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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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zbzcdzf 頭像

代碼的路 - pip安裝更換鏡像

原文鏈接 使用pip來安裝python包有時候安裝起來會非常慢，因此需要換成國內的源來加速下載： 1 單次修改源 以Torch為例，常規下載方式為： pip install torch 修改為阿里源： pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple torch 2 修改默認源 如果不想在每一次下載都指定源，可以直接修改默認源。 2.1 L

pip , 程序員 , Python

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friesonthepier 頭像

去碼頭整點薯條 - 利用 Python 進行數據分析 —— 3 pandas 入門

上一篇我們瞭解了 NumPy 的基本功能，本篇引入一個新的 python 數據處理庫——pandas。 NumPy 更適合處理統一的數值數組數據。Pandas 是基於 NumPy 數組構建的，專門處理表格和混雜數據。接下來，讓我們來了解一下 pandas 的基本使用吧。 首先讓我們導入 pandas 庫： import pandas as pd import numpy as np # 後續也會

讀書筆記 , pandas , 數據分析 , Python

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u_16213658 頭像

mob64ca140a59b0 - Vue3摺疊面板（Collapse）_vue摺疊面板

摘要： 本文實現了一個Vue3摺疊面板組件，包含兩個核心文件：ibmCollpase.vue（父組件）和ibmCollpaseItem.vue（子組件）。父組件通過provide提供共享狀態和方法，子組件通過inject獲取。主要功能包括： 支持手風琴(accordion)模式和普通模式 提

ico , 開發語言 , 後端開發 , bc , 前端 , Javascript , Python

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u_16213671 頭像

mob64ca140d61c6 - 禪道的新手教程 - 禪道開源版使用幫助

一、 基礎準備：權限與組織搭建（管理員） 初始登錄：默認賬號admin，密碼123456，登錄後立即修改強密碼。 組織與權限配置 進入後台 → 組織：創建部門、添加用户（填寫賬號、姓名、郵箱，設置角色如產品經理 / 項目經理 / 開發 / 測試）。 進入後台 → 權限：按角色分配權限（如產品經理可管理需求，測

優先級 , 產品經理 , 後端開發 , 迭代 , Python

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u_16213356 頭像

mob64ca12de62a6 - python發出請求給到ollama並接收返回數據

在當前的開發環境中，將 Python 發出請求並接收數據是一個常見的需求。本篇文章將通過一個具體的示例，展示如何使用 Python 向 Ollama 發出請求，並處理返回的數據。接下來，我們將逐步分析問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試及預防和優化措施。 問題背景 假設我們在進行一個自然語言處理項目，希望利用 Ollama 的 API 提供文本生成功能。以下是該項目的

API , aigc , Json , Python

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u_14457 頭像

clghxq - Flink狀態存儲

核心結論 Checkpoint 對 Key State 的存儲：按Key Group劃分並持久化到外部存儲（如 HDFS）；RocksDBStateBackend 會將本地 RocksDB 的狀態快照（而非完整內容）上傳到 Checkpoint 目錄。 故障恢復邏輯：作業重啓後，故障算子的 Task 會重新分配到其他 TaskManager，通過 Chec

Group , 數據 , 持久化 , 後端開發 , Python

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u_12187 頭像

karen - 近似最近鄰搜索算法

在大規模向量檢索的應用場景中，往往既需要衡量向量間的相似度，又要對數據點施加額外的屬性過濾。傳統的近似最近鄰（ANNS）方法只關注向量相似度，對“向量 + 屬性”混合查詢（hybrid query）的支持能力不足。5月發佈在 arXiv 的 Lin 等人最新綜述《Survey of Filtered Approximate Nearest Neighbor Search over

數據集 , 類方法 , 相似度 , 後端開發 , Python

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u_16970152 頭像

求知上進 - Python 數據結構：序列通用操作

在 Python 編程中，序列是一種重要的數據結構，它用於存儲一系列的元素。Python 中的序列類型包括列表（list）、元組（tuple）、字符串（str）以及範圍（range）等。理解序列的通用操作能夠幫助開發者更高效地處理數據，提高編程的靈活性和可讀性。本文將深入探討 Python 中的序列通用操作，內容涵蓋基本概念、常見方法、應用場景以及最佳實踐，力求為讀者提供全面且深

