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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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xiaoyia 頭像

小一 - 爬蟲實戰--拿下最全租房數據 | 附源碼

優秀不夠，那就要無可替代！ 點贊再看，養成好習慣 Python版本3.8.0，開發工具：Pycharm 寫在前面的話 老規矩，目前為止，你應該已經瞭解爬蟲的三個基本小節： 爬蟲的原理和流程 爬蟲的兩種實現方式 通過 BeautifulSoup 解析網頁源碼 不瞭解的自行點進去複習。 上一篇的實戰只是給大家作為一個練手，數據內容比較少，且官網也有對應的 A

網頁爬蟲 , beautifulsoup , 後端 , Python

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songofhawk 頭像

songofhawk - 越來越簡單的數據類定義：named tuple

説來慚愧，用python也挺久了，第一次發現namedtuple這麼個好東西。先上代碼： from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) pt1 = Point(1.0, 5.0) pt2 = Point(2.5, 1.5) from math import sqrt line_length =

數據類型 , 數據結構 , class , Python

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u_16175494 頭像

mob649e81630984 - llama大模型實踐指南pdf下載

在這篇博文中，我們將探討如何下載和使用“llama大模型實踐指南”的PDF版本。我們將通過詳實的環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用來進行深入的講解。 環境準備 首先，我們需要確保您的環境已經具備以下軟硬件要求： 組件 最低要求 推薦要求 操作系統

bash , aigc , 調優 , Python

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u_16175508 頭像

mob649e81664bd9 - Testable mock

在現代開發中，“Testable mock”是一種非常重要的測試方法，尤其是在單元測試和集成測試的場景下。本文將詳細記錄如何解決“Testable mock”問題的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南與性能優化，幫助開發者更好地進行測試。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境兼容以下技術棧： 編程語言: Python、Java、JavaScri

技術棧 , aigc , JAVA , Python

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u_16213712 頭像

mob64ca14173efa - 基於海康機器人工業相機調用SDK（MVIDCodeReader）二次開發條碼識別_機器人工業讀碼器sdk_qq

目錄 1、相機硬件準備 1.1、相機 1.2、線纜 1.3、鏡頭 1.4、光源及控制器 2、MVS軟件準備 2.1、MVS下載 2.2、MVS安裝 2.3、MVS示例 3、PyCharm工程代碼

相機 , 數碼相機 , 計算機視覺 , opencv , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16099278 頭像

代碼工匠傳奇 - 如何把一張圖片分割成幾張

// 詳細偽代碼（以註釋形式包含在文件頂部）: // 1. 定義方法 SplitImage: // - 輸入: inputPath (圖片完整路徑), cols (列數), rows (行數), outputDir (輸出目錄), format, quality // - 驗證 inputPath 是否存在, 創建 outputDir（如果不存在） //

List , System , 後端開發 , Image , Python

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hanazawa 頭像

不愛吃香菜 - Python 的內置函數 delattr

Python 的內置函數 delattr 用於動態刪除對象的屬性。該函數的基本語法是： delattr(object, name) 其中： object 是要刪除屬性的對象 name 是要刪除的屬性名稱的字符串 功能説明 delattr 會刪除對象的指定屬性，相當於執行 del object.name 如果要刪除的屬性不存在，會拋出 AttributeError 異常 該函數通常用

知識 , Python

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u_12219 頭像

誤會一場 - 雲幫系列文章：核心組件介紹 -

Multiplier作為代碼審計效率倍增器，通過構建多維度代碼表示和持久化數據庫，解決傳統索引器在C/C++代碼分析中的語義深度不足問題。其核心架構圍繞三大支柱展開：索引器組件、跨語言API層和多樣化工具鏈，三者通過統一的實體ID系統實現無縫協同，使開發者能夠在不同抽象層級間自由導航。 索引器：突破傳統的多表徵存儲引擎 Multiplier索引器（mx-ind

索引器 , API , 工具鏈 , 後端開發 , Python

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u_16213651 頭像

mob64ca14089531 - spark 心跳超時配置

Flask框架學習總結 Flask的特點 輕量、簡潔、擴展性強 常用的擴展包：wtf、sqlalchemy、login、script、migrate、mail 創建虛擬環境：mkvirtualenv 創建虛擬環境，workon 進入虛擬環境，deactivate退出虛擬環境

spark , 大數據 , 數據 , spark 心跳超時配置 , 狀態碼 , Python

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xiaohaiwa 頭像

我不是蕭海哇 - c++之packaged_task和future實現異步效果

class CObject { public: CObject(string str) :m_str(unique_ptrstring(new string(str))) { cout "構造函數" endl; } ~CObject() { if (m_str) cout "析構函數: " *m_str " [" this "

