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mob64ca1411e411 - 使用Python拓展Scratch的能力

第一章：教育編程中的圖形化與代碼轉換工具（Scratch+Python） 在編程教育領域，如何幫助初學者平滑過渡從圖形化編程到文本編程，是教學設計中的關鍵挑戰。Scratch 作為廣受歡迎的圖形化編程平台，通過拖拽積木塊的方式降低了編程門檻；而 Python 以其簡潔語法和強大生態成為進階學習的理想語言。結合兩者優勢的轉換工具，正逐漸成為教育實踐中的重要橋樑。

圖形化 , Scratch , 後端開發 , Python

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u_16099252 頭像

架構領航博主 - TCP的運輸連接管理

一、 實驗目的 1.驗證tcp的運輸連接管理； 2.學習在思科路由器上該協議的使用方法。 二、實驗環境 • Cisco Packet Tracer 模擬器 三、實驗內容 （1）第一步：建立網絡拓撲，如圖1所示： 圖1 （2）第二步：配置服務器ip地址，並且查看瀏覽器，如圖2，圖3所示：

tcp , ip , 學習 , 後端開發 , 網絡 , 智能路由器 , 計算機網絡 , Python

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jiecho - 【技術創作101訓練營】手把手教你配置和安裝Python環境 -

1.1 什麼是 python-pptx python-pptx 是一個用於創建和修改 PowerPoint 文件（.pptx 格式）的 Python 庫。它支持如下操作： 創建新幻燈片 添加文本、圖片、圖表、表格、形狀等 自定義佈局與樣式 模板複用與內容批量替換 應用場景示例 自

開發語言 , 前端開發 , ide , Javascript , Python

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deephub - 對抗樣本攻擊詳解：如何讓AI模型產生錯誤判斷

精心構造的輸入樣本能讓機器學習模型產生錯誤判斷，這些樣本與正常數據的差異微小到人眼無法察覺，卻能讓模型以極高置信度輸出錯誤預測。這類特殊構造的輸入在學術界被稱為對抗樣本(adversarial examples)。 模型將右側圖像判定為長臂猿，置信度高達99.3%。 人眼看不出這兩張熊貓圖像有任何區別，而模型對左圖的預測是熊貓，置信度57.7%顯得不太確定。中間那張看起來像噪聲的圖案其實是

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213628 頭像

mob64ca14031c97 - CentOS7上部署LVS負載均衡羣集之LVS-NAT（地址轉換模式

背景介紹：為什麼選擇 LVS 負載均衡？ 在高併發 Web 架構中，隨着用户量增長，單台服務器的性能瓶頸和單點故障問題會愈發突出。傳統應用層負載均衡（如 Nginx）雖配置靈活，但在百萬級併發場景下，用户態轉發的性能限制會顯現。 LVS（Linux Virtual Server）作為內核級負載均衡方案，工作在傳輸層（Layer 4），通過 IPVS 模塊直接在內核中處

服務器 , ip , Css , 前端開發 , nat , HTML

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u_16894771 頭像

私猿編程 - uniapp升級版本後 scss代碼使用了 dart-sass 不支持的舊語法報錯解決

報錯原因 方案1:需修改提示舊語法，按提示修改完成正常運行項目 /* 舊語法（報錯） */ /deep/ .u-popup__content.data-v-3a231fda { /* 樣式 */ } /* 新語法（推薦） */ ::v-deep .u-popup__content.data-v-3a231fda { /* 樣式 */ }

正常運行 , 文件路徑 , yyds乾貨盤點 , Css , node-sass , 前端開發 , HTML , Json

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mob64ca14150f43 - GitHub今日熱點開發者：2021-01-24

[content] 是一個 提供MDN網絡文檔內容 的 開源倉庫。簡單講，它包含了14000多頁關於HTML、CSS、JavaScript、HTTP和Web API等技術的權威文檔。適用人羣：Web開發者、前端學習者和技術文檔撰寫者。 主要語言：Markdown stars: 10.2k 倉庫核心功能 MDN Web Do

windows , PowerShell , 前端開發 , Javascript , Web

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u_16213560 頭像

數據小探 - 最好用的CRM系統排行榜

深夜的辦公室裏，銷售專員還在零散的聊天記錄和表格中翻找客户信息 —— 上午的社交平台線索未及時歸檔，下午的線下拓客數據分散在不同文件，與核心客户的溝通重點也因信息雜亂難以回溯。這類客户管理的困擾在銷售團隊中並不少見。 據《2024 年銷售效率調研》相關數據顯示，超七成銷售團隊會因線索分散、跟進節奏不統一、數據銜接斷層等問題，產生不低的客户流失情況；而部署了專業客户管理系統的

數據 , 易用性 , 後端開發 , crm , Python

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googlingman - AfterEffects 2021中Create Nulls from Paths 使用

