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06:37 AM · Oct 27 ,2025

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wx690f58fc7961b - java測驗

Java 基礎測驗 一、選擇題(共 10 題,每題 5 分) 下列關於 Java 語言的説法,錯誤的是( ) A. Java 是跨平台的,因為它運行在 JVM 上B. Java 支持多重繼承C. Java 是一種面向對象的語言D. Java 程序的入口方法是main方法 以下代碼的輸出結果是( )

System , 後端開發 , JAVA , Python

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數據小香 - 詳解完美系統的安裝全過程

釁懶酒郝根據 MCP 協議的規定,在 MCP 協議中有以下對象: MCP Hosts: 如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具,希望通過 MCP 訪問數據的程序; MCP Clients: 維護與服務器一對一連接的協議客户端; MCP Servers: 輕量級程序,通過標準的 Model Context Protocol 提供特定能力;

服務器 , HTTP , 後端開發 , server , i5vq5 , Python

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lazihuman - Python爬蟲技術--入門篇--爬蟲介紹_51CTO博客

目錄 一、爬蟲入門:從原理到核心概念 1.1 通信基礎:HTTP請求與響應 1.2 數據解析:從HTML到有用信息 1.3 數據存儲:讓信息“落地” 1.4 規則與邊界:robots.txt協議 二、實戰入門:從零搭建你的第一個爬蟲 2.1 環境準備:安裝必備工具

數據 , 開發語言 , 後端開發 , 爬蟲 , harmonyos , HTML , Python

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deephub - dLLM:複用自迴歸模型權重快速訓練擴散語言模型

大語言模型的文本生成方式一直都是以自迴歸為主:一個token接一個token,從左往右,生成完就定了。 但現在有個不太一樣的思路開始在研究圈裏流行起來,那就是擴散語言模型(Diffusion LMs)。擴散模型在圖像生成領域已經證明了自己的可行性,但是問題是把這套東西用到文本上一直很麻煩——訓練難、評估難、更別提怎麼集成到現有的LLM工作流裏了。 dLLM是一個開源的Python庫,它把擴

llm , 人工智能 , 深度學習 , Python

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mob64ca13f96cda - 詳解JS模塊導入導出_javascript技巧

深入理解HarmonyOS ArkTS模塊導入導出規範 引言 隨着HarmonyOS的快速發展,ArkTS作為其官方應用開發語言,基於TypeScript並擴展了聲明式UI和狀態管理等特性,已成為構建分佈式應用的核心工具。在大型應用開發中,模塊化是確保代碼可維護性、可複用性和性能的關鍵。模塊導入導出規範不僅是語法層面的約定,更涉及工程架構、依

華為 , 導入導出 , 緩存 , 後端開發 , harmonyos , Python , ui

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階段性debugger - 如何獲取外匯實時數據:全球貨幣行情對接指南

無論是外匯行情、外匯實時報價,還是更廣泛的金融行情數據,都離不開數據外匯實時行情 API,但獲取數據還是有很多坑的,比如延遲、數據格式、認證、數據源、數據覆蓋度等等。作為一個常年和外匯數據打交道的開發者,我踩過不少 API 對接的坑——要麼延遲高到沒法用,要麼認證步驟藏着小陷阱,甚至還有數據格式不兼容的尷尬。今天就把我實戰總結的完整指南分享出來,不管你是做個人交易分析,還是開發交易系統,照着這篇走

金融 , 教程 , 知識 , Python

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技術極客傳奇 - harmonyos教學,鴻蒙系統HarmonyOS打通開發實踐-第1期第1課

一、文件上傳:從基礎到企業級方案 文件上傳是鴻蒙應用開發的核心場景(如頭像上傳、附件提交、圖片分享),鴻蒙基於沙箱安全機制,要求上傳文件必須先存入應用沙箱目錄(cacheDir),再通過系統 API 提交。以下是圖片上傳、拍照上傳、任意文件上傳的完整實現,附企業級封裝工具類。 1.1 圖片上傳(媒體庫選擇)思路 1、使用Picker選擇媒體庫的圖片與視頻 (返回

服務器 , 上傳 , 後端開發 , 對象存儲 , Python

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智能開發者 - 各個前端框架對比 - 武文海的個人空間 -

