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伍華聰 - 介紹一個醫療物質數目清點系統的實現過程

本篇隨筆分析一個實際的用於科室的物質清點系統的實現過程，針對各個模塊的進行詳細的業務分析和基於我們自己的WInform開發框架進行快速實現的整個過程，引入庫房、物資（產品）、庫存、入庫、出庫等主要的業務對象，並根據實際需要對相關的業務界面進行設計開發。 1、系統業務需求 業務需求主要的目的是跟蹤記錄科室物資的入庫和使用情況，並能夠根據實際的 流水數據進行一定的分析統計。 按照一般的進銷存的管理方式

.net , 後端

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階段性debugger - 基金期貨數據API接口推薦：實時行情-歷史數據全覆蓋

在金融分析和量化交易領域，獲取準確及時的基金數據行情API、期貨數據行情API 至關重要。無論是進行技術分析、構建交易策略還是風險管理，都需要依賴高質量的數據源。本文將介紹幾種主流的基金期貨數據 API 接口，並重點演示如何使用 Python 來獲取這些數據。 一、主流基金期貨數據 API 對比 目前市場上存在多個提供基金期貨數據的 API 服務，每個都有其特點： Yahoo Fina

區塊鏈 , 教程 , Python

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雲輕雨細 - Spring Boot配置優化：Tomcat+數據庫+緩存+日誌，全場景教程

前言 Spring Boot配置優化，每個配置都附有代碼和詳解，即使剛接觸也能輕鬆上手（注：具體配置需結合實際使用的Spring Boot版本進行調整）。 一、Tomcat連接池配置：應對高併發的“交通指揮官” Spring Boot默認集成Tomcat服務器，但默認連接池參數偏保守，高併發時容易出現“請求排隊、響應變慢”的問題，就像“窄馬路容不下太多車”。我們需要調整參數，讓Tomcat能“容納

tomcat , 數據庫 , springboot

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xcmd - x-cmd install | wut - AI 驅動的命令行解釋器，讓你的工作更順暢

命令行對於開發者來説是必不可少的工具，但有時命令的輸出結果卻讓人一頭霧水。錯誤信息、堆棧跟蹤、複雜的日誌……這些都可能讓你的工作停滯不前。今天，我要介紹一個神奇的工具——wut，它可以幫助你理解命令行的輸出，讓你的工作更加高效。 wut 是一個命令行工具，它利用大型語言模型 (LLM) 來解釋你最後一條命令的輸出。無論你是遇到了難以理解的錯誤信息，還是想要快速總結日誌內容，wut 都能幫到你。 w

命令行 , ai開發 , 開發者

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qbit - pyparsing 2.x 案例（qbit）

前言 技術棧 Python 3.11 pyparsing 2.4.7 loguru 0.7.2 xmltodict 0.13.0 案例 測試解析 與 或 測試代碼 # encoding: utf-8 # author: qbit # date: 2023-12-14 # summary: pyparsing 2.x 解析測試，測試 AND OR import json i

ast , Python

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qq68d2318712d49 - 一次性批量刪除列表中的多個元素的時間複雜度是多少？

關鍵前提：列表的底層結構 Python 列表（List）底層是 動態數組，內存連續存儲。刪除元素時，若刪除的不是末尾元素，需將後續元素向前“平移”填補空位——這是時間複雜度的核心影響因素（平移操作的時間成本）。 各方案時間複雜度詳細分析 方案 1：切片賦值刪除（連續元素） 時間複雜度：O(m)，m 是“刪除後需平移的元素個數” 底層邏輯：刪

時間複雜度 , 刪除元素 , 後端開發 , 倒序 , Python

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小飛俠格魯帥 - 如何使用 pafy 庫下載 YouTube 視頻？

pafy庫是個很不錯的用於與YouTube交互的Python庫哦。它的作用就是能讓你方便地獲取YouTube視頻的各種信息，比如標題、作者、時長，當然啦，最重要的就是能下載視頻啦。它的適用場景嘛，就是當你想要在Python程序裏輕鬆搞定YouTube視頻相關操作的時候，它就閃亮登場啦！安裝也簡單，在命令行裏敲pip install pafy就OK啦。 下面是用pafy庫下載

輸入框 , 視頻下載 , 後端開發 , ide , Python

u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - linux下 C++ 使用 epoll 多路複用 實現高性能的tcpserver

