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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - Python tkinter快速可視化開發GUI界面指南：詳細教程(附帶工具)_tkinter可視化

Pygubu-Designer：Python tkinter可視化界面設計的終極指南 Pygubu-Designer是一個革命性的Python tkinter設計器，讓開發者無需編程經驗即可快速創建專業的GUI界面。這款強大的Python GUI開發工具採用拖拽式設計理念，讓可視化界面設計變得前所未有的簡單。 🚀 為什麼選擇Pygu

控件 , 界面設計 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_17483758 頭像

mb688aca45159a6 - 一鍵禁用系統更新【Windows系列】！Windows Update Blocker - 徹底關閉Win10/Win11更新工具

軟件介紹 Windows Update Blocker 是一款專門用於關閉 Windows 10 和 Windows 11 系統自動更新的小工具。 對於普通電腦用户來説，Windows 系統的自動更新常常帶來困擾。以往可以通過禁止更新服務、設置本地組策略來禁止系統更新，但現在的 Windows 系統會自動檢查更新，簡單的禁止方法已經失效。 Windows Upd

機器學習 , windows , github , 自動更新 , 前端開發 , Javascript , Python

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anjingdexiaoyanyao_ciaxxr 頭像

xcmd - x-cmd install | Toolong - 終端日誌分析的瑞士軍刀

還在為繁雜的日誌文件抓耳撓腮？還在 SSH 會話裏用着原始的 tail、less 和 grep 組合？是時候升級你的日誌分析工具了！Toolong，一款強大的終端日誌查看器，讓你告別低效，擁抱高效！ Toolong 是一款專為開發者打造的終端應用，旨在簡化和加速日誌文件的查看、分析和搜索。它不僅僅是一個簡單的日誌查看器，更是一個集成了多種實用功能的瑞士軍刀。 核心功能，一應俱全 實時追蹤 (

日誌分析 , 系統管理 , Python

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u_16163442 頭像

datian1234 - 一文講清構建高效RAG系統：從零到一掌握五種分塊技術，零基礎小白收藏這一篇就夠了！！

前言 分塊（Chunking）是構建高效RAG（檢索增強生成）系統的核心。從固定分塊、遞歸分塊到語義分塊、結構化分塊和延遲分塊，每種方法都在優化上下文理解和準確性上扮演了關鍵角色。這些技術能大幅提升檢索質量，減少“幻覺”（hallucination），並充分發揮你的RAG pipeline的潛力。 在我近一年構建可擴展AI系統

大模型教程 , AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習 , Python

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u_16099231 頭像

半夜未央好 - C# is,as,using關鍵字的説明

在 C# 中，is 和 as 都用於類型檢查和類型轉換，但它們的行為、用途和安全性有顯著區別。下面詳細對比： ✅ 一句話總結區別 關鍵字 作用

值類型 , 開發語言 , 模式匹配 , 強制轉換 , 後端開發 , c , Python

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yezhoubing 頭像

安義12 - 填補excel缺失時間列

填補指定時間段內缺失的連續時間。 extract_time4.py # -*- coding:utf-8 -*- # @author:Ye Zhoubing # @datetime:2025/12/17 16:23 # @software: PyCharm import pandas as pd # 讀取 Excel df = pd.read_excel("轉換後文件.xlsx")

時間段 , 原始數據 , 代碼人生 , Python

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u_17585566 頭像

陳均老師 - 陳均的日誌2024.01.08

首先感謝劉同事在前天幫我搭建odoo環境， 再感謝劉同事在昨天遠程幫我處理問題！休息日他都在幫助我。 今天我開始上手處理楊同事收集的問題，在《費用報銷》系統中做了以下修改： 1、在《費用申請單》模塊和頁面增加了費用備註字段、滿足用户公務接待需要備註院外人員的需求； 2、在《合同明細》中增加了開始時間、結束時間、支付時間和續簽時間，滿足用户對合同精細化管理的需求；

字段 , 上傳 , 後端開發 , Python

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juqipeng 頭像

juqiPeng - 想帶你搞懂python生成器

1. 什麼是生成器？ 介紹生成器之前，我們可以回憶一下，python中函數的調用方式。普通函數調用，函數會立即執行直到函數出現return關鍵字或者執行到最後一行。 明明是生成器，為什麼要提到函數呢？這是因為大多數時候生成器是以函數來實現的。 普通函數：返回一個值給調用者，把值返回給調用者以後，這個函數就死掉了，也就是被銷燬了。 生成器函數：yield（“生出”） 一個值給調用者，yield

