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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213414 頭像

mob64ca12ec3a08 - stable Diffusion裏面Python 運行時拋出了一個異常請檢查疑難解答頁面

在使用Stable Diffusion進行圖像生成任務時，我遇到了一個常見的錯誤：“Stable Diffusion裏面Python運行時拋出了一個異常請檢查疑難解答頁面”。在調試和解決這個問題的過程中，我將相關的背景、現象、原因、解決方案、驗證方式及預防優化流程整理如下，以便可以為他人提供參考。 問題背景 在使用Stable Diffusion生成高質量圖像時，我的用户場景具體

System , aigc , 解決方案 , Python

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - 一鍵打包python nuitka

1.4 打包及簽名的腳本介紹 　　我們使用ant來實現打包，這節我們先介紹腳本內容，關於腳本環境配置問題，我們將在下節做一個詳細的介紹。 ProjectSourceName在proj.android/build.xml的第二行定義的，這個可以不作改動。第二部分會先創建輸出路徑，然後使用ant打包，如果成功了的話，在proj.android/bin目錄中會生成MyGam

jar , 一鍵打包python nuitka , xml , 後端開發 , Android , Python

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kuqidequantou 頭像

Python集中營 - 認識爬蟲：beautifulsoup4 庫如何使用三種方式提取 html 網頁元素？

通過前面網頁下載器得到一個網頁源代碼的很長的字符串，接下來則是要通過網頁解析器對網頁源代碼中的信息進行提取，beautifulsoup4 庫作為第三方插件同時支持 html、xml 的解析。通過將網頁下載器下載的 html 字符串解析成為一個 BeautifulSoup 的對象，最後從這個對象中根據網頁源代碼的 html 標籤、屬性等因素提取我們需要的內容。 1、準備網頁下載器獲取的源代碼 1#

beautifulsoup , 解析文本 , 爬蟲 , Python

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u_17585566 頭像

陳均老師 - 陳均的日誌2024.01.03

今天練習了向《費用報銷系統》的《合同》視圖中增加合同摘要字段。 涉及到數據庫postgreSQL的操作，向數據表contrace_pact中增加字段contrace_memo、 向模型文件contrace_pact.py增加字段聲明：contrace_memo=fields.Char(string='合同摘要') 向視圖文件contrace_pact_views

標識符 , 字段 , xml , 後端開發 , Python

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u_16099164 頭像

碼海舵手 - 【解決方案】EasyCVR安防視頻雲服務構築智慧水利水務的雲底座

在廣袤的漁業水域和牧區草原，傳統的安全管理方式正面臨着巨大的挑戰。地域廣闊、環境複雜、人力監管成本高、風險響應滯後等問題，長期以來制約着農牧業的現代化發展。如何實現“看得廣、看得清、看得懂”，成為行業迫切的需求。 此時，視頻監控技術成為了破題的關鍵。然而，農牧區場景設備多樣、網絡環境複雜，普通監控平台難以勝任。新一代視頻融合平台EasyCVR，憑藉其強大的設備接入能力、視頻

4G , HTTP , 後端開發 , 安全管理 , Python

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mukewangguanfang 頭像

慕課網 - 利用 Django REST framework 構建 RESTful Web API

本文首發自[慕課網]（imooc.com） ，想了解更多IT乾貨內容，程序員圈內熱聞，歡迎關注"慕課網"及“慕課網公眾號”！ 作者： ExcellentDavid|慕課網講師 終於到了動手操作的環節啦，這一節，我們以師生管理系統為例，帶領大家搭建一套 framework Web API。“工欲善其事，必先利其器”，我們選用當下最為流行的 Django REST framework 為工具，快速實

rest-api , django , Python

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hanazawa 頭像

不愛吃香菜 - Python 的內置函數 breakpoint

Python 的內置函數 breakpoint() 是一個用於調試的實用工具，它在 Python 3.7 及更高版本中引入。這個函數的主要作用是觸發一個調試器斷點，讓開發者能夠在代碼執行到特定位置時暫停程序並檢查程序狀態。 詳細説明： 功能原理： 當調用 breakpoint() 時，Python 會自動調用 sys.breakpointhook() 函數 默認情況下會

知識 , Python

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kangyz 頭像

kangyz - Python命名空間與作用域

名稱空間 名稱空間(namespaces)：用於存放名字與內存地址綁定關係的地方，是對棧區的劃分 作用：名稱空間可以使棧區中存放相同的名字，從而解決命名衝突 名稱空間分為三種: 內置名稱空間 全局名稱空間 局部名稱空間 內置名稱空間 內置名稱空間：用於存放Python解釋器中內置的名字 生命週期：Python解釋器啓動則產生，Python解釋

函數 , python3.x , 命名空間 , 作用域 , Python

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - SQL查詢入門(上篇)

