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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213365 頭像

mob64ca12e08acf - ollama調用API python上傳文檔

在這篇博文中，我將詳細介紹如何使用Python調用Ollama API上傳文檔，包括必要的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展等方面。對於每一步，我都會提供詳細的指導和必要的示例代碼，確保讀者能順利完成任務。 環境準備 在開始之前，我們需要準備相應的開發環境和相關依賴。以下是一些關鍵的依賴安裝指南： 依賴安裝指南 我們需要確保已經安裝了reques

API , 上傳 , aigc , Python

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - C#中導出PDF格式文檔

在現代Web應用程序開發中，PDF文檔的生成與導出是一項常見且重要的功能。iText系列庫作為功能強大的PDF處理工具，在.NET開發中被廣泛應用。本文將深入探討iText7與iTextSharp這兩個版本的對比分析，並提供在C# WebApi中實現PDF導出的詳細案例。 一、iText7與iTextSharp概述 1.1 基本概念 i

System , 開發語言 , pdf , 後端開發 , c , Layout , Python

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u_16213657 頭像

mob64ca140a1f7c - docker-compose 基礎和介紹

Docker Compose 的主要功能可以總結為一句話： 👉 用一個配置文件（docker-compose.yml），一次性管理、啓動、停止、編排多個 Docker 容器。 下面是它的核心功能點（簡單明瞭版）： 🧩 1. 多容器編排（Multi-container orchestration） 把 多個需要協同工作的服務（如：we

數據 , 後端開發 , 重啓 , Docker , Python

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u_14120 頭像

温柔一刀 - CentOS7怎麼更換yum源

#!/bin/bash #function:yum源切換（支持阿里雲、騰訊雲、華為雲、自定義源） #author:MarkWu 2025.11.25 updated version ########################################## # 定義阿里雲yum源切換函數 Ali() { curl -o /e

服務器 , 運維 , 自定義 , Centos , 後端開發 , Linux , Python

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u_16099199 頭像

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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software-Development 頭像

IT開發者筆記 - 國產化Word處理組件Spire.DOC教程：使用Python將文件自動化批量附加到 Word文檔

在許多商業或學術場景中，Word 文檔不僅僅是文本載體 —— 它通常還是相關資料（如報告、電子表格、圖表或參考 PDF）的集中中心。與其單獨發送多個文件，不如將它們直接附加到 Word 文檔中，以保持所有內容的統一和良好組織。 這在準備項目報告、提案或需要支撐數據的技術文檔時，將文件附加到Word文檔尤為有用。在本指南中，您將學習如何藉助Spire.Doc，使用Python編程的方式，將文件自動

後端 , Python

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u_11365552 頭像

素雨末 - 模塊與包的使用

一、什麼是模塊（Module）？ 在 Python 中，一個 .py 文件就是一個模塊。比如你創建了一個 math_utils.py 文件，它就是一個名為 math_utils 的模塊。 示例：創建自己的模塊 新建文件 greet.py： # greet.py def say_hello(name): return f"你好，{name}

環境變量 , 隨機數 , 後端開發 , Python

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u_16099166 頭像

數據小香 - SonarQube 本地搭建及使用小結

一、sonarqube 的安裝與啓用 1. sonarqube 獲取 注意，我這邊為了能夠使用pdf插件（下載地址），選擇的sonarqube版本為9.9.9LTA版本，親測如果用目前官網最新25+版本，這個生產pdf的插件不支持，會各種錯誤。 與此對應，後續的SonarScanner也是下載的4.8.x版本。

SonarQube , 配置文件 , pdf , 後端開發 , SonarScanner , JAVA , Python

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u_13341 頭像

ghpsyn - 百度網盤手遊開發教程-unity3d入門全套教程百度雲盤共享_51CTO博客

概述 從0開始，先做開發準備與基礎設置，再聚焦核心玩法和場景構建，接着拓展優化功能，涵蓋輸入、動畫、場景、地圖生成、數據保存等，還涉及廣告、SDK接入與排行榜等，助力開發Unity休閒手機遊戲。 一、前期準備與基礎設置 從0開始做遊戲！：對遊戲開發整體進行引導與介紹。 配置開發環境：搭建 Unity

