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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_17400586 頭像

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

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kuaidaili 頭像

K哥爬蟲 - 【0基礎學爬蟲】爬蟲基礎之抓包工具的使用

大數據時代，各行各業對數據採集的需求日益增多，網絡爬蟲的運用也更為廣泛，越來越多的人開始學習網絡爬蟲這項技術，K哥爬蟲此前已經推出不少爬蟲進階、逆向相關文章，為實現從易到難全方位覆蓋，特設【0基礎學爬蟲】專欄，幫助小白快速入門爬蟲，本期為抓包工具的使用。 抓包工具概述 抓包工具，顧名思義，就是抓取網絡數據包信息的工具。抓包工具最初主要應用於測試工作中，通過抓包工具查看網絡數據包，並進行分析，來定位

fiddler , 爬蟲 , charles , Python

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 蒼穹外賣-工作台實現、Apache POI、導出Excel報表 - 詳解

目錄 1. 工作台 1.1 需求分析和設計 1.1.1 產品原型 1.1.2 接口設計 1.2 代碼實現 1.2.1 Controller層 1.2.2 Service層接口 1.2.3 Service層實現類 1.2.4 Mapper層 1.3 功能測試 2. Apache POI 2.1 介紹 2.

數據 , 後端開發 , 接口設計 , apache , Python

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u_16970152 頭像

求知上進 - 深入學習Python函數：偏函數

第一章：偏函數的基礎概念 1.1 偏函數的數學與編程起源 偏函數的概念最早源於λ演算和函數式語言如Haskell。在數學中，偏函數（Partial Application）是將多參數函數固定部分參數後得到的單參數（或少參數）函數。這不同於柯里化，後者是將多參數函數轉換為一系列單參數函數的鏈式調用。Python的partial更接近偏應用，因為它直接“綁定”參數，而非完

自定義 , 偏函數 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 用Python創建、讀取和修改Word文檔

自動化文檔處理是提升工作效率的關鍵路徑之一，而Python憑藉其簡潔語法和豐富的生態工具鏈，是實現文檔自動化處理的理想工具。通過編程手段批量生成結構規範的合同模板、動態注入數據分析結果生成可視化報告，或是快速提取海量文檔中的關鍵信息，這種代碼驅動的工作流不僅消除了人工重複操作帶來的誤差風險，更將文檔處理從機械勞動升級為可擴展的智能系統。本文將介紹如何使用Python實現Word文檔的創建、讀取及修

word , 文本處理 , 文檔生成 , 文檔 , Python

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u_16213665 頭像

mob64ca140beea5 - 純真地址庫的初始化方式 python

?php /** * 純真IP根據IP地址獲得地址 */ class ipLocation { public $fp; public $firstip; //第一條ip索引的偏移地址 public $lastip; //最後一條ip索引的偏移地址 public $totalip; //總ip數 // //*

ip , HTTP , 重定向 , 後端開發 , 純真地址庫的初始化方式 python , Python

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u_16213707 頭像

mob64ca1415f0ab - 線性代數在數據科學中的十大強大應用（二） - 人工智能遇見磐創的個人空間 -

奇異值分解：從線性代數到數據科學的關鍵工具 一、引言：奇異值分解的雙重意義 奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）在數學領域中佔據着舉足輕重的地位，堪稱線性代數的集大成者，它將線性代數的關鍵概念巧妙地融合在一個簡潔而強大的定理之中。同時，在當今數據科學與機器學習蓬勃發展的時代，SVD 也展現出了

線性代數 · SVD , 線性變換 , 奇異值分解 , 二維 , 後端開發 , Python

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u_16099347 頭像

JAVA小俠影 - 13款神器，幫你快速搞定PPT【收藏系列】

在AI技術日益成熟的今天，無論是職場人高效完成彙報，還是學生羣體應對課業展示，藉助AI輔助工具已成為常態。尤其在製作PPT時，不少人曾滿懷期待嘗試“一鍵生成”類工具，卻常面臨效果不如預期，或價格超出預算的困境。 那麼，有沒有既免費又好用、能幫助我們快速做出專業級PPT的工具呢？經過一段時間的使用和測評，我整理了下面這8款AI PPT工具，它們各具特色，且大多對個人用户友好，

