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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213573 頭像

數據探索家 - cdr處理python生成的svg文件

SVG：可縮放矢量圖形。全稱是：Scalable Vector Graphics SVG使用 XML 格式定義圖像。 SVG是使用 XML 來描述（二維圖形和繪圖）程序的語言。 SVG是W3C的推薦標準 SVG於2003年1月14日成為W3C推薦標準。 這是SVG單獨文件： !-- s

xhtml , xml , cdr處理python生成的svg文件 , 後端開發 , ci , Python , svg

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tssc 頭像

天生帥才 - Python自動化：一鍵搞定“文件批量重命名”

在日常辦公或整理資料時，你是否遇到過這樣的崩潰時刻： ​ 下載了幾百張素材圖片，名字全是亂碼（如 ad3f12.jpg），想改成有序的 img_001.jpg？ 要把項目文件夾裏幾十個文件的“副本”字樣全部刪掉？ 想給所有備份文件加上今天的日期後綴？ 核心工具與準備 不需要安裝任何第三方庫，我們使用Python自帶的 os 模塊即可完成操作。 核心函數 os.listdir(pat

教程 , 後端 , Python

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xiaomi_598a56f13e60a 頭像

藥少敏 - 一篇夯實一個知識點系列－－python生成器

寫在前面 本系列目的：一篇文章，不求鞭辟入裏，但使得心應手。 迭代是數據處理的基石，在掃描內存無法裝載的數據集時，我們需要一種惰性獲取數據的能力(即一次獲取一部分數據到內存)。在Python中，具有這種能力的對象就是迭代器。生成器是迭代器的一種特殊表現形式。 個人認為生成器是Python中最有用的高級特性之一(甚至沒有之一)。雖然初級編碼中使用寥寥，但隨着學習深入，

迭代器 , yield , 生成器 , 後端 , Python

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u_16213659 頭像

mob64ca140a8e67 - cmake學習筆記 (一)

介紹了使用自動化構建工具 BuildCppDependency 在 Windows 和 Linux 平台編譯 Ceres Solver 的方法，詳細説明了其依賴庫及關鍵 CMake 構建參數，最終以靜態庫形式成功構建。 1 引言 Ceres Solver 是一個由 Google 開發的開源 C++ 庫，用於求解大規模非線性最小二乘問題，廣泛應用於計算機視覺、機

靜態庫 , 依賴庫 , cmake , 後端開發 , Python

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u_16213587 頭像

mob64ca13f937ae - python PyTorch參數初始化和Finetune_python

1. def __init__(self, k=3): 這個 __init__ 是所有的 class 都可以用嗎？ 是的，__init__ 是 Python 中一個特殊的方法，被稱為構造函數（Constructor）。 用途： 它是創建類的新實例（對象）時自動調用的方法。它的主要作用是初始化新創建對象的屬性。 並非強制： 所

虛擬化 , 數據 , 雲計算 , pytorch , 筆記 , Python

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - ae 的動畫導出為html,Bodymovin v5.5.3 – AE導出Web動畫插件+使用教程

還在為AE動畫無法在網頁中完美呈現而煩惱嗎？Bodymovin擴展面板正是您需要的解決方案！這個強大的工具讓設計師能夠將複雜的After Effects動畫直接導出為JSON格式，無縫集成到Web項目中。✨ 🎯 核心功能亮點 動畫導出革命：Bodymovin徹底改變了AE動畫的導出方式，通過JSON格式實現跨平台兼容，讓設計到開發的流程更加順暢。 實時

服務器 , 後端開發 , 開發環境 , Git , Python

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u_14344 頭像

冷月星 - python多進程 不在不同cpu核

前言 並行計算是使用並行計算機來減少單個計算問題所需要的時間，我們可以通過利用編程語言顯式的説明計算中的不同部分如何再不同的處理器上同時執行來設計我們的並行程序，最終達到大幅度提升程序效率的目的。 眾所周知，Python中的GIL限制了Python多線程並行對多核CPU的利用，但是我們仍然可以通過各種其他的方式來讓Python真正利用多核資源

python多進程 不在不同cpu核 , 服務端 , 任務隊列 , 後端開發 , python多進程並行 , 多核 , Python

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hanazawa 頭像

不愛吃香菜 - Python 的內置函數 bin

Python 的內置函數 bin() 用於將一個整數轉換為以 "0b" 為前綴的二進制字符串表示形式。該函數接受一個整數作為參數，並返回其對應的二進制字符串。 函數語法 bin(x) x：需要轉換的整數，可以是正整數、負整數或零。 返回值 返回一個字符串，表示給定整數的二進制形式，前綴為 "0b"。 示例 基本用法： print(bin(10)) # 輸出: '0b1010

