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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16099265 頭像

智能開發者 - 各個前端框架對比 - 武文海的個人空間 -

你是否在面對眾多前端框架時難以抉擇？是否想知道大型網站如何選擇適合的技術棧？本文基於awesome-front-end-system-design項目，為你解析前端框架選型的核心要素、主流框架對比及實戰決策流程。讀完本文，你將獲得：技術選型的系統性方法、框架特性對比分析、不同場景下的最佳實踐建議。 技術選型的核心維度 前端框架選型需要綜合考慮多方面因素，awe

技術選型 , 前端架構 , 前端框架 , 後端開發 , Python

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u_16213666 頭像

mob64ca140c3859 - python調用海康威視的攝像頭，實時顯示監控內容

文章目錄 一．前言 二．準備 三．折騰 1.攝像頭接入到內網 2.配置攝像頭 1.觀看實時畫面 2.將攝像頭併入內網 3.配置推流參數 3.拉流測試 四．對接Python、YOLOv8進行實時圖像識別

圖像識別 , yolo , 開發語言 , 前端開發 , pyqt , Javascript , Python

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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - Flutter 報錯總結

解決鴻蒙應用開發中的兩個常見工具鏈錯誤（含macOS適配） 在鴻蒙（HarmonyOS）應用開發過程中，尤其是結合Flutter或命令行工具進行開發時，工具鏈配置問題往往是新手容易踩坑的地方。不同操作系統（如Windows和macOS）的配置細節略有差異，本文將針對兩個高頻錯誤——error: unknown command 'clean'和No

華為 , Flutter運行到鴻蒙 , 後端開發 , flutter , harmonyos , Python

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u_16099240 頭像

陌陌香閣 - python __reduce__魔術方法

原標題：Python魔法方法之 __call__ 前言 Python的魔法方法是指Python內部已經包含的,被雙下劃線所包圍的方法,這些方法在特定的操作時會自動被調用。魔法方法可以使Python的自由度變得更高，當不重載魔法方法時它可以在規定的默認情況下生效，也可以根據自己的需求來重載分魔法方法來達到自己的目的。 __call__(

python魔法方法 , 後端開發 , 下劃線 , Python

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u_16163480 頭像

bugyinyin - 【收藏必備】基於Qwen微調用户分類意圖模型，準確率碾壓DeepSeek V3，小白也能學會的大模型實戰

序言 大模型已經深入到我們的生活的方方面面，不知不覺中我們的手機電腦，電子設備、辦公需求都被大模型所顛覆，那麼擁抱AI大模型已經是不可阻擋的一個發展趨勢！微調大模型成為必須的一門技能！ 擁抱AI從大模型運行環部署開始 本片文章將會三篇文章來詳細描述大模型的環境部署、模型微調、實戰微調一個意圖分類小模型、實戰記錄下用户分類意圖模型是怎麼練

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_16213581 頭像

西洋無悔 - XGantt甘特圖開發教程：甘特圖圖表的基本結構和設置-

vxe-gantt 如何自定義依賴線的寬度，連接線的寬度大小 0 FinishToStart 結束後才開始，表示一個任務必須在另一個任務開始之前完成 1 StartToFinish 開始到結束，表示從某個過程的開始到結束的整個過程 2 StartToStart 開始後才開始，表示一個活動結束了，另一個活動才能開始，它們之間按先後順序進行

背景顏色 , 自定義 , 後端開發 , 拖拽 , Python

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u_16099211 頭像

笑傲江湖求敗 - 基於simulink的風能/光伏發電系統仿真_fpga和matlab的技術博客

目錄 1.課題概述 2.系統仿真結果 3.核心程序與模型 4.系統原理簡介 葉尖速比修正公式 風能利用係數 風力機輸出功率 葉尖速比與轉速關係 5.完整工程文件 1.課題概述 本課題首先分析了風力發電系統的幾個參數指標，包括風能利用係數Cp，最大功率點跟蹤MPPT，槳距角對功

風力發電系統 , 5e , Simulink , 後端開發 , 工程文件 , 多風機 , Python

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jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 貴金屬期貨 API 指南：實時行情、歷史數據與黃金白銀報價

貴金屬期貨 API 指南：實時行情、歷史數據與黃金白銀報價 隨着 2025 年全球經濟的不確定性加劇，貴金屬期貨市場如黃金和白銀已成為投資者關注的焦點。這些資產不僅作為避險工具，還在工業應用中扮演重要角色。獲取實時行情和歷史數據是進行量化分析、交易策略優化的關鍵。本文將基於專業的期貨 API 接口，詳細介紹如何通過 RESTful API 和 WebSocket 獲取貴金屬期貨數據，包括黃金（GC