unity , 遊戲引擎 , 遊戲開發 , 持久化 , 後端開發 , Python , ui

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felixzzzz 頭像

felixzzzz - Python代碼閲讀（第47篇）：從列表右邊開始執行給定函數

Python 代碼閲讀合集介紹：為什麼不推薦Python初學者直接看項目源碼 本篇閲讀的代碼實現了將給定的函數倒序依次應用在列表元素上的功能。 本篇閲讀的代碼片段來自於30-seconds-of-python。 for_each_right def for_each_right(itr, fn): for el in itr[::-1]: fn(el) # EXAMPLES for_

編程 , List , 代碼閲讀 , 後端 , Python

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - 直播平台的美顏美型SDK是什麼？是通過什麼技術實現的_美狐美顏SDK的技術博客

在如今這個“顏值即生產力”的直播時代，美顏功能幾乎成了平台標配。從直播帶貨、娛樂互動到短視頻創作，一款流暢自然的美顏SDK（Software Development Kit）不僅能提升主播自信心，更是平台用户留存與轉化的關鍵武器。 但對於開發者而言，如何在性能、效果與體驗之間找到平衡，讓直播美顏既“美”又“不卡”？本文將帶你深入解析美顏SDK功能開

美狐美顏sdk , 後端開發 , 人工智能 , 直播美顏sdk , 第三方美顏SDK , 美顏SDK , Python

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u_16970152 頭像

求知上進 - Python 集合操作的魔法書

1. 集合數據結構概述 1.1 什麼是集合？ Python 中的集合（set）是一種無序、可變、不允許重複元素的數據結構，基於數學集合概念。集合的主要特點包括： 無序性：元素沒有固定索引，無法通過位置訪問。 唯一性：自動去除重複元素。 可變性：set支持添加、刪除元素；frozenset是不可變版本。 高效性：基於哈希表，成員測

集合運算 , 人工智能 , 深度學習 , 集合操作 , Python

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u_87634 頭像

新新人類 - 結構光掃描儀（維基百科全翻譯版）_結構光定位精度可以達到多少

只需要一個廉價的投影儀和webcam(網絡相機)，就能打造一個屬於自己的三維掃描儀，這便是結構光三維掃描儀，它利用結構光把不同光照模式投影在物體的表面，進而得到精確的物體形狀。整個過程包括投影一個已知的光照模式，通常是條紋或者帶狀的光，到物體的表面，這些光照模式在遇到物體輪廓邊緣的時候就會發生形變，相機就可以在不同的角度撲捉這些形變。 一 投影。 結構光的概念

三維重建 , 三維掃描儀 , 編碼值 , 後端開發 , Python

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kuqidequantou 頭像

Python集中營 - 大話 Python：python 基礎鞏固 -- 文件 I/O 與 File 對象的應用

python 在操作文件 I/O 的時候，有兩個非常重要的方面：一個是 open() 函數的掌握、另一個是 File 文件對象的相關函數的掌握。相比其他面嚮對象語言的文件流的用法是比較簡便的，並且提供很多的文件打開模式算是比較優秀了。 1、全局函數 open() open()函數的可選參數還是比較多的，一般在讀取文件時只使用文件路徑、文件打開模式就可以完成大多數的使用場景。使用 open() 函數

i-o , file , Python

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u_16213718 頭像

mob64ca1418aeab - BMS（電池管理系統）第一課——BMS系統框架簡介什麼是BMS？

BMS（電池管理系統）架構詳細講解 從你提供的BMS（Battery Management System）架構圖來看，主要涉及到電池監控模塊、通信模塊、功率控制模塊等部分。下面我將詳細講解該架構的各個功能模塊及其工作原理。 1. 電池管理核心模塊 電池管理系統的核心部分由BQ76930芯片組成（圖中的兩個芯片，分別對應8節和9節

數據 , 架構 , 後端開發 , 預充電 , 通信接口 , Python

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u_16213672 頭像

mob64ca140d96d9 - 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） 在現代編程教育中，圖形化編程與文本編程的融合正成為提升學生計算思維的有效路徑。通過結合 Scratch 的可視化拖拽界面與 Python 的語法實踐，學習者能夠在直觀操作與代碼邏輯之間建立清晰聯繫，實現從“積木塊”到“代碼行”的平滑過渡。 Scratch 與 Python 的協同教學優

