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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213697 頭像

mob64ca14137e4f - WeTextProcessing：終極文本規範化與逆向文本規範化解決方案指南

WeTextProcessing 是一個功能強大的文本處理庫，專注於文本規範化的正向和逆向轉換。該項目由 wenet-e2e 團隊維護，提供高效且準確的文字轉化能力，特別擅長處理數字、日期時間等特殊文字的規範化和逆規範化操作。無論你是語音識別開發者、自然語言處理工程師，還是需要處理文本數據的普通用户，這個工具都能為你提供專業級的文本處理支持。 核心功能特性：

文本處理 , 自然語言處理 , text , 後端開發 , Python

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u_93011 頭像

小屁孩 - 2020中國技術力量年度榜單正式揭曉，見證創新技術的力量 - 開源社的個人空間 -

一、背景：機器人邁向“微米級控制時代” 隨着智能製造和自動化產業的持續升級，工業機器人不再僅僅承擔重複搬運，而是被要求在裝配、檢測、精密加工等高精度場景中完成微米級控制任務。 在這些“高精度機器人控制”應用中，系統必須具備高計算力、低延遲控制環路、實時反饋和多傳感器融合能力。 傳統的PLC或單片機方案在高併發計算與多軸同步控制

開發板 , 控制系統 , 後端開發 , 高精度 , Python

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ziwupython 頭像

子午 - 【垃圾識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 垃圾識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對10種常見的垃圾圖片數據集（'剩飯剩菜', '塑料', '乾電池', '舊衣服', '玻璃', '紙張', '紙板', '金屬', '陶瓷器皿', '鞋'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_16213338 頭像

mob64ca12d9b014 - windows ollama gpu啓動

在使用 Windows 操作系統時，許多開發者可能會遇到“windows ollama gpu啓動”相關的問題，這通常涉及到 GPU 加速的配置和優化。為了幫助大家順利啓動 Ollama 並利用其 GPU 功能，我將整個過程分解為幾個關鍵步驟：環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展。 環境準備 在開始配置之前，我們首先需要確保安裝了 Ollama 運行所需的

User , aigc , CUDA , Python

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u_16213680 頭像

mob64ca140f67e3 - 踏上編程大道，從 Python 開始成為神級 Coder 吧 - 愛尚論壇的個人空間 -

💡一、自我介紹：與編程的邂逅 大家好，我是 盼哥，目前正在學習 Python 與前端開發，還參加AI破局俱樂部，學習AI編程。 學習的技術包括 Python以及RPA，想要掌握開發網站、App、小程序等項目，目前正在研究 AI編程 開發方向。 在這篇文章中，我會帶大家從零開始瞭解編程的世界，學習 Python 的安裝、配置與實踐，開啓屬於你

安裝包 , 開發語言 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - 對稱加密、非對稱加密、RSA(總結)

前言 在數字時代、數據就像錢一樣金貴，甚至有時候比錢還要寶貴。無論是企業做系統開發，還是個人用各種APP，背後總有一堆加密算法在默默撐場子。今天我們就來聊聊什麼是對稱加密，什麼是非對稱加密 對稱加密與非對稱加密 對稱加密 對稱秘鑰就是加密和解密使用相同的秘鑰，所謂的秘鑰就是一段數據，我們使用秘鑰對數據進行加密，需要進行解密時我們只需要使用相同的秘鑰進行解密

非對稱加密 , 對稱加密 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_16213655 頭像

mob64ca1409970a - Maven 多環境配置

文章目錄 1. 一般常見的打包方式如下（全量包FatJar） 2. 增量包(ThinJar) 1. 一般常見的打包方式如下（全量包FatJar） FatJar打包時，所有依賴的jar包會一併打包，並且打包好的jar可以直接使用java -jar執行，

jar , maven , 後端開發 , Maven 多配置文件的使用 , JAVA , Python

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u_13341 頭像

ghpsyn - QTemporaryDir及QTemporaryFile建立臨時目錄及文件夾（創建一個隨機名稱的目錄或文件，兩者均能保證不會覆蓋已有文件）

QTemporaryFile是Qt中用於安全、便捷地處理臨時文件的工具類，它的核心優勢在於能自動生成唯一文件名，並能在對象銷燬時清理文件。 下表概括了其核心特性： 核心特性 描述