生成器 , 進階 , Python

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bssj 頭像

白石神君 - python 庫統計（不斷更新 ing）

為 python 自帶庫 （3.12版本） A B 1. beautifulsoup4 美味湯，爬蟲，處理爬取的網頁 C D 1. Django web開發框架 E F 1. Flask web開發框架 G H I J 1. *json json庫 K L M 1. Markdown markdown文件處理庫

python3.x , Python

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pulangte 頭像

普郎特 - Selenium WebDriverWait 原理總結

核心概念 WebDriverWait.until() 的本質 python 傳入的是函數對象（函數地址），不是函數調用結果 wait.until(函數對象) # ✅ 正確：傳入函數本身 wait.until(函數調用()) # ❌ 錯誤：傳入函數返回值 返回值類型 返回值取決於傳入的條件函數返回什麼，常見的有：

資訊 , 教程 , 知識 , 程序員 , Python

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u_17400586 頭像

程序員愛釣魚 - Python 編程實戰：常用第三方庫清單

在 Python 編程實戰中，除了掌握語言基礎和標準庫，熟悉一些常用的 第三方庫 能極大提升開發效率。本文將從數據處理、科學計算、網絡編程、爬蟲、Web 開發、自動化、機器學習等幾個方向，為你整理一份高效實用的第三方庫清單。 1. 數據處理與分析 Python 在數據處理方面非常強大，這類庫主要用於數據清洗、分析、處理和可視化。 Pandas：數據

機器學習 , 後端開發 , Python , Web

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u_16099277 頭像

架構領航員 - llamaindex實現rag

Elasticsearch 基本操作 DSL高級查詢 進階查詢 #解析案列demo POST _analyze { "analyzer": "standard", "text": "我是中國人" } #查詢所有索引 GET _search { "query": { "match_all": {} } } #創建索

elasticsearch , 搜索引擎 , 大數據 , llamaindex實現rag , analyzer , 後端開發 , Python

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u_15907379 頭像

步步為瑩 - 萬億參數模型優化：Python 量化部署技巧（QLoRA+TensorRT 實戰）

在近年來，隨着深度學習模型的不斷髮展，大規模預訓練語言模型（如 GPT-3、GPT-4 等）擁有了數百億、甚至數萬億的參數。然而，隨着模型規模的增加，計算和存儲的需求也大幅提高，這給模型部署帶來了挑戰。為了解決這些問題，量化技術（Quantization）成為了加速模型推理和降低部署成本的有效手段。 在本教程中，我們將介紹如何使用 QLoRA 和 TensorRT 來優化和

加載 , 權重 , 後端開發 , 深度學習 , Python

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u_12929 頭像

話不是這麼説的 - Java 內存泄漏原因、解決辦法及泄漏排查

JVM 內存泄漏分析 初始代碼 public class App { private static final MapLong, Object productCache = new HashMap(); private static final Random RANDOM = new Random();

System , jvm , 開發語言 , 緩存 , 後端開發 , JAVA , Python

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bssj 頭像

白石神君 - python 辦公自動化

1.文件按類型整理 from os import walk,listdir import os from shutil import copy,move import openpyxl path = "../fileman" path_collect = "../../desk" dics = {"docx":f'{path_collect}/文檔',"xlsx":f'{path_collect

辦公軟件 , Python

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 從PDF中提取Excel，這個工具真的好用

因為工作原因，我每天都要接觸大量的數據報表，PDF轉Excel這種格式轉換場景也非常多。 目前市場上有很多pdf工具，大部分是閲讀類，也有支持對pdf的修改、轉換等功能，但這部分工具不少是收費的。 這次介紹一個開源python工具庫-pdfplumber，可以方便地獲取pdf的各種信息，包括文本、表格、圖表、尺寸等。 python中有很多庫可以處理pdf

命令行 , 服務器 , 數據 , 分佈式 , Python

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u_16099262 頭像

信息流星 - ASEMI低壓MOS管SI2301參數，SI2301體積，SI2301尺寸

編輯：LL SI2301S-ASEMI工業控制專用SI2301S 型號：SI2301S 品牌：ASEMI 溝道：PNP 封裝：SOT-23 漏源電流：-2.3A 漏源電壓：-20V RDS(on):108mΩ 批號：最新 引腳數量：3 封裝尺寸：如圖 特性：N溝道MOS管 工作結温：-55℃~150℃