【Create Nulls from Paths】是AE 2021的自帶腳本，能實現空對象與路徑控制點的綁定，其界面有三個核心功能按鈕，下面結合具體案例詳細説明每個功能的使用步驟，方便直觀理解。 空白後接點：用空對象控制路徑變形 該功能會創建與路徑控制點數量一致的空對象，拖動空對象即可調整對應控制點位置，進而改變路徑形狀，適合製作路徑動態變形動畫。具體操作如下：

AfterEffects , 空對象 , 路徑動畫 , aigc , AE , AI作畫

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編程小匠人傳奇 - 數字化製造技術架構專題

1. 執行摘要：從聊天機器人到代理工作流的轉變 企業技術領域目前正處於階段性轉型期，正從被動消費大語言模型 (LLM) 轉向主動部署自主 AI 智能體 (Autonomous AI Agents)。雖然第一波生成式 AI 浪潮主要集中在對話界面上，但當前的市場當務之急已轉向 “代理工作流 (Agentic Workflows)” —— 即能夠以最少的人工干預進行推理、規劃並

開發平台 , 數據 , 搜索 , 後端開發 , Python

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mob64ca13f8eecb - Objeck 3.1.2 發佈，面向對象程序設計語言_Linux新聞

ObjectSense源自Codigger平台項目，由Trotter主持開發，2022年1月完成首版並投入平台使用。作為一款面向對象的腳本編程語言，它基於Vim language進行面向對象封裝，核心代碼僅千行之內，兼具高度精煉的特性與出色性能，致力於讓可靠高效軟件的構建更簡單，助力開發者快速將應用程序從概念落地。 在應用場景上，ObjectSense具備強大的多領域適配能

封裝 , 面向對象 , 開發者 , 前端開發 , Javascript

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月光傾城美 - 測試：禪道使用流程大綱

禪道是“需求-任務-開發-測試-發佈”一體化項目管理工具 案例一：需求管理——讓需求“有跡可循” 應用場景：產品經理提交新功能需求，避免口頭傳達導致的理解偏差，方便後續評審與跟蹤。 操作步驟（邊演示邊講解，學員同步實操）： 步驟1：創建產品（基礎準備）——點擊“產品-創建產品”，填寫產品名稱（如“電商APP V2.0”），描述

項目經理 , 輪播圖 , 後端開發 , harmonyos , ui

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百度安全 - 企業人員安全意識｜知行合一：打造全方位人員安全意識解決方案

當弱密碼變成黑客入侵的 “綠色通道”，當釣魚郵件化身資金詐騙的 “隱形陷阱”，當員工的安全認知偏差成為企業的 “致命漏洞”，我們愈發清晰：企業網絡安全的核心防線，永遠是人。傳統安全培訓的 “一次性灌輸”和“紙上談兵” 已經應對不了複雜多變的安全威脅。百度安全深耕多年，融合實戰經驗與 AI 技術，構建起一套 “認知 - 實踐 - 反饋 - 優化” 的全流程閉環的企業人員安全意識解決方案，讓安全意識從

網絡安全 , 安全意識

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mob64ca13fe9c58 - Idea更改緩存和插件使用

一、修改插件位置（以通義靈碼為例） 從左上角點擊文件 -設置 在高級設置下面，就是自己下載好的插件（lingma），如圖。將本地存儲路徑改為自己想要放在的其他磁盤位置。 注意：有些磁盤位置需要謹慎選擇，有些目錄需要很高的操控權限，若不小心放入，則會導致插件無法使用。且後續想要修改插件位置也會無法修改！！！ 對存儲路徑選擇一定要注意啊！！

properties文件 , 後端開發 , 重啓 , 本地存儲 , Python

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網絡安全守衞 - 電腦攝像頭怎麼安裝的？裝計算機攝像頭的方法

一、問題背景 誰沒遇到過這種讓人煩躁的時刻呢？滿心歡喜準備和家人視頻通話，或者緊急要開線上會議、上網課，打開軟件卻突然彈出“未檢測到攝像頭”的提示，瞬間讓人手忙腳亂！明明筆記本自帶攝像頭，前幾天還用得好好的，怎麼突然就 “罷工” 了？ 其實大家完全不用慌，筆記本攝像頭打不開壓根不是什麼大毛病，九成以上的困難都出在三個地方：要麼是不小心按了快捷鍵把攝像頭禁用了，要麼是系

快捷鍵 , 設備管理 , 緩存 , 後端開發 , Python

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雲端行者 - 寫給美術看的Unity全局光照技術(理論篇)

【技術美術】光照技術概述 和現實一樣，即使是遊戲中的虛擬物體，我們也可以認為都是因為發光才可見，包括不含光照計算的特效，因為本質上他們是發出的自發光。所以説，任何物體的渲染，本質都是在做光的渲染。 光的屬性 可溯源的：光不是憑空產生的，一定是有源頭的。 可傳遞的：光是可以通過介質傳遞的，也正是因為傳遞會使光的能量發生變化，我們才能觀測到傳遞的介

