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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213616 頭像

mob64ca14005461 - Python的多版本、多虛擬環境共存(jupyter篇)

在實際開發中，我們經常會遇到這樣的場景：一個項目需要Python 3.7，另一個項目卻要求Python 3.9，如何在同一台電腦上優雅地管理不同版本的Python環境？本文將詳細介紹如何使用虛擬環境來解決這個問題，讓多個Python版本和依賴包和諧共存。 一、為什麼需要虛擬環境？ 避免依賴衝突：不同項目可能需要同一個包的不同版本

conda環境管理 , Python虛擬環境 , pip virtualenv , 前端開發 , Javascript , Python

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songofhawk 頭像

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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mashukui 頭像

馬哥python説 - 【爬蟲軟件】小紅書轉換工具：主頁鏈接和小紅書號一鍵批量互轉

本工具僅限學術交流使用，嚴格遵循相關法律法規，符合平台內容的合法及合規性，禁止用於任何商業用途！ 一、背景分析 1.1 開發背景與功能介紹 我之前開發了幾個小紅書採集軟件，受到了很多相關用户的認可和關注，感謝大家。 曾經和很多用户聊過，他們希望有一個小工具，可以把小紅書個人主頁的鏈接（或者uid）轉換成小紅書號，或者反之（把小紅書號轉成主頁鏈接或uid），為了滿足這類需求，我特意用pytho

小紅書 , 工具軟件 , 軟件 , 效率工具 , Python

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u_16213640 頭像

mob64ca1405d568 - 機器學習多元線性迴歸梯度下降法代碼 多元線性迴歸梯度下降python

本文主要講了梯度下降法的兩種迭代思路，隨機梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent）。以及他們在python中的實現。 梯度下降法 梯度下降是一個最優化算法，通俗的來講也就是沿着梯度下降的方向來求出一個函數的極小值。那麼我們在高等數學中學過，對於一些我們瞭解

機器學習 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 迭代 , 機器學習多元線性迴歸梯度下降法代碼 , Python

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devil_5931bede13754 頭像

Geekrun - python:記一次簡單的模擬flask和cgi服務器

最近web服務器知識，中間懶癌犯了，斷了一兩天後思路有點接不上來，手頭上也有其他事情要做，先簡單的總結下學習進度，很多重要的功能都沒跑通，目前flask只是簡單實現路由分顯示不同的結果，cgi可以根據不同的靜態資源或者py腳本文件路徑顯示不同的結果。目前來説文章亮點就是解耦做的還行，有一定的可擴展性 簡單的仿flask實現路由分發 from wsgiref.simple_server import

cgi , wsgi , Python

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 車輛品牌類型識別數據集2788張VOC+YOLO格式

車輛品牌類型識別數據集2788張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：2788 Annotations文件夾中xml文件總計：2788 labels文件夾中txt文件總計：2788

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , Python

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u_16213671 頭像

mob64ca140d61c6 - grafana 統計主機流量

參考 http://os.51cto.com/art/201404/435279.htm 網卡流量監控工具可以監控通過網絡接口傳輸的數據，並測量目前哪些數據所傳輸的速度。入站流量和出站流量分開來顯示。一些命令可以顯示單個進程所使用的帶寬。這樣一來，用户很容易發現過度使用網絡帶寬的某個進程。這些工具使用不同的機制來製作流量報告。nload等

grafana 統計主機流量 , 數據 , 雲計算 , 操作系統 , 雲原生 , 網絡 , Python

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u_16213652 頭像

mob64ca1408d5ff - #2020徵文-開發板# 用鴻蒙開發AI應用（一）硬件篇 - HarmonyOS技術社區的個人空間 -

AI、鴻蒙等新技術推動製品類型擴展，傳統制品庫難滿足新格式支持、多架構適配等需求。適配未來技術棧的製品管理平台，需覆蓋新興與傳統制品類型、具備高性能分發能力，國產方案在適配性上表現突出。企業選型應聚焦這些核心能力，築牢研發供應鏈基礎。 隨着AI大模型的爆發式增長、鴻蒙（HarmonyOS）生態的獨立演進、以及Rust等高性能語言的普及，軟件開發的範式正在發生革命性變化。企業

技術棧 , rust , 後端開發 , Docker , Python

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fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 2025年了，用 Homebrew 搞 Web 開發，還行嗎？

Homebrew 可以説是 macOS 和 Linux 上的“裝機必備”了，裝個命令行小工具特別方便，一句 brew install 就能搞定，確實好用。 但當你想用它來搭建和管理正經的、多個項目共存的 Web 開發環境（比如需要 Nginx、PHP、各種數據庫）時，麻煩就開始了。用它幹專業活，真有點不太夠用。 環境亂成一鍋粥，老得看“醫生” 誰沒跑過 brew doctor 呢？“You

