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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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magnesium_5a22722d4b625 頭像

進二開物 - 全面解析 python 包管理工具 pip

一、什麼是 pypi The Python Package Index 是 python 軟件包的存儲庫。在這裏可以找到社區中你需要的 python 軟件包。 pipy 中有 50+ 多萬個項目，500+ 萬加的釋放，以及 76+ 萬的用户。python 生態龐大，值得擁抱。 二、什麼是 pip The Python Package Installer python 的包管理工具 三、資源

pip , Python

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u_17365737 頭像

泰克教育 - 泰漲知識 | 什麼是自動化巡檢？

什麼是自動化巡檢？ 一、簡介 在實際工作中，自動化巡檢可以幫助系統管理員、開發人員和其他技術從業者更好地理解和利用自動化巡檢來提高系統的穩定性和性能。簡單理解就是利用計算機程序和腳本等自動化工具，以取代手動進行的檢查和監測操作。這樣有助於提高效率、減少錯誤，並確保持續性的監測。在部署自動化巡檢時，我們通常是定期執行的，以確保系統和網絡的穩定性

大數據 , hive , HTTP , 響應時間 , Python

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sankuaiqian_64e9ce57c9457 頭像

三塊錢 - 胡煥庸線，我國東西地級市分佈密度分界線

背景 黑河—騰衝線，又名胡煥庸線，是我國人口密度分佈的東西近似分界線。今天把地級市座標分佈密度做成熱力圖，並與胡煥庸線一起展示時，驚奇的發現，胡煥庸線貌似也是我車東西地級市分佈密度的分界線。 生成folium地圖 以下30行代碼，用於生成一個folium地圖，並在地圖上繪製一條黑河—騰衝線，同時繪製地級市座標的分佈密度熱力圖。 # -*- coding:UTF-8 -*- # region 引入

folium , 地圖 , Python

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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - Python第3章 流程控制（一）

【本章導讀】 進行程序設計時，複雜問題的求解通常需要通過流程進行控制。程序的流程控制可歸納為三種：順序結構、分支（選擇）結構和循環結構。每一個結構化的程序都可以由這三種結構組合或嵌套而成。這種程序設計方法，使程序具有良好的可讀性和可維護性。 本章在講解常用運算的基礎上，應用一系列數學問題的求解案例，詳細介紹了Python中利用for 關鍵字對range()函數產生的整數序列進行確定次數

運算符 , 分支 , 程序設計 , 異常處理 , Python

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u_16304808 頭像

1站大爺IP - 用Streamlit快速將Python腳本變成交互式網頁應用：從入門到實戰

一、為什麼選擇Streamlit？ 當數據科學家小王需要將機器學習模型的預測結果可視化時，他面臨兩個選擇：要麼花兩週時間學習前端框架，要麼用三天時間把Python腳本改造成網頁應用。最終他選擇了Streamlit——這個2019年誕生的Python庫，僅用50行代碼就實現了實時交互的預測看板。這個真實案例揭示了Streamlit的核心價值：用Python開發者熟悉的語法，消

數據 , 代碼人生 , ide , Python

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u_15894377 頭像

wx638422bd63072 - 耗時兩週的終極大項目 小U商城 最初版(靜態頁面)

耗時兩週寫的靜態頁面 累暈 登錄頁 註冊頁 首頁 首頁是做多的一個,做了2000行左右!!! 商品詳情頁 列表頁 購物車頁面 做頁面的思路 顯示發現所有

導航欄 , 百度網盤 , 靜態頁面 , 後端開發 , Python

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u_16213657 頭像

mob64ca140a1f7c - 前端- JSON Schema 實現複雜結構表單數據展示 - 個人文章

第一章：JS智能表單生成的技術背景與意義 隨着前端技術的快速發展，傳統靜態表單已難以滿足現代Web應用對靈活性與可維護性的高要求。JavaScript作為瀏覽器端的核心編程語言，憑藉其動態性與豐富的生態系統，為實現智能化、數據驅動的表單生成提供了堅實基礎。通過將表單結構抽象為配置數據，結合模板引擎或虛擬DOM機制，開發者能夠動態渲染複雜表單，顯著提

字段 , 表單 , 插槽 , 後端開發 , Python

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u_16213626 頭像

mob64ca1402a190 - OpenCV入門（二）快速學會OpenCV1圖像基本操作

一、什麼是OpenCV   OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，在 1999 年由英特爾的 Gary Bradski 啓動。OpenCV 庫由 C 和 C++ 語言編寫，涵蓋計算機視覺各個領域內的 500 多個函數，可以在多種操作系統上運行。它旨在提供一個簡潔而又高效的接口，從而幫助開發人員快速地構建視覺應用。OpenCV 更像一個黑盒，讓我們專注於視覺應用的開發，而不