你是否在面對眾多前端框架時難以抉擇?是否想知道大型網站如何選擇適合的技術棧?本文基於awesome-front-end-system-design項目,為你解析前端框架選型的核心要素、主流框架對比及實戰決策流程。讀完本文,你將獲得:技術選型的系統性方法、框架特性對比分析、不同場景下的最佳實踐建議。 技術選型的核心維度 前端框架選型需要綜合考慮多方面因素,awe

技術選型 , 前端架構 , 前端框架 , 後端開發 , Python

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mob64ca140c3859 - python調用海康威視的攝像頭,實時顯示監控內容

文章目錄 一.前言 二.準備 三.折騰 1.攝像頭接入到內網 2.配置攝像頭 1.觀看實時畫面 2.將攝像頭併入內網 3.配置推流參數 3.拉流測試 四.對接Python、YOLOv8進行實時圖像識別

圖像識別 , yolo , 開發語言 , 前端開發 , pyqt , Javascript , Python

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mb686fbcc4efbd6 - 建築物混凝土裂縫剝落泛鹼碳化缺陷識別分割數據集labelme格式5276張10類別

數據集格式:labelme格式(不包含mask文件,僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數):5276 標註數量(json文件個數):5276 標註類別數:10 標註類別名稱:["carbonatacion","acero_corroido","concreto_fracturado","desprendimiento","gr

數據集 , 後端開發 , ci , Json , Python

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數碼精靈abc - Flutter 報錯總結

解決鴻蒙應用開發中的兩個常見工具鏈錯誤(含macOS適配) 在鴻蒙(HarmonyOS)應用開發過程中,尤其是結合Flutter或命令行工具進行開發時,工具鏈配置問題往往是新手容易踩坑的地方。不同操作系統(如Windows和macOS)的配置細節略有差異,本文將針對兩個高頻錯誤——error: unknown command 'clean'和No

華為 , Flutter運行到鴻蒙 , 後端開發 , flutter , harmonyos , Python

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陌陌香閣 - python __reduce__魔術方法

原標題:Python魔法方法之 __call__ 前言 Python的魔法方法是指Python內部已經包含的,被雙下劃線所包圍的方法,這些方法在特定的操作時會自動被調用。魔法方法可以使Python的自由度變得更高,當不重載魔法方法時它可以在規定的默認情況下生效,也可以根據自己的需求來重載分魔法方法來達到自己的目的。 __call__(

python魔法方法 , 後端開發 , 下劃線 , Python

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bugyinyin - 【收藏必備】基於Qwen微調用户分類意圖模型,準確率碾壓DeepSeek V3,小白也能學會的大模型實戰

序言 大模型已經深入到我們的生活的方方面面,不知不覺中我們的手機電腦,電子設備、辦公需求都被大模型所顛覆,那麼擁抱AI大模型已經是不可阻擋的一個發展趨勢!微調大模型成為必須的一門技能! 擁抱AI從大模型運行環部署開始 本片文章將會三篇文章來詳細描述大模型的環境部署、模型微調、實戰微調一個意圖分類小模型、實戰記錄下用户分類意圖模型是怎麼練

大模型教程 , AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習 , Python

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西洋無悔 - XGantt甘特圖開發教程:甘特圖圖表的基本結構和設置-

vxe-gantt 如何自定義依賴線的寬度,連接線的寬度大小 0 FinishToStart 結束後才開始,表示一個任務必須在另一個任務開始之前完成 1 StartToFinish 開始到結束,表示從某個過程的開始到結束的整個過程 2 StartToStart 開始後才開始,表示一個活動結束了,另一個活動才能開始,它們之間按先後順序進行

背景顏色 , 自定義 , 後端開發 , 拖拽 , Python

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笑傲江湖求敗 - 基於simulink的風能/光伏發電系統仿真_fpga和matlab的技術博客

目錄 1.課題概述 2.系統仿真結果 3.核心程序與模型 4.系統原理簡介 葉尖速比修正公式 風能利用係數 風力機輸出功率 葉尖速比與轉速關係 5.完整工程文件 1.課題概述 本課題首先分析了風力發電系統的幾個參數指標,包括風能利用係數Cp,最大功率點跟蹤MPPT,槳距角對功

風力發電系統 , 5e , Simulink , 後端開發 , 工程文件 , 多風機 , Python

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階段性debugger - 貴金屬期貨 API 指南:實時行情、歷史數據與黃金白銀報價