信息可視化 , ai生成ppt , powerpoint , 後端開發 , 人工智能 , ppt製作 , Python

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u_16099248 頭像

mob6454cc6d3e23 - 前端性能優化系列 | 加載優化（下）

目錄 前端資源加載順序優化：提升頁面性能的關鍵策略 引言 為什麼資源加載順序影響性能 核心優化策略 1. 合理使用async和defer屬性 2. 預加載關鍵資源 3. 資源分組與懶加載 實際優化案例 性能驗證與工具 實

加載 , 後端開發 , 加載順序 , HTML , 前端 , Python

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u_16123336 頭像

51CTO技術成就夢想 - 構建強大的API：Django中的REST框架探究與實踐

構建強大的API：Django中的REST框架探究與實踐 在當今的Web開發中，構建強大的API已經成為了不可或缺的一部分。而在Python領域，Django框架提供了強大的REST框架，為開發者提供了一種高效、靈活的方式來構建和管理API。本文將深入探討Django中REST框架的使用，並通過代碼實例和解析來展示其強大之處。 1. 什麼是REST框架？ REST（Repre

rest , yyds乾貨盤點 , API , 後端開發 , Python

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u_13479 頭像

jkfox - ElasticSearch分詞原理

文章目錄 一、分詞的核心作用 二、分詞器（Analyzer）：分詞的“執行單元” 1. 字符過濾器（Character Filter）：預處理原始文本 2. 分詞器（Tokenizer）：拆分文本為詞元（Token） 3. 詞元過濾器（Token Filter）：優化詞元

elasticsearch , 詞元 , analyzer , 後端開發 , 分詞器 , Python

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u_12902 頭像

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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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251123_140949 加加自增運算符的綜合演練

20251123_140949 加加自增運算符的綜合演練 #include iostream using namespace std; int main(){ int a = 100; int b; b = a++ + ++a + a++ + a; coutbendl; } 本文包含：--> -->

運算符 , 自增 , xml , 後端開發 , HTML , Python

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - Hadoop核心架構內部機理詳解_hadoop實現內管

第二章：核心架構解析 2.1 整體架構設計 Chili3D採用模塊化的分層架構設計，將複雜的CAD應用程序分解為多個相互協作的功能模塊。這種設計不僅使代碼結構清晰、易於維護，也為二次開發提供了良好的擴展點。本章將深入分析Chili3D的核心架構，幫助讀者理解系統的運作機制。 2.1.1 分層架構概述 Chili3D的架構可以分為以下幾個層次：

命令模式 , 初始化 , 應用程序 , 後端開發 , Python

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yezhoubing 頭像

安義12 - 數據問題

不管是機器學習中還是其他項目裏，數據裏有nan值的話，後面計算很大概率都會影響最終結果。所以要麼説在源文件中避免出現nan值，要麼在程序中對文件中的nan值進行處理。 如果在計算過程中出現nan，也會導致loss、accuracy、val_loss等出現nan的情況。 比如對於在pandas中出現nan值，直接使用dropna()方法對其進行處理即可，默認會刪除包含有nan值的行

機器學習 , 原始數據 , 代碼人生 , Python

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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251206_003935 遞歸

什麼是遞歸 有遞進，達到更深層次 有歸來，可以從深到淺的返回 遞歸需求 求4的階乘 使用兩種方式完成計算 1，非遞歸方式 2，遞歸方式 遞歸要點 自己調用自己 有底限 如果達到底限需要中止遞歸（例如返回一個值） 本文包含：--> -->

遞歸 , 非遞歸 , 後端開發 , Python

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alpha94511 頭像

alpha94511 - VibeCoding 翻新個人站 (Nextjs+Django)