知識 , Python

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u_16213625 頭像

mob64ca1402665b - 業界| 英特爾發文Caffe2在CPU上的性能檢測：將實現最優的推理性能 -

Caffe2是一個輕量級、模塊化且可擴展的深度學習框架，專為表達性、速度和模塊化而設計。對於深度學習開發者和研究人員來説，掌握Caffe2的編譯優化技巧是提升模型訓練和推理性能的關鍵步驟。 🚀 為什麼需要編譯優化？ 深度學習框架的性能直接影響模型訓練和推理的效率。通過合理的編譯優化配置，可以顯著提升Caffe2在CPU和GPU上的運行速度，特別是在處理大規模

指令集 , 後端開發 , 編譯優化 , 深度學習 , Python

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u_16213583 頭像

mob64ca13f83523 - 前端高性能計算之一：WebWorkers - 謙謙君子的個人空間 -

你是否曾遇到過這樣的情況：在使用PrimeReact開發複雜表單或數據處理頁面時，當用户執行數據篩選、報表生成或文件解析等操作，整個界面突然卡住，按鈕點擊無響應，甚至瀏覽器顯示"頁面未響應"？這往往是因為JavaScript的單線程特性導致計算密集型任務阻塞了UI線程。本文將通過實際案例，展示如何利用Web Workers（網絡工作器）在PrimeReact應用中實現後台

數據 , 後端開發 , Python , ui , Web

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solomonxie 頭像

SolomonXie - Python高級語法之：一篇文章瞭解yield與Generator生成器

Python高級語法中，由一個yield關鍵詞生成的generator生成器，是精髓中的精髓。它雖然比裝飾器、魔法方法更難懂，但是它強大到我們難以想象的地步：小到簡單的for loop循環，大到代替多線程做服務器的高併發處理，都可以基於yield來實現。 理解yield：代替return的yield 簡單來説，yield是代替return的另一種方案: return就像人只有一輩子，一個函數一

yield-from , 高併發 , yield , generator , Python

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u_14540126 頭像

最多選5個技能 - 嵌入式系統設計師軟考備戰（一）：嵌入式系統概論與核心基礎

1. 嵌入式系統概述 1.1 什麼是嵌入式系統 嵌入式系統是以應用為中心，以計算機技術為基礎，軟硬件可裁剪，適用於對功能、可靠性、成本、體積、功耗等有嚴格要求的專用計算機系統。與通用計算機系統不同，嵌入式系統通常"隱藏"在設備內部，為用户提供特定功能。 典型特徵： 專用性強 實時性要求高 軟硬件一體化 資源受限環境

嵌入式 , 實時系統 , 後端開發 , 嵌入式系統 , Python

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u_16099271 頭像

代碼魔術師之手 - C 標準庫 IO 使用詳解_Linux編程

C標準庫提供了相關API，幫助我們讀、寫文件； 文件分類 文本文件：人很容易能夠讀懂的文件，如：代碼源文件、txt文件等 二進制文件：人不容易讀懂的文件，如：可執行程序文件、鏈接庫、圖片文件等 文件指針 在c程序中，有三個默認文件指針，它隨着程序默認打開與關閉；他們便是：標準輸入stdin、標準輸出stdout、錯誤指針stder

include , 文本文件 , 後端開發 , 字符數組 , Python

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 13種動物數據集9800張VOC+YOLO格式

13種動物數據集9800張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：9800 Annotations文件夾中xml文件總計：9800 labels文件夾中txt文件總計：9800

數據集 , 動物數據集 , 後端開發 , txt文件 , Pig , Python

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u_16213612 頭像

mob64ca13ff5b03 - html5 - React驗證碼組件實現

📖 前言 在現代Web應用中，驗證碼系統是保障安全的重要組成部分。本文將詳細介紹如何從零開始構建一個功能完整的驗證碼圖片管理系統，涵蓋前端React開發、後端接口對接、狀態管理等關鍵技術點。 🎯 項目概述 系統功能： 驗證碼圖片列表展示與分頁 關鍵詞搜索過濾 批量選擇與刪除 單個驗證碼答案實時

搜索 , 後端開發 , 驗證碼 , typescript , 前端 , Python

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - 金融行業大模型微調

針對銀行和金融行業專有詞彙標準化系統 注意：在醫療領域，由於涉及隱私，我們需要確保使用公開數據或合成數據。 一、大模型微調方案選擇 推薦方案：混合策略微調 1. 監督微調(SFT) + 檢索增強(RAG)結合 - SFT微調：增強基礎理解能力 - RAG檢索：確保標準化準確性 2. 多階段微調流程： ├── 第一階段：領域預訓練 ├── 第二階段：任

