分析，揭示了 Python 3.10 作為關鍵轉折點引入的重大變更，以及這一變更背後的技術原因和設計考量。 關鍵詞: Python, SQLite, R

版本 , 兼容性 , 數據庫 , sqlite , Python

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u_16213308 頭像

mob64ca12d26eb9 - llama_cpp_python 低級API

llama_cpp_python 低級API是一個用於Python環境中與Llama模型進行交互的重要工具，允許用户以底層API的方式訪問模型的各種功能。在這篇博文中，我將詳細記錄我在處理“llama_cpp_python 低級API”問題的整個過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。 環境準備 在開始之前，需要準備好適合的開發環境，包括依賴的安裝。

API , aigc , ci , Python

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u_16099170 頭像

編程小匠人之魂 - 1_python高階

課堂引入 python中的多線程其實並不是真正的多線程，如果想要充分地使用多核CPU的資源，在python中大部分情況需要使用多進程。Python提供了非常好用的多進程包multiprocessing，只需要定義一個函數，Python會完成其他所有事情。藉助這個包，可以輕鬆完成從單進程到併發執行的轉換。multiprocessing支持子進程、通信

數據 , 後端開發 , harmonyos , 多進程 , Python

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teayear 頭像

學技術贏未來 - python for循環

Python從入門到精通之for循環（500字簡介） for循環是Python中最核心的迭代控制結構，也是新手從入門邁向進階的關鍵語法，它以簡潔、靈活的特性適配各類遍歷場景，是處理序列、集合、迭代器等數據的核心工具。 與其他語言不同，Python的for循環基於“可迭代對象”設計，而非傳統的計數器模式，語法格式為for 變量 in 可迭代對象: 執行代碼，無需手動管理循環邊界，大

人工智能 , 深度學習 , 迭代 , for循環 , Python

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deephub 頭像

deephub - Pandas字符串操作的各種方法速度測試

由於LLM的發展， 很多的數據集都是以DF的形式發佈的，所以通過Pandas操作字符串的要求變得越來越高了，所以本文將對字符串操作方法進行基準測試，看看它們是如何影響pandas的性能的。因為一旦Pandas在處理數據時超過一定限制，它們的行為就會很奇怪。 我們用Faker創建了一個100,000行的測試數據。 測試方法 安裝： !pip install faker 生成測試數據的方法很簡答：

機器學習 , 人工智能 , pandas , Python

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u_12196 頭像

footballboy - 基於Pytorch的深度學習模型保存和加載方式

PyTorch2 Python深度學習 - 模型保存與加載 在PyTorch 2中，模型的保存與加載是一個常見的操作。通常，我們會使用torch.save()來保存模型的權重（即state_dict），並使用torch.load()來加載模型權重。以下是PyTorch 2中如何保存和加載模型的介紹及實例代碼：

開發語言 , 加載 , PyTorch2 , 深度學習 , 前端開發 , Javascript , Python

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wutengfei 頭像

菲力克斯的時光機 - TengDi 運維平台 -- 增加通知管理

1. 📋 模塊功能概述 功能截圖： 1.1 核心功能 通知配置管理：創建、編輯、啓用/禁用通知渠道配置 通知模板管理：管理可複用的消息模板，支持變量替換 多平台支持：支持飛書（主）、釘釘、企業微信等 實時預覽：提供模板和卡片的實時預覽 測試發送：支持

K8s , 私藏項目實操分享 , API , flask , 代碼人生 , Docker , Python

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u_16099264 頭像

碼農小哥 - 光伏發電預測（一）_光伏發電預測算法

前言 本期基於某光伏電站發電功率數據集，推出一組Informer-SENet預測對比模型合集。包括'LSTM', 'Transformer-encoder', 'Informer', 'Informer-encoder', 'Informer-SENet', 'Informer-encoder-SENet'等6組模型對比實驗： 1 模

預測模型 , Informer , 後端開發 , 時間序列預測 , 深度學習 , Python

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u_16213683 頭像

mob64ca14101b2f - Spring-cloud微服務實戰【七】：服務熔斷與降級hystrix

促銷活動開始10分鐘，商品服務掛了。 然後呢？訂單服務調商品服務超時，線程池打滿。用户服務調訂單服務超時，線程池也打滿。整個系統像多米諾骨牌一樣全倒了。 這就是經典的雪崩效應。 解決方案：熔斷和降級。 雪崩是怎麼發生的 用户請求 │ ▼ ┌─────────┐ 調用 ┌─────────┐ 調用 ┌─────────

限流 , 線程池 , 後端開發 , ci , Python

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