最近從個人站引來了德國客户，成功開出海外服務第一單✌️，也讓我意識到該把自己的古早個人站做個大升級。折騰了幾個小時終於把上線，歡迎大家+友鏈 https://www.hephaestus.fr/ 前端 Nextjs部署在 Vercel上 後端 Django+S3+PostgreSQL 部署在了 DigitalOcean上，資源使用了CDN加速 後續工作主要是SEO優化，持續引流

django , postgresql , next.js , Python

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - CSS樣式屬性——字體+文本_51CTO博客

# CSS 文本樣式與排版詳解 ## 一、基礎文本樣式屬性 ### 1. color - 文本顏色 ```css /* 關鍵字顏色值 */ p { color: red; }/* 十六進制顏色值 */ h1 { color: #ff0000; }/* RGB 顏色值 */ span { color: rgb(255, 0, 0); }/* RGBA 顏色值（帶透明度）

最佳實踐 , 後端開發 , Css , ci , Python

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u_16213666 頭像

mob64ca140c3859 - python中的*args和**kw-原創手記

1. 引言 Python 作為一種動態類型語言（Dynamically Typed Language），提供了高度靈活的函數形式參數（Formal Parameters）定義方式。不同於許多靜態類型語言對函數參數數量與類型的嚴格約束，Python 允許函數在運行時接受不定數量的參數，並基於內部模型自動完成參數綁定（Argument Binding）

可擴展 , 開發語言 , 後端開發 , harmonyos , 筆記 , Python

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u_13360 頭像

level - 給視頻加上自己的水印，再也不用擔心被盜圖了

小夥伴們，在職場中有沒有遇到下面這種讓人生氣的情況：辛辛苦苦剪了一週的視頻，發到羣裏或發給客户預覽，結果轉頭就被別人拿去用了，還沒署名，簡直讓人無語！我之前剛上班的時候，這種情況真的遇見過不少！其實，防止盜用、提升專業度簡單的辦法，就是在視頻里加上自己的專屬水印。 但問題是，已經拍好或導出的成品視頻，還能添加水印嗎？難道還要重新渲染一遍？不用這麼麻煩！ 今天，

上傳 , 後端開發 , 拖拽 , 視頻轉換 , Python

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - 易語言窗口組件轉python

接着上次的框架，肯定有疑問那兩個窗口類是怎麼來的 g_pMainWnd = new CUMFCMainWindow(_T("UMFCMainWindow")); g_pLoginWnd = new CUMFCLoginWindow(_T("UMFCLoginWindow")); 今天就接着講解窗口類的來歷。

控件 , 類名 , 易語言窗口組件轉python , include , 後端開發 , Python

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taoqix 頭像

細節的温柔 - python解釋器, conda, miniconda, Pycharm之間的關係

Python解釋器、Conda、Miniconda 和 PyCharm 是與 Python 開發相關的不同工具，它們之間的關係和功能分別如下： 1. Python 解釋器 概念：Python 解釋器是運行 Python 代碼的核心工具，它能夠解析並執行 Python 源代碼。常見的 Python 解釋器包括 CPython（官方 Python 解釋器實現）、PyPy 等。 作用：執行 Pyt

conda , pycharm , Python

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shiluodemugua_esfwwz 頭像

失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】向現有草稿中添加視頻特效

ADD_EFFECTS API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_effects 功能描述 向現有草稿中添加視頻特效。該接口用於在指定的時間段內添加特效素材到剪映草稿中，支持多種特效類型如邊框特效、濾鏡特效、動態特效等。特效可以用於增強視頻的視覺效果。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://docs.jcaigc.cn 請求參

aigc , Python

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ollama embedding設置向量維度

在當今的深度學習領域，文本嵌入（embedding）是將文本轉化為計算機可以理解的向量形式的重要手段。而在使用Ollama嵌入模型時，正確地設置向量維度對於實現高效的模型表現及準確性至關重要。本文將詳細記錄如何解決“ollama embedding設置向量維度”的問題，以便大家更好地應對類似的挑戰。 背景定位 在項目開發中，我遇到了Ollama嵌入模型在設置向量維度時的性能問題。

數據集 , 工具鏈 , aigc , Python

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