文件名 , qt , 臨時文件 , 後端開發 , Python

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u_16213664 頭像

mob64ca140bbb8b - 無人機圖片 拼接 python

圖文並茂詳細教程之--用pixhawk飛控組裝一台F450四軸無人機（上） 前面的教程已經詳細介紹瞭如何使用Pixhawk飛控組裝一台S500無人機。因為很多朋友購買的是F450機架，搭配的是樂迪AT9S遙控器，由於遙控器的不同，遇到不少問題。這篇教程就作為S500機型的一個補充，着重介紹兩個配置的不同之處：F450機架的組裝和AT9S調

無人機 , 無人機圖片 拼接 python , 詳細教程 , 後端開發 , 四軸 , Python

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mage3218 頭像

馬哥天才3218 - 爬小紅書圖片軟件：根據搜索關鍵詞，一鍵批量採集筆記，並下載無水印圖片

（一）前言 在當今數據驅動的時代，小紅書作為中國領先的社交電商平台，積累了大量的用户生成內容，這些數據對於市場分析和內容創作具有重要價值。為了合法合規地利用這些數據，我開發了一款名為“爬小紅書圖片軟件”的工具，它不僅能夠抓取紅薯圖片，還能採集筆記和評論數據，助力企業和創作者深入瞭解用户喜好和趨勢。 小紅書是一個高活躍度的社區平台，用户在這裏分享購物經驗、生活方式和產品評價。

數據 , 後端開發 , Python

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deephub 頭像

deephub - 4個解決特定的任務的Pandas高效代碼

在本文中，我將分享4個在一行代碼中完成的Pandas操作。這些操作可以有效地解決特定的任務，並以一種好的方式給出結果。 從列表中創建字典 我有一份商品清單，我想看看它們的分佈情況。更具體地説：希望得到唯一值以及它們在列表中出現的次數。 Python字典是以這種格式存儲數據的好方法。鍵將是字典，值是出現的次數。 這裏可以使用value_counts和to_dict函數，這項任務可以在一行代碼中完成

機器學習 , 人工智能 , pandas , Python

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u_16213713 頭像

mob64ca1417736e - 時序數據庫簡介

隨着風電、光伏等新能源產業的快速發展，海量時序數據的高效管理成為行業數字化轉型的關鍵瓶頸。本文針對新能源場站監控、功率預測、設備運維等核心場景，從數據採集頻率、存儲經濟性、系統可靠性、平台兼容性和智能應用支撐五個維度，系統分析選型時序數據庫的關鍵標準。基於行業實踐驗證，為新能源企業提供科學選型框架。 在新能源領域，單個風電場或光伏電站每日產生GB級時序數據，包括

數據 , 系統可靠性 , 時序數據庫 , 後端開發 , Python

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pulangte 頭像

普郎特 - Dp框架監聽接口數據方法總結（含 steps 與 wait 討論）

DrissionPage 監聽器 API 完全指南 一、方法概覽 方法 參數 返回類型 阻塞/超時 適用場景 steps(count=XX) count：循環次數或批量數據數量 生成器，每次 yield 一條數據對象 阻塞直到 count 條數據完成 批量同步處理接口數據，已知數據量或固定次數獲取

教程 , 知識 , 爬蟲 , Python

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u_16213643 頭像

mob64ca14068b0b - 如何在 MacOS 上卸載 Homebrew – 完整指南（2021）_mac卸載homebrew

Homebrew 是 MacOS 上一個流行的包管理器，它允許用户方便地安裝、更新和管理各種軟件包。然而，隨着時間的推移，在您的系統上可能會累積很多過時和無用的包，消耗寶貴的磁盤空間，並可能導致衝突或性能問題。 在本文中，我們將提供一個全面的指南，通過刪除過時和無用的軟件包幫助您簡化您的系統。 1: 更新 Homebrew 在開

雲課堂 , 新版本 , macos , 後端開發 , 安裝軟件 , Python

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u_16213407 頭像

mob64ca12ea8117 - llamafactory data 數據集下載太慢

在使用 LlamaFactory 數據集時，有些用户發現下載速度緩慢，這會極大地影響數據集的使用效率。本文將詳細説明如何解決 “LlamaFactory 數據集下載太慢” 的問題，分為幾個模塊步驟進行解釋，以確保您順利下載並使用數據集。 環境準備 在開始之前，必須確保環境已準備好。這裏列出了所需的前置依賴和版本兼容性。 前置依賴安裝： 序號