封裝 , 工業控制 , 物聯網 , 後端開發 , Python

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 《Python程序設計》課程智能問答系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 隨着我國經濟的高速發展與人們生活水平的日益提高，追求多樣化的生活質量已成為人們的常態。尤其在生活節奏不斷加快的今天，人們更傾向於在家中解決各種生活問題，《Python程序設計》課程智能問答系統因此展現出了強大的生命力和廣闊的發展前景。為了更好地滿足用户需求，《Python程序設計》課程智能問答管理逐漸趨向多元化與網絡化，並與電子信息技術緊密結合，《Python程序設

MySQL , 問答系統 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_13137233 頭像

鯨魚編程pyhui - 20251114_220531 數組的中部刪除

20251114_220531 數組的中部刪除 #include iostream using namespace std; int main(){ // 定義一個數組 int nums[100]; // 給數組賦初始值 int len = 10; int temp = 1000; // 讓數組中有len個成員 for(int i=0;ilen;i++){ //

數組 , include , 後端開發 , Python

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niexianda 頭像

那個誰 - 閒來無事-夏天防止花被渴死

扯淡時間 前段時間，辦了一張流量卡。 有了新的手機號碼那就可以薅一波資本主義的羊毛了，所以我在京東上使用0.1大洋包郵的價格喜提了一個多肉，（在此之前我養過挺多的花，所有的都是忘了澆水被渴死了）此次痛並思痛，一定要讓我0.1大洋的的多肉看到明年的太陽。 思路 養花幾乎不用管，只需要兩件事 充足的陽光：我現在住的距離太陽還是挺近的，陽光的事情不用擔心。 有營養的土和充足的水： 土比

vue.js , esp8266 , raspberry-pi , Python

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yangshaoping 頭像

小飛俠格魯帥 - speedtest-cli的基本使用

嘿，朋友們！今天咱就專門來研究研究speedtest-cli這個庫。它就像是一個網絡速度的小偵探，能幫你快速準確地測出你的網絡速度，讓你對自己的網絡狀況瞭如指掌。 speedtest-cli庫是一個命令行工具，用於測試網絡速度。它可以與各種網絡測試服務器進行通信，並返回下載速度、上傳速度和延遲等信息。這個庫非常簡單易用，只需要幾行代碼就能實現網絡速度的測試。 安裝sp

下載速度 , 服務器 , 上傳 , 後端開發 , Python

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 智能車牌識別停車場收費管理系統施工部署方案

一、 系統總體設計目標 本方案旨在構建一套以高清車牌自動識別為核心，集成無感支付、遠程管理、智能控制於一體的現代化停車場管理系統。系統致力於實現以下目標： 高效通行：車輛無需停車取卡，實現不停車快速進出，單車道通行效率可達≥15輛/分鐘，大幅緩解高峯擁堵。 精準收費：系統自動計費，杜絕人為誤差與收費洞，支持掃碼付、無感支付、月卡等多種方式，資金流水清

智能停車場 , 車牌識別 , 停車場收費管理系統 , 停車場車牌識別 , 智能停車場收費系統 , 後端開發 , Python

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ponponon 頭像

universe_king - 裸機使用 filebeat 採集裸機上的日誌文件，併發到 elasticsearch

部署 elasticsearch 和 kibana 因為是 demo 性質的使用，所以就用 docker-compose 簡單跑一下 version: "3" services: elk-elasticsearch: container_name: elk-elasticsearch image: elasticsearch:7.17.1 ports: -

elasticsearch , elk , Python

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mob64ca12d9081f - 大模型 llama怎麼用

在本篇博文中，深入探討了如何有效使用大模型LLaMA（Large Language Model）相關的過程。LLaMA是Meta發佈的一種先進的大語言模型，廣泛應用於自然語言處理任務中。接下來，我將詳細描述在使用LLaMA時可能碰到的實際問題及其解決方案。 問題背景 在實際的項目中，用户希望利用LLaMA模型生成高質量的文本，例如撰寫文章、客服對話等。設想一下，一個在線客服系統希

響應時間 , aigc , ci , Python

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