股票 , 金融 , api文檔 , 知識 , Python

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u_16099242 頭像

網線小遊俠 - rustdesk速度優化

Rust 1.55 穩定版發佈 Rust 1.55 是 2021 Edition 正式發佈之前的倒數第二個版本，此版本主要更新如下： range 操作符支持半開語法 match x as u32 { 0 = println!("zero!"), 1.. = println!("posi

php , rustdesk速度優化 , 架構 , 編程語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16099352 頭像

字節墨海星 - .NET5.0 Code First 建立索引方法_codefirst 索引

具體實現可參考NetCoreKevin 一個基於NET8搭建DDD-微服務-現代化Saas企業級WebAPI前後端分離架構：前端Vue3、IDS4單點登錄、多級緩存、自動任務、分佈式、AI智能體、一庫多租户、日誌、授權和鑑權、CAP事件、SignalR、領域事件、MCP協議服務、IOC模塊化注入、Cors、Quartz自動任務、多短信、AI、AgentFramework、S

字段 , User , github , 後端開發 , Python

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liuye_63e4bcdbcbb08 頭像

用户bPc6h39 - Pycharm 2023.3.3 最新安裝教程（親測有效）

PyCharm是一種流行的Python集成開發環境（IDE），廣泛應用於Python開發人員。在使用PyCharm時，開發人員可能會遇到一些常見問題。以下是一些可能出現的問題及其解決方案： 安裝教程：kdocs.cn/l/cmuBDCz2KFTj 內存不足和卡頓： 問題描述：PyCharm在運行時可能因為內存不足而變得卡頓或無響應。 解決方案：確保計算機有足夠的內存來運

程序 , 開發工具 , pycharm , ide , Python

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - ollama 下載 HuggingFace 文件

在本篇博文中，我將詳細記錄解決“ollama 下載 HuggingFace 文件”問題的過程，包括如何進行版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南與性能優化。希望這些內容能為大家提供一些參考和幫助。 版本對比 在開始之前，我們需要了解 ollama 的不同版本之間的特性差異。自從初始版本推出以來，ollama 已經歷了多次重要更新。以下是 ollama 版本的演進歷程。

性能優化 , aigc , ci , Python

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用 Python 合併多個 PowerPoint 幻燈片

在日常工作和報告製作中，將多個 PowerPoint 演示文稿合併成一個 是常見需求。例如，公司季度報告可能包含來自不同部門的幻燈片，或需要將培訓內容整合到統一文件中。通過 Python 和 Spire.Presentation，你可以輕鬆實現幻燈片的合併，無需依賴 PowerPoint 軟件手動操作。 本文將演示如何使用 Python 合併兩個演示文稿，並説明如何選擇 保留原始設計 或 使用目標

ppt , microsoft , powerpoint , 幻燈片 , Python

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keen_626105e1ef632 頭像

瞿小凱 - 如何把多個py文件打包成一個在pycharm直接運行

如果是想同時打包多個py文件在pycharm中，通常做法是將它轉化為exe文件。因此，首先，我們需要安裝 pyinstaller。 第一步，安裝pyinstaller 您可以在下面這個官網中完成安裝 http://www.pyinstaller.org/ 當然，您可以直接cmd，回車，然後裝包pip install pyinstaller，執行流程如下圖所示。 特別提示，如果是在py

python爬蟲 , exe , 學習方法 , 爬蟲 , Python

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mob649e8160b585 - stablebaselines3安裝

在這篇文章中，我將與你分享如何順利安裝stable-baselines3這一開源強化學習庫的全過程。在安裝時候，我也遇到了一些問題，所以我會將解決方案一一列舉，以方便你在遇到類似問題時查閲。 環境準備 在開始之前，我們需要確認硬件和軟件環境的要求。stable-baselines3主要用於Python開發，因此Python環境的配置尤為重要。 軟硬件要求 操作系統

bash , aigc , Python

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - 深入理解Java JVM中的垃圾回收器

深入理解Java JVM中的垃圾回收器 Java虛擬機（JVM）是運行Java程序的基礎，而垃圾回收器（Garbage Collector，GC）則是JVM中至關重要的一部分。它的主要職責是自動管理內存，回收不再被使用的對象，防止內存泄露，從而提高應用的性能和穩定性。 垃圾回收器的工作原理 垃圾回收器通過識別不再使用的對象來釋放內存。常