字符串 , 人工智能 , 深度學習 , 元組 , Python

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shiluodepaomian 頭像

失落的泡麪 - 標書智能體（一）——AI解析招標文件代碼+提示詞

用Python+React打造一個開源的AI寫標書智能體~ 今天是第一期，招標文件解析： 招標文件動輒幾萬字，雖然現在各主流大模型的上下文窗口都越來越大，但也只能代表AI“可以處理幾十萬字的上下文”，並不代表你隨便扔給AI幾十萬字，它就能“處理得好幾十萬字的上下文”。 我們在寫投標文件之前，一定要先把招標文件通讀一遍，標註出需要注意的點，然後再有針對性的撰寫招標文件。 AI寫標書也是一樣，第一步

react , 人工智能 , prompt , Python

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u_3484307 頭像

jiangchao3392 - 通用顯示器顯示方案

一、UTS6710/RDA8503 芯片及解決方案 UTS6710有三個HDMI1.4a端口，端口A和移動高清(MHL)2.1兼容擴展端口B；一個用於一個YPbPr、一個VGA輸入和兩個AV的三路ADC；具有3個L/R線路輸入的音頻編解碼器，通常用於一個YPP/AV1RCA音頻輸入、一個AV2音頻輸入和一個PC音頻輸入，以及一個立體聲揚聲器輸出和1

知乎 , 計算機外設 , 閃存 , 後端開發 , 解決方案 , Python

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第一章 學習鏈路

人工智能之數據分析 numpy 第一章 學習鏈路 (文章目錄) 前言 本文主要學習人工智能的整體鏈路，相當於數據分析模塊的開端，學習整體思維導圖，有利於更加清晰的知道後面需要學習什麼，達到什麼樣的程度，對於單一的ai繪圖短劇小説等也是當前的熱門方向之一。掌握基礎有利於更加靈活的創造和應用解決問題的能力。 一、頂層設計：理解人工智能全景圖

機器學習 , 數據 , 後端開發 , Python

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xiong51 頭像

梁正雄的博客 - 5、python 模塊與包

Python 模塊與包 本章學習知識點 模塊導入：import 模塊、from 模塊 import 函數、自定義模塊 常用標準庫： os/sys：系統操作（文件路徑、環境變量） datetime：時間處理（日期轉換、計時） json：JSON 數據解析與生成 collections：高級數據結構（defaultdic

運維 , 自定義 , Python

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hanazawa 頭像

不愛吃香菜 - Python 的內置函數 dict

Python 的內置函數 dict() 用於創建一個字典對象，是 Python 中最常用的數據結構之一。字典以鍵值對（key-value）的形式存儲數據，具有高效的查找性能。 基本用法 創建空字典 empty_dict = dict() # 等價於 empty_dict = {} 通過鍵值對創建字典 person = dict(name='Alice', age=25

知識 , Python

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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251129_122424 函數的使用

函數的分類 無參無返回值 無參有返回 有參無返回 有參有返回 無參無返回值 void 函數名(){ 代碼 } void show(){ ... } 無參有返回值 返回值的數據類型 函數名(){ 代碼; return 數據; } int get_pwd(){ return 11; } 有參無返回值 void 函

數據類型 , 參數類型 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_16213612 頭像

mob64ca13ff5b03 - Windows離線激活和在線激活的方法_51CTO博客

Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 目錄 Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 離線激活流程 UnlockProDialog requestOfflineActivation_1401B22E0 xx_Licensing_desktop_OfflineActivation_14

v8 , 離線 , v9 , 後端開發 , Python

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u_16099231 頭像

半夜未央好 - 不容錯過！Python列表推導式簡明教程_51CTO博客

入門：何謂列表推導式 列表推導式是Python中一種簡潔而強大的語法結構，它允許我們通過一行代碼從一個現有的可迭代對象（如列表、元組、字符串等）生成一個新的列表。其基本形式是將一個表達式和一個for循環語句封裝在方括號[]內。相比於傳統的使用for循環和append方法的方式，列表推導式寫起來更緊湊，可讀性也更強。例如，將一個列表中的每個元