反射率 , 光照模型 , 後端開發 , 貼圖 , harmonyos

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代碼工匠傳奇 - 如何把一張圖片分割成幾張

// 詳細偽代碼（以註釋形式包含在文件頂部）: // 1. 定義方法 SplitImage: // - 輸入: inputPath (圖片完整路徑), cols (列數), rows (行數), outputDir (輸出目錄), format, quality // - 驗證 inputPath 是否存在, 創建 outputDir（如果不存在） //

List , System , 後端開發 , Image , Python

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未聞花名AI - 構建AI智能體：五十七、LangGraph + Gradio：構建可視化AI工作流的趣味指南

一、讓AI觸手可及 相信我們身邊或多或少總是聽到很多人在説大模型大模型，可大模型具體怎麼用還是一道很深的門檻，我們博文也寫了很多，但具體的用法和作用，使我們還面臨着一個有趣的矛盾：大模型的能力越來越強，但真正能讓普通用户直接使用的AI應用卻少之又少。今天，我想分享我們如何用LangGraph和Gradio構建一個可視化、可配置的AI工作流系統，讓非技術用户也能輕鬆組合各種A

AIGC二三事 , 智能工作流 , 流程編排 , pytorch , langgraph , 人工智能

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kekenai - CAJ格式轉PDF原來如此簡單

方法一：使用專業轉換軟件（迅捷PDF轉換器） 它除了常見的PDF處理功能，還有一個非常實用的【CAJ轉換】模塊，專門針對性處理CAJ轉換問題。 打開軟件，在主界面左側功能欄裏，找到【特色轉換】，選擇其下的【CAJ轉PDF】功能，上傳文件後設置一下參數，點擊【開始轉換】就能輕鬆轉換為PDF文件。 方法二：CAJ閲讀器“打印

服務器 , 閲讀器 , 上傳 , 後端開發 , Python

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zhuxianzhong 頭像

googlingman - After Effects 2020內置粒子效果對比與使用

After Effects 2021中有兩種內置的粒子效果：【CC Particle System II】和【CC ParticleWorld】，二者有什麼區別？主要使用場景是什麼？使用這些粒子系統的典型思路如何？ 在After Effects 2021中，【CC Particle System II】和【CC ParticleWorld】核心差異體現在維度屬性、參數控制等

After Effects , 粒子系統 , aigc , AI作畫

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mob64ca1403c772 - 堵俊平：大數據與 AI 生態中的開源技術.pdf

本文介紹了某機構與Jina AI的合作，旨在通過整合開源多模態嵌入、重排序器和小型語言模型等技術，共同推進AI應用中的檢索能力。核心內容包括向量搜索、文本圖像理解模型以及高效的文檔與代碼檢索方案。 Elastic 與 Jina AI 攜手推動 AI 應用中的開源檢索技術 檢索技術是 Elastic Search AI 平台的核心。多年來，我們一直致力於提供強大的搜索相

elastic , 搜索 , 後端開發 , 公眾號 , Python

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mob64ca1417eedd - Javascript模塊化發展，前端的血淚史。_真話前端的技術博客

今天我們來聊聊JavaScript模塊化，它是前端進入工程化時代的基石。 文章目錄 系列文章目錄 引言：為什麼需要模塊化？ 一、模塊化的進化過程 1.1 原始階段：全局函數模式 1.2 命名空間(namespace)模式 1.3 IIFE模式（Imme

amd , ES6 , 後端開發 , 模塊化 , commonjs , harmonyos , Javascript

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無邪的課本 - Krb5-libs-1.18.2-5.ky10.x86_64.rpm 安裝失敗怎麼辦？附詳細步驟

​ 1. 先確認有沒有裝過​ rpm -q krb5-libs 如果提示 “package krb5-libs is not installed”，説明沒裝。 * 2. 準備 rpm 文件​ 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/5451c2c4f828，把krb5-libs-1.18.2-5.ky10.x86_64.rpm放到某個目錄，比如/tm

Linux

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上海拔俗網絡 - 智能AI大模型費控系統：給企業請了個“鐵面賬房先生”

想象一下這樣的場景：銷售部的李經理提交了一筆宴請客户的開銷，系統自動彈出提醒——“本次人均消費超出公司標準23%，且在系統建議的簽約餐廳3公里範圍內另有3家符合標準的備選餐廳，是否確認提交？”與此同時，財務部的小王收到系統生成的預警報告：“本月華北區差旅費同比上升40%，主要原因為京津線路高鐵票購票時間平均晚於建議時間48小時，導致二等座售罄被迫購買一等座。” 這就是智能AI大模型費

業務邏輯 , 數據 , NLP , 人工智能 , 核心技術

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