貴金屬期貨 API 指南:實時行情、歷史數據與黃金白銀報價 隨着 2025 年全球經濟的不確定性加劇,貴金屬期貨市場如黃金和白銀已成為投資者關注的焦點。這些資產不僅作為避險工具,還在工業應用中扮演重要角色。獲取實時行情和歷史數據是進行量化分析、交易策略優化的關鍵。本文將基於專業的期貨 API 接口,詳細介紹如何通過 RESTful API 和 WebSocket 獲取貴金屬期貨數據,包括黃金(GC

股票 , 金融 , api文檔 , 知識 , Python

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網線小遊俠 - rustdesk速度優化

Rust 1.55 穩定版發佈 Rust 1.55 是 2021 Edition 正式發佈之前的倒數第二個版本,此版本主要更新如下: range 操作符支持半開語法 match x as u32 { 0 = println!("zero!"), 1.. = println!("posi

php , rustdesk速度優化 , 架構 , 編程語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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字節墨海星 - .NET5.0 Code First 建立索引方法_codefirst 索引

具體實現可參考NetCoreKevin 一個基於NET8搭建DDD-微服務-現代化Saas企業級WebAPI前後端分離架構:前端Vue3、IDS4單點登錄、多級緩存、自動任務、分佈式、AI智能體、一庫多租户、日誌、授權和鑑權、CAP事件、SignalR、領域事件、MCP協議服務、IOC模塊化注入、Cors、Quartz自動任務、多短信、AI、AgentFramework、S

字段 , User , github , 後端開發 , Python

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用户bPc6h39 - Pycharm 2023.3.3 最新安裝教程(親測有效)

PyCharm是一種流行的Python集成開發環境(IDE),廣泛應用於Python開發人員。在使用PyCharm時,開發人員可能會遇到一些常見問題。以下是一些可能出現的問題及其解決方案: 安裝教程:kdocs.cn/l/cmuBDCz2KFTj 內存不足和卡頓: 問題描述:PyCharm在運行時可能因為內存不足而變得卡頓或無響應。 解決方案:確保計算機有足夠的內存來運

程序 , 開發工具 , pycharm , ide , Python

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mob649e815da088 - ollama 下載 HuggingFace 文件

在本篇博文中,我將詳細記錄解決“ollama 下載 HuggingFace 文件”問題的過程,包括如何進行版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南與性能優化。希望這些內容能為大家提供一些參考和幫助。 版本對比 在開始之前,我們需要了解 ollama 的不同版本之間的特性差異。自從初始版本推出以來,ollama 已經歷了多次重要更新。以下是 ollama 版本的演進歷程。

性能優化 , aigc , ci , Python

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大丸子 - 使用 Python 合併多個 PowerPoint 幻燈片

在日常工作和報告製作中,將多個 PowerPoint 演示文稿合併成一個 是常見需求。例如,公司季度報告可能包含來自不同部門的幻燈片,或需要將培訓內容整合到統一文件中。通過 Python 和 Spire.Presentation,你可以輕鬆實現幻燈片的合併,無需依賴 PowerPoint 軟件手動操作。 本文將演示如何使用 Python 合併兩個演示文稿,並説明如何選擇 保留原始設計 或 使用目標

ppt , microsoft , powerpoint , 幻燈片 , Python

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瞿小凱 - 如何把多個py文件打包成一個在pycharm直接運行

如果是想同時打包多個py文件在pycharm中,通常做法是將它轉化為exe文件。因此,首先,我們需要安裝 pyinstaller。 第一步,安裝pyinstaller 您可以在下面這個官網中完成安裝 http://www.pyinstaller.org/ 當然,您可以直接cmd,回車,然後裝包pip install pyinstaller,執行流程如下圖所示。 特別提示,如果是在py

python爬蟲 , exe , 學習方法 , 爬蟲 , Python

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mob649e8160b585 - stablebaselines3安裝

在這篇文章中,我將與你分享如何順利安裝stable-baselines3這一開源強化學習庫的全過程。在安裝時候,我也遇到了一些問題,所以我會將解決方案一一列舉,以方便你在遇到類似問題時查閲。 環境準備 在開始之前,我們需要確認硬件和軟件環境的要求。stable-baselines3主要用於Python開發,因此Python環境的配置尤為重要。 軟硬件要求 操作系統

bash , aigc , Python

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