數據集 , aigc , 創建目錄 , Python

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hunter_58d48c41761b8 頭像

Hunter - Python面試必備二之 lambda 表達式、函數傳參 args 和 kwargs、垃圾回收機制和上下文管理器

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Python面試必備二之 lambda 表達式、函數傳參 args 和 kwargs、垃圾回收機制和上下文管理器 本篇筆記主要介紹 Python 面試過程中關於 Lambda 表達式、函數傳參、垃圾回收機制等問題，大致如下： Python 中 Lambda 表達式是什麼，有什麼用 函數的參數 args 怎麼用，kwargs 怎麼用 Py

面試 , lambda , 垃圾回收 , 後端 , Python

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u_16099328 頭像

墨染青絲 - 解析XML的幾種方式的原理與特點_51CTO博客

詳細講解四種主流的XML解析方式，包括其原理、特點、適用場景和代碼示例。 四種方式，可以分為兩大類： 基於樹的解析：將整個XML文檔一次性加載到內存，形成一棵樹形結構。 DOM 基於事件的解析：順序讀取XML文檔，遇到節點時觸發事件，邊讀邊解析。 SAX StAX

xml , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16774904 頭像

萌萌朵朵開 - DevOps 自動化測試：Jenkins + Pytest 落地實踐

在 DevOps 流程中，自動化測試是保障代碼質量的關鍵環節——如果每次代碼提交都靠人工跑測試用例，不僅效率低，還容易遺漏問題。直到用 Jenkins 搭配 Pytest 搭建起自動化測試流水線，我們才徹底擺脱了重複的手動測試：代碼提交後，Jenkins 自動拉取代碼、運行 Pytest 用例、生成測試報告，有問題及時告警，既保證了測試效率，又能提前攔截線上隱患。這篇就分享這套方

雲計算 , 雲原生 , jenkins , HTML , Python

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u_16213706 頭像

mob64ca1415bcee - 新聞|Bottles：在 Linux 上輕鬆安裝 Windows 應用程序

對於許多Linux用户來説，最頭疼的問題之一就是無法直接運行Windows平台的遊戲和軟件。Bottles正是為解決這一痛點而生的終極工具，它通過創建虛擬的Windows環境，讓你在Linux系統上無縫運行各種Windows程序，從熱門遊戲到專業軟件都能完美兼容。 快速上手：創建你的第一個虛擬環境 Bottles的操作界面設計得非常直觀，即使是Linux新手也

windows , 後端開發 , x系統 , Git , Python

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bugouhen - Python第一單元測試

1.（多選題，分值 2）以下能實現 1-100 偶數求和的有？（ABD） A sum=0 for i in range(2,101,2): sum+=i B sum=0 i=1 while i=100: if i%2==0

windows , 遞歸 , 字符串 , 後端開發 , Python

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藍月亮 - python send_from_directory函數作用

對象自省 自省(introspection)，在計算機編程領域裏，是指在運行時來判斷一個對象的類型的能力。它是Python的強項之一。Python中所有一切都是一個對象，而且我們可以仔細勘察那些對象。Python還包含了許多內置函數和模塊來幫助我們。 dir 在這個小節裏我們會學習到dir以及它在自省方面如何給我們提供便利。 它是用於自省的最重要的

作用域 , 後端開發 , 函數返回 , Python

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zbzcdzf 頭像

代碼的路 - pip安裝報錯：UnicodeDecodeError 'utf-8' codec can't decode byte 0xc3

原文鏈接 使用pip命令安裝模塊時，若出現報錯： UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc3 in position 4: invalid continuation byte 因為windows下命令行的代碼頁為GBK，但是程序編碼是UTF-8。 解決辦法 找到python安裝目錄下\Lib\site-packages\pip\

pip , 程序員 , Python

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u_16175443 頭像

mob649e8156b567 - python 直接調用stable diff

在這篇文章中，我將詳細記錄如何使用 Python 直接調用 Stable Diffusion。Stable Diffusion 是一款強大的文本到圖像生成模型，我將以自信的方式分享我的環境準備、集成步驟、配置詳細、實戰應用、排錯指南和生態擴展。 環境準備 要成功運行 Stable Diffusion 生成圖像，我們需要準備合適的環境。首先，我們需要確保使用的技術棧是兼容的。以下是

技術棧 , API , aigc , Python

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