數據 , 後端開發 , opencv , ide , Python

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fannaodeliushu 頭像

程序員阿偉 - 《從粗放調用到精準協同：Lua/Python 對接 C++ 核心的進階指南》

原型期的快速驗證過後，絕大多數技術團隊都會陷入腳本語言與 C++ 核心交互的“性能安全雙困境”—要麼為了保留快速迭代的靈活性，繼續沿用原型期粗放的直接調用模式，導致高併發場景下響應延遲呈指數級增長，數據流轉過程中頻繁出現格式錯亂；要麼盲目追求底層性能優化，過度封裝交互接口，讓交互層變得臃腫冗餘，後期維護成本陡增，甚至制約業務的快速調整。真正成熟的協同架構，從來不是簡單實現“腳本調用 C++ 接口”

c++ , Python

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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - 支付寶批量付款文件模板 java實現方法

一：瞭解對接支付寶支付沙箱環境過程： 二：準備工作： 1: 創建應用payment: 1:創建應用 python3 ../manage.py startapp payment 2：註冊應用dev.py： INSTALLED_APPS = [ 'apps.payment', ] 3:註冊總路由和子路由：

支付寶 , django , 後端開發 , JAVA , Python

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rui0908 頭像

瑞0908 - OSError: cannot write mode RGBA as JPEG

captcha.save('code.jpg') 原因：RGBA意思是紅色，綠色，藍色，Alpha的色彩空間，Alpha指透明度。而JPG不支持透明度，所以要麼丟棄Alpha,要麼保存為.png文件 解決 方法一 隱藏RGB captcha=captcha.convert('RGB') captcha.save('code.jpg') 方法二 直接將圖片存為png格式 支持透明度

操作系統 , 圖片存儲 , Python

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kuanrongdeshanyang 頭像

小小張説故事 - Python網絡請求高級篇：Requests庫的深度運用

在Python網絡請求中級篇中，我們瞭解瞭如何通過Requests庫發送帶參數的請求，處理Cookies，使用Session對象，以及設置請求頭。在本文中，我們將進一步深入學習Requests庫的高級功能，包括處理重定向，設置超時，處理大文件以及錯誤和異常處理。 一、處理重定向 默認情況下，Requests會自動處理重定向。我們可以通過響應對象的history屬性查看重定向歷史。如果我們不想讓Re

requests , Python

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u_16213644 頭像

mob64ca1406d617 - 最大後驗估計去模糊python代碼實現

基礎 頻率學派與貝葉斯學派 http://www.douban.com/group/topic/16719644/ http://www.zhihu.com/question/20587681 最大似然估計（Maximum likelihood estimation，MLE） http://baik

最大後驗估計去模糊python代碼實現 , 貝葉斯 , 後端開發 , 最大似然估計 , 似然 , 參數估計 , Python

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u_16099252 頭像

架構領航博主 - sparse函數 python

一 模塊介紹 1、什麼是模塊？ #常見的場景：一個模塊就是一個包含了一組功能的python文件,比如spam.py，模塊名為spam，可以通過import spam使用。 #在python中，模塊的使用方式都是一樣的，但其實細説的話，模塊可以分為四個通用類別：　 　　1

sparse函數 python , c++ , 後端開發 , JAVA , c , Python

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u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - SpringBoot配置文件類型——YML文件

1. Elasticsearch 配置（elasticsearch.yml） 需配置： 自身的實體證書（用於 Transport 層節點間通信、HTTP 層外部客户端通信）； CA 根證書（用於驗證其他節點 / 組件的實體證書）。 yaml # 基本配置 cluster.name: my-elk-clus

ssl , elasticsearch , elastic , 後端開發 , Python

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u_15137832 頭像

u_15137832 - AI的下半場，產業需要一個怎樣的數據中台？

如果説AI的上半場是算力和大模型的競爭，拼的是算法創新和參數規模；那麼AI的下半場就是應用和業務價值的兑現，拼的是落地能力和產業深度。當前全球AI投資熱度高漲，而AI基礎設施層趨於飽和壟斷，資本重心正轉向“Data+AI”應用。“應用為王”是最終決定技術能否轉換為業務價值的關鍵，而應用要落地，數據基礎必須先行。 在過去數年間，“數據中台”作為企業數字化轉型的核心基礎設施，已

多模態融合 , 應用為王 , 數據中台 , 後端開發 , 認知底座 , AI下半場 , Python

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u_16213633 頭像

mob64ca1404476b - AI緣起 —— 達特茅斯會議 - 行者AI的個人空間 -

AI元人文：共識錨定的基石——語境主權 引言 在人工智能價值交互的探索中，"共識錨定"機制以其三級操作體系展現出解決價值衝突的潛力。然而，在當下的學術探討中，這一理論框架背後存在着一個不曾談及卻至關重要的基石——語境主權。這個看似新穎的術語，實則揭示了人類社會千百年來默會運行的核心慣例，是維繫各個領域價值秩序的"隱形操