拷貝構造函數 , 析構函數 , 構造函數 , 後端開發 , Python

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u_16213675 頭像

mob64ca140e4022 - Python函數傳參中的*與**

python的方法的參數除了可以使用標識符，還可以使用*和**作為參數，這些符號在Python中常用於處理可變數量的參數（也稱為“可變參數”或“星號參數”）。 注意：*通常與變量名結合使用，如*args（表示任意數量的位置參數）；**通常如**kwargs（表示任意數量的關鍵字參數）。這些名字是慣例，不是必須的，可以用其他名字替換。 1. *

python可變參數 , 函數調用 , 函數定義 , Css , ci , 前端開發 , HTML , Python

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - Python數據分析入門指南（十七）：實戰案例（二）——簡單的銷售數據分析

從數據到洞察：零售銷售數據分析實戰 作為計算機專業的博士生，我們在處理複雜數據時往往需要從基礎開始積累經驗。今天讓我們通過一個零售銷售數據的分析案例，來掌握商業數據分析的核心技能。雖然你的研究方向是城市熱島效應，但數據分析的底層邏輯是相通的——都是從原始數據中提取有價值的信息。 準備工作 首先，我們需要導入必要的Python庫： import pandas as pd i

數據 , 後端開發 , 數據分析 , Python

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u_16099301 頭像

編程小達 - 第一天 Java基礎入門【悟空教程】

目錄 前言 一、先搞懂：計算機不是 “高級計算器” 1.1 計算器和計算機，差別不止一點點 1.2 對編程小白來説，計算機到底是啥？ 二、簡單捋捋：計算機是怎麼變成 “編程工具” 的？ 三、編程會用到哪些計算機？不用都買，知道就行 四、關鍵中的關鍵：計算機怎麼

馮・諾依曼 , 計算機組成 , 計算機基礎 , 後端開發 , JAVA , 編程入門 , Python

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u_16099218 頭像

網絡安全守護神 - Spring詳解（五）------AOP

1.概述 面向切面編程(Aspect Orient Programming，AOP)：是一種編程範式，旨在將 橫切關注點(Cross-Cutting Concerns，如日誌、事務、安全等) 從業務邏輯中分離出來，通過模塊化的方式增強代碼的可維護性和複用性。核心思想是通過“切面”定義通用功能，並在運行時動態織入到目標代碼中 橫切關

Spring Boot , spring , aop , 後端開發 , JAVA , 代理模式 , Python

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deephub 頭像

deephub - llama.cpp Server 引入路由模式：多模型熱切換與進程隔離機制詳解

llama.cpp server在 2025年12月11日發佈的版本中正式引入了 router mode（路由模式），如果你習慣了 Ollama 那種處理多模型的方式，那這次 llama.cpp 的更新基本就是對標這個功能去的，而且它在架構上更進了一步。 路由模式的核心機制 簡單來説，router mode 就是一個內嵌在 llama.cpp 裏的模型管理器。 以前跑 server，啓動時需要指

llm , 人工智能 , 深度學習 , llama , Python

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u_12960863 頭像

wx59290cd7bb11a - 拒絕“膠水代碼”！大數據轉型 AI 架構師的 Python 進階心法：流式響應與切面編程

本文價值提示： 💡 面向人羣：擁有 Java/Scala/Spark 背景，正在向 AI Agent/RAG 架構轉型的後端或大數據工程師。 🎯 核心收穫： 思維重構：如何用 Spark 的“惰性求值”思維理解 Python 生成器。 架構解耦：如何用 Spring AOP 的“切面”思維掌握 Python 裝飾器。 實戰落地：手把手構建一

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , AI , 生成器 , 架構師 , Python

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u_14691 頭像

lemon - 創建一個屬於自己的linux系統Docker鏡像之旅-簡單模式 - yl

在Linux系統中使用Dockerfile創建Docker 1. Docker 簡介 Docker 是一種輕量級的容器化技術，它可以將應用程序及其運行環境打包成一個獨立的“容器”（Container）。這個容器包含運行所需的一切依賴，如操作系統環境、庫、配置文件等，從而實現“一次構建，處處運行”。 相比傳統的虛擬機，Docker 啓動速度更快、佔用資源更少，因為