開發工具 , homebrew , nixos , Python

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u_16213700 頭像

mob64ca14144dde - 代碼走查工具python

代碼走查25條疑問 代碼走查(Code Review) 是一個開發人員與架構師集中討論代碼的過程。通過代碼走查可以提高代碼的 質量，同時減少Bug出現的機率。但是在小公司中並沒有代碼走查的過程在這裏總結和記錄一些代碼走 查的要求，時刻提醒自己注重代碼質量，每天下班前自己走查一下自己的代碼。代碼走查一些注意事項 如下： 代碼的註釋與代碼是否一

代碼走查 , 代碼走查工具python , 後端開發 , 代碼規範 , 父類 , Python

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第十一章 字符串與字節交換

人工智能之數據分析 numpy 第十一章 字符串與字節交換 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中，字符串數組 和 字節序（Endianness）交換 是兩個重要但常被忽視的主題。下面分別詳細講解，並説明它們的聯繫與應用場景。 一、NumPy 中的字符串數組 NumPy 支持兩種主要的字符串類型：

yyds乾貨盤點 , 字符串 , numpy , 後端開發 , 字節序 , Python

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feibendetiangua 頭像

八戒englyf - Python 內置界面開發框架 Tkinter入門篇 甲

以下內容為本人的學習筆記，如需要轉載，請聲明原文鏈接 微信公眾號「englyf」https://mp.weixin.qq.com/s/2G... 本文大概 4158 個字，閲讀需花 10 分鐘 內容不多，但也花了一些精力 如要交流，歡迎關注我然後評論區留言 謝謝你的點贊收藏分享 農曆新的一年開始了，打工的煩心事兒可以稍停，但是學習不能停止！ 關於 Tkinter 上期講過，python 其實有三大

gui , tkinter , Python

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u_12902 頭像

jiecho - 排序算法的穩定性及其彙總

一、什麼是排序的穩定性 穩定性定義: 對於待排序序列中，若存在兩個相等的元素 A 和 B，並且 A 在 B 之前，那麼排序後 A 仍然排在 B 前面 ——則該排序算法是 穩定的。 反之，如果可能出現相等元素的相對位置改變，就叫“不穩定排序”。 二、如何判斷穩定性(通用方法) 判斷思路非常簡單: “當兩個

排序算法 , 快速排序 , 數據結構 , 算法 , 後端開發 , Python

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wangyaxi 頭像

曉楠南 - python-函數

函數 （一）定義函數 你可以定義一個由自己想要功能的函數，以下是簡單的規則： （1）函數代碼塊以def關鍵詞開頭，後接函數標識符名稱和圓括號()。 （2）任何傳入參數和自變量必須放在圓括號中間。圓括號之間可以用於定義參數。 （3）函數的第一行語句可以選擇性地使用文檔字符串—用於存放函數説明。 （4）函數內容以冒號起始，並且縮進。 （5）return結束函數

函數 , 匿名函數 , Python

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u_14224 頭像

14224 - 模擬水果店的電子菜單Python

近些年，物流鏈愈加完善的同時，生鮮配送成本也逐漸降低，生鮮產品空間大、消費頻率高，一直是市場高度關注的焦點。就當下的企業發展來説，為了開發出更適合生鮮行業的ERP系統，要能根據客户的不同需求，實現軟件的開發定製。 作為生鮮企業來説的，要選擇開發一個好的生鮮配送管理系統，必定要選擇一個好的軟件開發公司，即對軟件公司的技術實力要有一定的瞭解。不同的需求

軟件開發 , 小程序 , 管理系統 , 後端開發 , 模擬水果店的電子菜單Python , 供應鏈管理 , Python

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liu_486 頭像

不悟 - python多進程多線程時使用uwsgi與fork的坑

故事背景 這段時間在做一個nginx + uwsgi + python的項目,有個需求是需要在服務運行過程中可以改變配置並生效,可以理解為熱重載. 之前這些配置都是寫死在項目的配置文件中的基礎配置,一般就是python項目中的config.py文件. 現在配置變更使用了開源的apollo作為管理端,需要python使用client對接apollo. 先看一份常見的python後台使用uwsgi的配

uwsgi , fork , flask , django , Python

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u_16213668 頭像

mob64ca140caeb2 - 防止表單重複提交的4種方法

在絕大多數提交的post請求中，重複提交數據不但會導致重複操作，可能有些操作比較耗時（比如：導入數據，可能需要頻繁操作數據庫），所以用户很可能會誤以為請求沒有響應，所以再次點擊操作按鈕。 這種情況下的重複請求是沒有意義的，而且還會佔用服務端資源。 因此，防止表單重複提交功能很有必要，是對系統功能的優化。 本篇文章就介紹前端+後端的防止表