數據 , 神經網絡 , 相似度 , 人工智能 , Python

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u_16213600 頭像

mob64ca13fc5fb6 - 設計模式之-策略模式（Strategy） - wenqi0501的個人空間 -

策略模式（Strategy） 定義 策略是一種行為設計模式，它能讓你定義一系列算法，並將每種算法分別放入獨　立的類中，以使算法的對象能夠相互替換。 前言 1. 問題 你打算為遊客們創建一款導遊程序。該程序的核心功能是提供美觀的地圖，以幫助用户在任何城市中快速定位。 用户期待的程序新功能是自動路線規劃：他們希望輸

設計模式 , include , c++ , 後端開發 , 策略模式 , 後端 , Python

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u_16099256 頭像

智能創新者 - docker 磁力播放器

今天，老逛推薦一款可邊下邊播磁力鏈接下載器：WebTorrent，該開源項目是第一個運行在瀏覽器的 Torrent 客户端，截止目前在 GitHub 上已經獲得近 25k 的 Star。 該項目完全是用 JavaScript 編寫的，並使用 WebRTC 實現了真正的點對點傳輸。不需要瀏覽器插件、擴展或安裝。使用開放的 Web 標準，Web

docker 磁力播放器 , github , 雲計算 , Linux , JAVA , Docker , Python

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u_16213360 頭像

mob64ca12df5e97 - Python 調用本地 ollama的API

使用 Python 調用本地 Ollama 的 API 是個很實用的任務，這裏記錄一下實現過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等。 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的開發環境與 Ollama 和 Python 的版本兼容。以下是我整理的版本兼容性矩陣： 組件 版本 兼容性

API , aigc , Json , Python

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chuyang_596e1bd19bf8c 頭像

黑客Roman - Python爬蟲實戰，requests+re模塊，Python實現爬取豆瓣電影《魔女2》

前言 閉關幾個月，今天為大家帶來利用Python爬蟲抓取豆瓣電影《魔女2》影評，廢話不多説。 爬取了6月7月25的影片數據，Let's start happily 開發工具 Python版本： 3.6.4 相關模塊： requests模塊 json模塊 re模塊 os模塊 pandas模塊 time模塊 以及一些Python自帶的模塊。 環境搭建 安裝Python並添加到環境變量，pip安裝需要

豆瓣 , 電影 , requests , 爬蟲 , Python

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u_16175491 頭像

mob649e81624618 - ollama linux 參數調整使用最大gpu進行計算

在使用 Ollama 進行深度學習計算時，充分利用最大 GPU 資源是提升性能的關鍵。本文將詳細介紹如何在 Linux 環境下，通過參數調整來實現最大 GPU 的計算，確保可以有效地執行深度學習任務。 環境準備 首先，確保我們有一個符合條件的 Linux 環境，並安裝必要的依賴包。在安裝之前，需要確定你有一個支持 CUDA 的 GPU，以便充分利用其計算能力。 以下是安裝前置

bash , aigc , CUDA , Python

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u_16099172 頭像

編程小天匠 - Hive學習總結之四:HiveQL查詢操作 - 酷帥CoolBash的個人頁面 -

案例6-1 比較運算符應用 1．需求 創建學生emp外部表，向外部表中導入數據，並應用比較運算符做簡單查詢。 2．數據準備 （1）原始數據 emp表中數據見表6-1。 18999065 王述龍 男 1998-12-10 上海 98 100 2000 18007066 孫宇鵬

外部表 , hive , 比較運算符 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - Java語言中flush()函數作用及使用方法詳解_java

目錄 一、最大隱患：flush() 你現在的代碼 問題是什麼 可能導致的後果 ✅ 正確做法（強烈推薦） 二、語義隱患：你在用 span，但心裏想的是 trace Langfuse 的層級語義 更穩妥的命名與定位

字段 , 測試用例 , 高併發 , 後端開發 , Python

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u_16213689 頭像

mob64ca1411a6fc - opwrt軟件倉庫

前言 這段時間總是在和openwrt打交道,之前也零零散散地寫過一點，還是希望能有點體系。還記得我剛看到源代碼的時候，覺得無從下手.我想從Makefile的整個執行過程入手,搞清楚編譯源代碼的幾個小時中,到底發生了哪些故事. 本文是這個系列的第一篇.主要講一下我對openwrt整個目錄結構的理解.我們將源代碼從官方下載而來的目錄稱之為原始目錄,將編

嵌入式 , 目錄結構 , 雲計算 , 編譯過程 , 雲原生 , opwrt軟件倉庫 , Python

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