後端開發 , Docker , Python

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aiweker 頭像

aiweker - Qwen開源模型系列：從全能多模態到專業垂直領域的完整AI解決方案

Qwen開源模型系列：從全能多模態到專業垂直領域的完整AI解決方案 在人工智能快速發展的浪潮中，開源模型已成為推動技術進步和應用創新的核心力量。作為全球領先的開源模型家族，阿里通義千問（Qwen）系列自問世以來，憑藉其卓越的性能、豐富的生態和持續的快速迭代，贏得了“源神”的美譽。Qwen家族不僅涵蓋了通用大語言模型，更拓展至視覺理解、代碼生成、數學推理、安全對齊、多模態交互以及文本嵌

多語言 , 後端開發 , 應用場景 , 模態 , qwen , Python

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finally_m 頭像

威哥愛編程 - Python 實現反轉、合併鏈表有啥用？

大家好，我是 V 哥。使用 Python 實現反轉鏈表、合併鏈表在開發中比較常見，我們先來看看各自的應用場景。先贊再看後評論，腰纏萬貫財進門。 反轉鏈表 比如，在處理時間序列數據時，有時需要將歷史數據按照時間從近到遠的順序展示，如果數據是以鏈表形式存儲的，通過反轉鏈表可以高效地實現這一需求。再比如，判斷一個鏈表是否為迴文鏈表（即鏈表正序和逆序遍歷的值相同）時，可以先反轉鏈表的後半部分，然後與

鏈表 , Python

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u_16175521 頭像

mob649e8169b366 - virtual studio 2019 安裝copilot

在這篇博文中，我們將詳細説明如何在 Visual Studio 2019 中安裝 Copilot。此過程涵蓋了環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用的各個方面，確保您能順利完成安裝並使用 Copilot。 環境準備 在安裝 Copilot 之前，確保您的開發環境符合以下軟硬件要求： 硬件要求 操作系統: Windows 10 或更高版本

aigc , 運行測試 , Visual , Python

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u_14457 頭像

clghxq - dcoekr 國內倉庫設置

距2021數據技術嘉年華(2021 DTC)開始僅有1個月啦！ 本屆大會設置1個主論壇、12個專題論壇，將帶來超過60場主題演講！ （圖為部分出席嘉賓） 本文根據 韓鋒老師在2020數據技術嘉年華(2020 DTC)分享的主題《AnalyticDB，金融級雲原生數據倉庫及最佳實踐》整理而成。 一

大數據 , 雲計算 , 數據倉庫 , dcoekr 國內倉庫設置 , 數據庫 , 雲原生 , Python

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u_16099320 頭像

技術極客之光 - Lab3實驗過程記錄_CPJ

🧪 實驗報告 一、實驗名稱 實驗2 類和對象_基礎編程2 二、實驗目的 理解類的組合機制（has-a），能熟練用 C++ 定義與使用組合類 理解深複製與淺複製的區別 靈活運用標準庫（array、vector、string、迭代器、算法庫等）解決實際問題 面向具體問題，運用面向對象思維設計類（自定義/標

迭代器 , 自定義 , 深複製 , 後端開發 , Python

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u_14902238 頭像

u_14902238 - AgentRun Sandbox SDK 正式開源！集成 LangChain 等主流框架，一鍵開啓智能體沙箱新體驗

讓智能體開發更輕盈，讓雲端運行更安全——AgentRun Sandbox SDK 開源發佈，賦能 Agentic AI 快速落地 引言：構建面向未來的 Agentic AI 基礎設施 在大模型與智能體（Agent）技術迅猛發展的今天，開發者不僅需要強大的模型能力，更亟需一個安全、彈性、易用且可擴展的運行環境來承載複雜的 Agent 邏輯。為此，我們正式推出函數計算

雲計算 , server , 雲原生 , typescript , Python

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - Python代碼轉換PDF為CSV

數據的可訪問性和可操作性是數據管理的核心要素。PDF格式因其跨平台兼容性和版面固定性，在文檔分享和打印方面表現出色，尤其適用於報表、調查結果等數據的存儲。然而，PDF的非結構化特性限制了其在數據分析領域的應用。相比之下，CSV格式以其簡單、通用且易於處理的特點，成為數據操作和分析的理想選擇。 將PDF轉換為CSV極大地提升了數據的實用價值。Python作為一種強大的編程語言，能夠高效完成這一

csv , 表格 , 數據 , pdf , Python

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