編程 , 性能調優 , jvm , 垃圾回收 , 後端開發 , JAVA , Python

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我是你諾言哥 - 40萬張壁紙合集來了！100+分類承包你一整年的屏幕新鮮感

還在為找不到心儀的壁紙發愁？這次直接把“壁紙宇宙”打包分享給你——超全壁紙合集，100+細分分類、40萬張高清素材，從動漫神作到潮流風格，從自然風景到明星偶像，無論你是二次元愛好者、顏值黨還是風格控，都能在這裏挖到寶藏！ 下載地址：https://pan.quark.cn/s/3e6edc90bce8

後端開發 , bc , 動漫 , 下載地址 , Python

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u_16213415 頭像

mob64ca12ec8020 - ollama下載的模型在linux系統哪

在使用 Ollama 下載模型時，很多用户會在 Linux 系統上遇到問題，比如模型的下載路徑和管理。本文將詳細介紹在 Linux 系統上如何解決“ollama下載的模型在linux系統哪”的問題。我們的討論將涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和性能對比等多個方面。 環境配置 首先，我們需要確保在 Linux 系統中安裝了必要的依賴項和配置。下圖展示了我們的環境

aigc , 編譯過程 , 調優 , Python

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davisl - 信號

在 Linux 系統中，信號是一種用於進程間通信的機制，通常用於通知進程某些事件的發生。以下是常見的信號類型及其對應的快捷鍵和用途： 常見信號類型 SIGHUP (1): 通知進程終端掛起或連接斷開。 SIGINT (2): 中斷信號，通常由Ctrl+C觸發，用於終止進程。 SIGQUIT (3): 退出信號

include , 自定義 , 後端開發 , 寄存器 , Python

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u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 計算機導論學習：在基礎中窺見學科的深邃

接觸《計算機科學導論》這門課程前，我對計算機的認知僅停留在“會用軟件、能上網”的淺層階段，總覺得這門學科只是冰冷的代碼和複雜的機器。但經過一學期的系統學習，我不僅搭建起計算機學科的基礎框架，更在一個個知識點的探索中，體會到這門學科背後的邏輯之美與創新之力，也對“如何學習計算機”有了全新的感悟。 課程的開篇從計算機的發展歷程講起，從圖靈提出的抽象計算

大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 計算機科學 , Python

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數據探索者 - Transformer入門教程（二）模型設計(一)_transformer開發

本文詳細介紹瞭如何利用JAX及其神經網絡庫Haiku，從零開始構建並訓練一個完整的Transformer模型。內容涵蓋自注意力機制、線性層、歸一化層、嵌入層的實現，以及如何結合Optax優化器構建訓練循環，為理解和使用JAX進行深度學習開發提供了實用指南。 使用JAX從零構建Transformer模型全流程解析 在本教程中，我們將探討如何使用JAX開發神經網絡。而Tr

歸一化 , 神經網絡 , 損失函數 , 後端開發 , Python

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代碼探險家 - rest_framework_simplejwt 自定義了用户表

1.請求和響應 2.基於類的視圖 3.認證和權限 1.請求和響應 從現在開始，我們將真正開始接觸REST framework的核心。下面我們介紹幾個基本的模塊。 請求對象(request objects) REST framework引入了一個擴展常規HTTPRequest和Request對象，並

rest , 雲計算 , RESTframework , DjangoRESTFrameWork , django , 雲原生 , Python

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mob64ca12edea6e - ollama下載的權重文件在何方

ollama下載的權重文件在何方 在使用ollama這款生成模型工具時，許多用户會遇到一個常見的問題，就是如何找到下載的權重文件。下面我們將一步步梳理出解決這一問題的全過程。 環境準備 在開始之前，我們需要確保有一個合適的環境來運行ollama。首先，確保你的計算機或服務器上已經安裝了以下前置依賴。 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04 以上), ma

權重 , aigc , Docker , Python

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麗麗的博客家園 - 從CSV到詞雲：用Python分析文本數據並可視化關鍵詞

在數據分析和自然語言處理中，快速洞察文本中的高頻關鍵詞是一項基礎而重要的任務。無論是用户評論、社交媒體帖子還是新聞文章，將非結構化文本轉化為直觀的視覺呈現（如詞雲）能幫助我們迅速抓住核心主題。本文將帶你使用 Python 從 CSV 文件讀取文本數據，進行清洗與統計，並最終生成一張美觀的詞雲圖。 1. 準備工作：安裝依賴庫 我們需要以下三個關鍵庫： p

csv , 詞頻 , 後端開發 , 詞雲 , Python

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