條件判斷 , 交友 , jquery , 前端開發 , for循環 , Python

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u_13171517 頭像

MonkeyKing_sun - 使用ARQ做PDF OCR和 圖片OCR的任務的方案

一、業務目標 前提假設 業務目標 • 支持 PDF OCR（多頁）和 圖片 OCR • 任務耗時可能較長（幾十秒～幾分鐘） • 要求： • 支持大量併發任務，不會把 FastAPI 頂死 • 支持重試（雲 OCR 抖一下不要直接失敗） •

redis , 封裝 , pdf , ocr , 後端開發 , 重啓 , Python

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goody 頭像

goody - MySQL開源工具推薦，有了它我卸了珍藏多年Nactive！ - Java中文社羣

項目介紹 phpMyAdmin —— 一個免費開源、基於 PHP 的 MySQL/MariaDB 數據庫管理 Web 工具，通過提供一個直觀的圖形用户界面，來執行大多數數據庫管理任務。 功能特色： 基礎操作全覆蓋：支持數據庫、表、視圖、列、索引的創建、瀏覽、編輯與刪除，滿足日常開發的基礎需求 SQL 語句處理：可執行、

MySQL , php , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 以下是一套智能車牌識別停車場收費管理系統的施工方案，涵蓋施工準備、基礎施工、設備安裝、線纜敷設、系統調試等關鍵環節：

一、施工準備 技術準備 組織相關技術人員對施工圖紙進行會審，熟悉系統的設計要求、技術參數和施工工藝。 針對施工人員開展技術培訓，使其掌握車牌識別系統的工作原理、安裝方法和調試技巧。 依據施工圖紙和現場實際狀況，編制詳盡的施工方案和施工進度計劃。 材料準備

停車場收費 , 智能停車場 , 車牌識別停車場 , 車牌識別 , 後端開發 , 停車場出入口 , Python

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u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - 配置frp 實現內網穿透（Linux）

文章目錄 一、下載安裝 FRP 二、配置 FRP 2.1、配置服務端 (frps) 【啓動 FRP 服務端】 2.2、配置客户端 (frpc) 【啓動 FRP 客户端】 三、訪問控制枱 四、驗證與使用 五、常見問題與排查 總結

服務端 , 服務器 , 運維 , 客户端 , 後端開發 , Linux , Python

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第七章 數組迭代排序篩選

人工智能之數據分析 numpy 第七章 數組迭代排序篩選 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中，數組的迭代、排序與篩選是數據處理中的三大基礎操作。雖然 NumPy 強調​向量化操作​（避免顯式 Python 循環以提升性能），但在某些場景下仍需對數組進行迭代（如逐行/逐元素處理）。本文將系統講解這三類操作，並結合實際示例説明如何高效使用。

數組 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 迭代 , Python

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u_16099267 頭像

雲端創新夢想家 - Python configparser模塊配置文件過程解析_python

在Python應用開發中，配置管理是一個常見需求，而當使用Grumpy（Python到Go的轉編譯器）進行開發時，開發者可能會面臨如何在Go環境中處理配置的問題。本文將介紹Grumpy項目中配置管理的兩種常見方式：Go語言的Viper庫和Python的configparser模塊，幫助開發者理解它們的使用場景和實現方式。 配置管理概述 配置管理是應用程序開發中

配置管理 , Css , 前端開發 , go , HTML , Python

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u_13303 頭像

colddawn - runmemtestpro 內存測試報錯信息

1.應用程序測試代碼 測試代碼如程序清單 1.1所示： 程序清單 1.1 #include stdio.h int main (int argc, char **argv) { sleep(2); volatile int *a = (int *)0x40; //設置物理地址 printf("value = %x\n",*a); //讀取物

機器學習 , 物理地址 , 測試程序 , 反彙編 , 人工智能 , Python

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amin_671603a27d1a0 頭像

AMIN - 一天一個Python庫：NumPy - 科學計算的基石

引言 歡迎來到【一天一個Python庫】系列！作為本系列的開篇之作，我們選擇了Python科學計算生態系統的基石 - NumPy。 無論你是數據科學家、機器學習工程師還是研究人員，NumPy都是你工具箱中不可或缺的利器。 一、什麼是NumPy？ NumPy（Numerical Python的簡稱）是Python語言的一個擴展庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，並提供了大量的數學函數來操作這些

numpy , Python

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