圖形化 , Scratch , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16213561 頭像

技術極客俠 - 外觀模式

在軟件開發中，我們經常會遇到需要與複雜子系統交互的場景。外觀模式通過提供一個統一的簡化接口，隱藏系統的複雜性，讓客户端能夠更輕鬆地使用系統功能。 什麼是外觀模式？ 外觀模式（Facade Pattern）是一種結構型設計模式，它為複雜的子系統提供一個統一的簡化接口。這個模式遵循"最少知識原則"，讓客户端只需要與一個高層接口交

智能家居 , 外觀模式 , 客户端 , 後端開發 , 節能模式 , Python

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u_16099317 頭像

錦繡前程未央 - 第一篇博文 - 1040611456的個人空間 -

MineContext 是一個會在後台記錄與整理你日常電腦行為的開源工具。它的體驗更像是一種新的信息整理方式：不需要額外輸入，你的日常操作本身就是素材 我現在一天基本離不開 AI 了。 不是那種“把提示詞寫得像煉丹”式的依賴，而是很平常的那種： 我寫代碼，它在旁邊檢查。 我整理邏輯，它幫我捋一遍。 我寫文檔，它補補

視覺模型 , 行為模式 , 網頁內容 , 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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u_16099300 頭像

墨染青衫 - java運行環境安裝及配置教程 -

簡介：JDK 1.8 64位是Java開發的關鍵運行環境，包含Java編譯器、虛擬機（JVM）、類庫和多種開發工具，適用於64位系統上的Java應用開發與執行。該版本引入了Lambda表達式、方法引用、Stream API、默認方法和全新的日期時間API等新特性，提升了代碼簡潔性和開發效率。同時，JVM性能優化、G1垃圾回收機制改進和安全性增強，使Java應用更加高效穩定。本指南

jvm , 後端開發 , JAVA , Python

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songofhawk 頭像

songofhawk - Kivy 選擇文件對話框支持中文

這個問題其實跟Kivy中其他控件支持中文一樣，都是字體的問題，而不是字符集的問題，但我看網上能搜到的答案，全都圍着字符集打轉，有些還煞有介事地回答説：給 FileChooserListView 增加 file_encodings: ["utf-8"] 屬性就能解決 其實根本沒用——人家官方文檔已經寫了，缺省的字符集就是：[‘utf-8’, ‘latin1’, ‘cp1252’]，已經包含utf-8

文件 , file , 中文 , Python , ui

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aoshizhongshengdeyadan_wcyg0 頭像

傲視眾生的鴨蛋_wcyg0 - 使用 Python 輕鬆調整 PDF 頁面順序

日常工作中，我們經常需要整理PDF文檔（如報告、合同、資料集），常見需求包括調換錯序的頁面、按自定義邏輯重排頁面、反轉頁面順序等。手動通過Adobe Acrobat等工具操作不僅效率低，還可能涉及付費訂閲；而通過 Python 代碼實現自動化處理，既能提升效率，又能適配批量文檔場景。本文將介紹如何使用 Free Spire.PDF for Python（免費PDF處理庫）快速實現PDF頁面順序的靈

Python

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mob649e815d65e6 - linux 離線 部署 ollama

在這篇博文中，我將記錄如何實現“Linux 離線部署 Ollama”的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。這是一個針對希望在沒有網絡連接的情況下安裝和使用 Ollama 的用户的實用指南。 環境準備 首先，我們需要確保硬件和軟件的要求符合系統的需求。以下是本次部署所需的基本環境信息： 軟硬件要求 項目

虛擬環境 , bash , aigc , Python

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王校長的熱狗 - 15種傢俱檢測數據集2943張VOC+YOLO格式

15種傢俱檢測數據集2943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：2943 Annotations文件夾中xml文件總計：2943 labels文件夾中txt文件總計：2943 標籤種類數：15 標籤名稱:["0"

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , 傢俱檢測數據集 , Python

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