設計規範 , 大數據 , 架構 , 後端開發 , 系統架構 , 人工智能 , Python

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u_16213348 頭像

mob64ca12dc54c5 - ubuntu上ollama 使用 gpu 運行

在Ubuntu上運行Ollama並利用GPU加速，的確是個非常實用的場景。讓我來分享一下如何通過具體步驟來配置、編譯、優化及調試，以便讓Ollama成功使用GPU。 首先，我們需要對環境進行必要的配置，確保所有的依賴都已經安裝到位。以下是一個思維導圖，幫助我們理清環境配置的思路，包括必要的軟件和庫。 mindmap root 環境配置 必要軟件

aigc , CUDA , Python , Ubuntu

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u_16213713 頭像

mob64ca1417736e - 2016年自動修復綜述——自動程序修復方法研究進展 [軟件學報 Journal of Software 2016]

系統架構概述 本智能體應用採用雲原生架構，利用Azure Kubernetes Service (AKS) 作為核心編排平台，構建了一個能夠自動識別、修復代碼Bug的智能化系統。系統通過無狀態Pod設計實現高可用性和彈性擴展，整合了Azure DevOps、GitHub、Azure機器學習服務等多個Azure組件，形成完整的自動化工作流。 開發一個智能體應用使用Azu

Pod , 優先級 , azure , 後端開發 , Python

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songofhawk 頭像

songofhawk - Python動態執行代碼修改命名空間

在前面《Python 代碼動態執行初探》中講到過如何用exec和eval函數動態執行代碼，也描述瞭如何限制其命名空間，避免動態代碼造成環境“污染”。 不過，有的時候，我們的確想要讓動態代碼生成一些局部或全局的定義——比如一個變量名——讓原始代碼或者後面的動態代碼可以繼續使用。像下面這樣直接定義是無法生效的： def f(): a = 1 exec("a = 3") prin

namespaces , 變量 , dynamic-programming , Python

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u_16213374 頭像

mob64ca12e2ba6f - aigc大語言模型安裝

在進行aigc大語言模型的安裝和配置時，整個過程包括多個步驟，從環境準備到Verif方法，然後是優化和排錯指南。以下便是我記錄的整個過程，希望對在安裝過程中碰到各類問題的人有所幫助。 環境準備 在開始之前，首先需要確認系統的環境是否適合安裝aigc大語言模型。在這一階段，我們需要確保所有前置依賴都已安裝，如Python、TensorFlow或PyTorch等。 四象限圖（硬件

User , System , aigc , Python

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u_17609401 頭像

mb694eadf88a4f7 - 20+歲男生程序員，想聽聽35歲程序員的建議

昨天晚上下播後，一個粉絲給我發私信，説他今年23歲，剛做程序員一年多，看到網上到處都在説35歲危機，問我這個過來人有什麼建議。看到這條消息，我突然想起自己24歲剛畢業那會兒，也是滿腦子焦慮，擔心自己從機械轉行到嵌入式會不會走錯路，擔心自己技術不夠好會不會被淘汰。現在我已經過了36歲，這些年的經歷讓我對這個問題有了很多不一樣的思考。 1. 先説説我見過的35歲程序員 我

嵌入式 , 商業 , 後端開發 , 外包 , Python

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u_17578255 頭像

mb69102d9700ee9 - 企業微信二次開發

企業微信二次開發：不用手動發羣消息了，用代碼搞定！ 我是怎麼從每天手動發消息到躺平讓代碼自動發的 先説痛點：我以前是怎麼發羣消息的 每天早上到公司： 1.打開10個客户羣 2.複製昨天的數據報表 3.一個一個粘貼發送 4.經常發錯羣或者漏發 5.一上午就幹這一件事... 直到我發現企

微信 , 服務器 , 緩存 , 後端開發 , Python

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baimabaidu 頭像

白馬百度 - python requests 爬取nexus庫依賴包數據

前言 由於nexus庫自帶API沒有輸出依賴包對應的創建時間(blobCreated)、上傳時間(blobUpdated)，為方便管理依賴包只好從頁面返回的數據進行爬取（可能使用nexus-cli可以獲取，但是沒有細究這個方法） 思路 我這邊使用的nexus庫版本為 3.19.1-01，下面是在nexus庫API接口信息中可以查詢到關於依賴包信息的接口 /v1/components

python爬蟲 , nexus3 , requests , Python

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