Spring Boot , 後端開發 , Ajax , Axios , JAVA , Spring MVC , Python

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u_16213559 頭像

時光機3號 - 第04天C語言(03):Switch的練習 - lyh2017iOS的個人空間 -

hekate是一款基於GUI的Nintendo Switch引導程序（Bootloader），支持固件修補、系統工具等多種功能。本文將從環境搭建、代碼結構、功能開發到貢獻流程，全面介紹如何參與hekate項目開發。 開發環境準備 必要工具安裝 參與hekate開發需準備以下工具： 交叉編譯工具鏈（aarch64-none-elf-gcc）

引導程序 , 自定義 , 後端開發 , Git , Python

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u_12968 頭像

davisl - Whisper ASR 支持流式嗎

最近看到一個開源項目，特地學習了下，實測後，語音識別系統的正確率大概75%左右，作為學習入門的資料還是不錯的，項目已上傳到github上，不過數據集和生成的模型由於文件太大，上傳失敗，隨後存在百度網盤，自行下載哈，普通電腦真傷，跑了三天，還是gpu快點。 查看本項目的Wiki文檔 如果程序運行期間或使用中有什麼問題，可以及時在issue中提出來，我將盡

數據集 , 人工智能 , 深度學習 , Whisper ASR 支持流式嗎 , 語音識別 , Python

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u_16099267 頭像

雲端創新夢想家 - 機器學習算法--python實現應用機器學習於情感分析-訓練文檔分類_糯米君

章節導語 “圖像是靜止的像素矩陣，而語言是流動的河流。你無法只看‘銀行’這兩個字就明白它的意思，因為在‘河邊的銀行’和‘存款的銀行’中，它的含義截然不同。” 歡迎來到人工智能最迷人也最困難的領域——自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）。 在上一章，我們處理的是圖像，它們是固定大小的網格（比如 ）。但文

數據 , 自然語言處理 , 人工智能 , 全連接 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_16213621 頭像

mob64ca14017c37 - 深度學習——02、深度學習入門——經典卷積神經網絡架構實例——VGGNet

VGGNet：經典卷積網絡架構剖析 內容摘要 本文詳細剖析VGGNet這一經典卷積網絡架構。介紹其提出背景及在圖像分類、定位任務中的卓越表現，深入解析網絡結構，包括不同版本的演進、3×3卷積核的獨特設計與優勢，探討模型特性及訓練技巧。結合網絡結構圖與參數表格，展現VGGNet在深度學習發展中的關鍵價值。 關鍵詞：VGGNet

VGGNet , 3×3卷積核 , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , 網絡 , Python

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第六章 數組基本操作

人工智能之數據分析 numpy 第六章 數組基本操作 (文章目錄) 前言 NumPy 提供了豐富而高效的​數組基本操作​，包括形狀變換、維度調整、連接與分割、元素增刪、翻轉、對角線提取等。這些操作在數據預處理、圖像處理、科學計算中極為常用。 一、修改數組形狀（Reshaping） 1. reshape() 返回一個具有新形狀的​

數組 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_16213665 頭像

mob64ca140beea5 - 工業自動化論述

工業自動化核心架構與概念綜述（SCADA / DCS / PLC 及周邊生態） 本文對工業自動化領域常見的框架與概念進行結構化梳理與補充，便於工程選型、體系設計與溝通。內容涵蓋 SCADA、DCS、PLC（含軟PLC/安全PLC/PAC）、RTU、現場總線、HMI、OPC UA、IIoT、MES 等主流技術與典型應用場景，並給出選型建議與最佳實踐要點。

數據 , 後端開發 , 現場總線 , 工業自動化 , Python

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小明的賢魚 - Python的包管理與虛擬環境

Tools 包管理：pip / conda 虛擬環境：virtualenv pip 禁用全局安裝 今天無意中把要裝在虛擬環境裏的包裝成了全局，而且還是用的批量安裝列表，按完回車發現忘記切換環境心都涼了。。幸好仔細一看發現大部分都是提示了已安裝，但還是有兩個漏網之魚QAQ 為了避免慘劇再次發生，趕緊禁用了全局環境下的pip。 在~/.bashrc中加入如下命令（用zsh的往~/.zshrc寫）： e

virtualenv , 包管理 , pip , 環境配置 , Python

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