前言 epoll模式涉及到系統底層的I/O多路複用機制，可以處理高併發的場景。本文使用開源的libuv庫以及原生的scoket來分享epoll的運作機制，方便更加深入的理解網絡編程。 libuv庫實現epoll 這是一個C庫，之所以先分享libuv，是因為它風格與QT的信號-槽機制相似（適合對網絡編程不熟，但y又希望深入理解ep

數據 , 網絡編程 , 客户端 , 後端開發 , Linux , epoll , Python

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程序員愛釣魚 - Python 編程實戰：環境管理與依賴管理（venv / Poetry）

在實際的軟件開發中，Python 環境混亂、依賴衝突、版本不一致等問題，是許多初學者和工程團隊最常遇到的痛點。為了避免： 同一台機器上多個項目互相污染 版本升級導致舊項目無法運行 依賴越來越多、pip freeze 輸出雜亂無章 跨團隊開發難以復現項目環境 我們必須掌握**環境管理（Environment Management）與依賴

虛擬環境 , bash , 後端開發 , Python

u_17504137 頭像

我是你諾言哥 - 開源免費電子禮薄系統：紅白事記賬，可打印存檔

網上找電子禮薄軟件，翻到的大多要收費，直到發現這款開源免費的網頁版電子禮薄系統，紅白喜事記賬剛好能用。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/b52308313413 備用地址：https://pan.baidu.com/s/1hDw6wONtAz0rqUUm0hLjEA?pwd=9xiy 它的操作邏輯很貼合實際需求，先創建新事

文件備份 , 後端開發 , 下載地址 , Python

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flybirdfly - 【C++初階學習】stack/queue/priority

目錄 stack和queue 前言 1. stack的基本使用 1.1 棧的基本概念 1.2 stack的基本使用 1.3棧的模擬實現 2. queue的基本使用 2.1 隊列的基本概念 2.2 queue的基本使用 2.3 隊列的模擬實現 3. priority_queue（優先隊列）深

函數模板 , include , 偏特化 , Css , 前端開發 , HTML

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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fangpin - 深入解析：使用 Triton 實現 Flash Attention2 - 讓大模型訓練飛起來

引言 你是否曾經在訓練大型語言模型時，眼睜睜地看着 GPU 內存不斷飆升，最終因為 OOM（Out of Memory）錯誤而前功盡棄？或者在處理長序列時，發現注意力機制的計算時間呈平方級增長，讓人望而卻步？ 如果你有過這樣的經歷，那麼今天這篇文章將為你帶來一個革命性的解決方案：Flash Attention2。更令人興奮的是，我們將通過 Triton 這個強大的 GPU 編程框

歸一化 , 人工智能 , 深度學習 , ide , Python

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數據俠客行 - 用python批量提取excel單元格圖片並保存

一、快速掌握excel分析技能 1、excel學習 excel教程不要太多，如何快速學習excel，我之前也回答過，反正就是逮住一本教程，照着練： 把一本體系化的excel教程吃透了，就足以應對業務工作所需的數據分析了。 2、excel實操 好用的函數能讓你數據分析時，如有神助，下面是我在數據分析時

python做excel數據分析統計服 , 數據 , 後端開發 , 數據分析 , 數據處理 , Python

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煙雨江南的秋 - 爬蟲前篇 /https協議原理剖析

在現代互聯網中，幾乎所有網站都已經遷移到 HTTPS。對於開發者而言，HTTPS 不再只是“多加一個 s”，而是一個涉及 證書驗證、TLS 握手、SNI、HTTP/2、多層加密與反爬機制 的複雜體系。要寫出一個穩定、可維護、能合法採集數據的爬蟲，必須理解 HTTPS 協議的細節、如何排查連接失敗，以及在調試時如何分析加密流量。本文以實戰為導向，給出 No

小程序 , HTTPS , 後端開發 , 爬蟲 , ios , 網絡協議 , Python

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songofhawk - mysql 大數據表的分頁性能優化

最近的工作中實現了一個定時統計功能：需要按指定順序，從源表中取出數據，經過分組合並，插入目標表。 源表數據量相當大，有幾千萬行，顯然不適合一次性取出（如果是一次性的腳本，在大內存的機器上也是可以考慮的，但定時任務每次啓動都佔用數十GB內存就太誇張了），需要分頁查詢。 但最初的實現中，採用了一個封裝好的分頁庫，單純的全表查詢，純粹依賴limit子句限制結果集窗口，構成的SQL語句類似這樣： sele

大數據 , sqlalchemy , MySQL , 查詢優化 , Python

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mob64ca13f937ae - 電子元器件基礎知識:電感的結構和特性_51CTO博客

電感是什麼？ 電感（Inductor）是“能把電能暫時轉換成磁能、又能把磁能重新轉換成電能”的被動元件。 核心公式 V=-L*di/dt L：電感量，單位（H） di/dt：電流隨時間的變化率 -：楞次定律 作用 （1）儲能：開關導通期間“蓄磁”，關斷後向負載續流，實現能量搬移。 （2）濾波：與電容組

阻抗匹配 , 封裝 , 差分 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , Python

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冷月星 - 流敏感，路徑敏感和上下文敏感_alu

Introduction 傳統的使用 AccessPath 的字段敏感分析在面臨循環字段引用（cyclic field reference）時存在路徑爆炸的問題，比如對於 JDK 8 中 TreeMap 的實現： 函數 rotateLeft 在函數 fixAfterInsertion 的 while 循環中被調用，rotateLeft 的 16, 17, 19

字段 , 控制流 , 後端開發 , 靜態分析 , Python

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瑞雪小雪 - Python函數式編程：map、filter與reduce應用

剛開始寫Python時，我處理列表總愛用for循環嵌套各種if判斷，代碼寫得又長又亂。後來接觸了函數式編程，用map、filter和reduce重構後，原本十幾行的代碼經常能精簡到兩三行，不僅可讀性提高了，邏輯也更清晰。 函數式編程的核心是“用函數處理數據”，強調通過純函數的組合來解決問題，減少狀態變化和副作用。map、filter和reduce是Python實現函數式編程

迭代器 , 後端開發 , for循環 , Python

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數據挖掘者 - 3、如何判斷一棵樹是否是紅黑樹？_weixin

【題目描述】 數據結構中有一類平衡的二叉搜索樹，稱為紅黑樹。 它具有以下 5 個屬性： （1）節點是紅色或黑色。 （2）根節點是黑色。 （3）所有葉子都是黑色。（葉子是 NULL節點） （4）每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。 （5）從

紅黑樹 , 二叉搜索樹 , 後端開發 , ci , Python

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網絡小墨 - 多路由器促進專用網絡-TXN2FbP

在構建多Agent系統時，工具隔離是一個關鍵需求。通過Starlette和FastMCP，我們可以創建一個支持多路由隔離的工具服務器，讓不同Agent調用各自專屬的工具集。 核心思路：路由隔離工具集 from starlette.applications import Starlette from starlette.routing

github , 服務器 , 搜索 , 運維 , 工具集 , 後端開發 , Python

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編學小屋 - Python基操教學！不會？（熟能生巧）

個人感悟 IT 行業特點是什麼？發展快速，你的一不留神，可能會面臨行業的淘汰。 這個就得自己有對應的措施方案！ 個人措施就是八個字：不忘初心，至始至終！ 自學 Python ，也是一樣，學習是好的，不過不需要三分熱度的那種，不然你出書我也不買哈哈哈~ 什麼書？《從開始到放棄》你懂的。 所以説，不管做什麼都一樣得堅持，愚公移山、精衞填海的道理大家得懂，如果沒有前人栽樹,後人怎能乘涼

Linux , 爬蟲 , 後端 , sublime-text , Python

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哀涕狗 - 3年Python學習經驗，整理了5本書籍送給大家，希望對你有用

有不少初學者朋友經常會問一個問題，有什麼適合Python零基礎入門看的書籍？我看了下別人的推薦，大 多數質量參差不齊，所以今天給大家推薦5本高效率的書籍，非常適合零基礎的朋友，一邊看書，一邊實操， 學習進步絕對神速。 這5本書送給大家，有需要的朋友可以在文末尾找下獲取方式！ 第一本：《流暢的Python》 豆瓣評分：9.4 當Python學到一定程度後，就可以看這本書了，裏面有很多技巧，書

python3.x , python3.5 , python2.7 , python爬蟲 , Python

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Python與SEO - 鹹魚大量流出185元全新i5工控主板，支持4K解析，MSATA+SATA雙盤位，可作為飛牛雲NAS神器！

要説適合作為飛牛雲NAS用途領域，同時又更傾向於小主機尺寸的規格，那麼無疑是工控類型產品更為合適，無論是工控主板，還是工控小主機，都有很多的可選擇餘地。奈何就是價位不夠合適，畢竟此類主板或者小主機大多位於販子手裏，控價銷售。比如下面這款小尺寸的庫存全新i5工控主板，如今大量流出於鹹魚二手市場。 一、研域i5-620

低功耗 , 後端開發 , 工控 , 雙核 , Python