在 RAG 智能問答系統的搭建系列中，我們已逐步攻克數據處理、向量存儲、檢索優化等關鍵環節。但當系統需要對接結構化數據庫，讓非技術用户通過日常語言獲取數據時，單純的文本檢索已無法滿足需求。此時，Text2SQL 技術與工作流的結合，成為打通 “自然語言→數據庫查詢→結果反饋” 全鏈路的核心方案。本文將帶您完整實現一套基於 RAG 的數據庫智能查詢系統，讓用户無需掌握 SQL 語法

django , 數據庫 , 後端開發 , 人工智能 , SQL , Python

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u_14344 頭像

冷月星 - 基於Java（Spring+Struts+Hibernate 框架）實現（Web）學生課程管理系統【100010038】

簡介：本項目是一個典型的企業級Java Web應用——學生選課系統，採用SSH（Hibernate+Spring+Struts）三大主流開源框架集成開發，實現系統的高效性、穩定性與可維護性。系統涵蓋用户登錄、課程瀏覽、在線選課、成績管理等核心功能模塊，通過MVC架構模式和分層設計，實現表現層、業務邏輯層與數據訪問層的解耦。項目提供完整源碼，適合學習Java EE開發、框架整合及企

xml , hibernate , 數據庫 , 後端開發 , Python

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kuanrongdeshanyang 頭像

小小張説故事 - Python 網頁解析高級篇：深度掌握BeautifulSoup庫

在Python的網絡爬蟲中，BeautifulSoup庫是一個強大的工具，用於解析HTML和XML文檔並提取其中的數據。在前兩篇文章中，我們已經討論了BeautifulSoup庫的基本和中級使用方法，但BeautifulSoup的能力遠遠超出了這些。在這篇文章中，我們將深入研究BeautifulSoup的一些高級特性，讓您的爬蟲工作更高效，更強大。 一、使用CSS選擇器 BeautifulSoup

beautifulsoup , Python

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之編程進階 Python高級：第八章 網絡併發類模塊

人工智能之編程進階 Python高級 第八章 網絡併發類模塊 (文章目錄) 前言 本文針對於網絡編程以及網絡編程中的多線程以及異步編程和子進程進行詳細的敍述，並對這幾種方式進行了對比總結。 ---# 🌐 一、網絡編程（socket） Python 使用 socket 模塊進行底層網絡通信，支持 TCP/UDP。 1. TCP 服務端

後端開發 , 多線程 , Python

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u_16099265 頭像

智能開發者 - 2022年VSCode寫python代碼括號無法自動補全的解決方案（移除pylance插件）

第一章：VSCode Python補全失效問題的普遍性與影響 Python開發中，Visual Studio Code（VSCode）因其輕量、可擴展性強而廣受歡迎。然而，大量開發者在日常編碼過程中頻繁遭遇智能補全功能失效的問題，嚴重影響開發效率和體驗。該問題不僅出現在初學者環境中，也常見於配置複雜的生產級開發場景。 問題的普遍性

補全 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - 基於Python求職招聘系統django校園招聘求職系統_嗶哩嗶哩

目錄 項目介紹 本項目具體實現截圖 開發技術 大數據類設計開發的基本流程是： 論文大綱 結論 項目介紹 求職招聘系統是一個全面的在線平台，旨在簡化和促進求職者與僱主之間的互動。該系統提供個人中心、求職者管理、公司管理、個人簡歷管理、面試申請管理、職位類型管理、職位信息管理、簡歷投遞管理、面試邀請管理、面試

Spring Boot , node.js , flask , django , 後端開發 , harmonyos , Python

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xiaoxxuejishu 頭像

小X學技術 - Y 分鐘速成 Python

源代碼下載： learnpython-cn.py Python 是由吉多·範羅蘇姆(Guido Van Rossum)在 90 年代早期設計。 它是如今最常用的編程語言之一。它的語法簡潔且優美，幾乎就是可執行的偽代碼。 歡迎大家斧正。英文版原作 Louie Dinh @louiedinh 郵箱 louiedinh [at] [谷歌的信箱服務]。中文翻譯 Geoff Liu。 注意：這篇

python3.x , 教程 , 語法 , 入門 , Python

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u_87851 頭像

人類新新 - 12-docker系列

Docker Compose 文件解釋 這是一個 Docker Compose 配置文件（通常命名為 docker-compose.yml），用於定義和編排一個多容器 Docker 應用。它允許您通過一個 YAML 文件啓動和管理多個 Docker 容器，形成一個完整的系統棧。文件版本為 3.8，支持 Docker Compose v1.27+ 或

容器 , MySQL , 運維 , 後端開發 , Docker , Python

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u_16213723 頭像

mob64ca1419e0cc - file時出現current ar archive

1.mysqlclient 目前不支持高版本python3 django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.13 or newer is required; you have 0.9.3. 原因是由於 mysqlclient 目前不支持高版本python，出現這個錯誤之後可以根

大數據 , MySQL , hive , django , Python

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u_12192 頭像

angel - 【C++初階學習】C++類和對象-啓點之章（上）

目錄 一、類的定義 二、實例化 三、this指針 四、類的默認成員函數 五、構造函數 六、析構函數 七、拷貝構造函數 八、賦值運算符重載 九、取地址運算符重載 十、初始化列表 十一、類型轉換 十二、static成員 十三、友元 十四、內部類 十五、匿名對象 十六、對象拷貝時的編譯器優化

Stack , data , 後端開發 , 編譯器 , Python

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u_15700751 頭像

bug菌 - 智算未來的新引擎：openEuler 賦能 AI 開發全鏈路深度體驗！

引言：當 AI 浪潮遇上堅實“歐拉” 如果説2023年是生成式AI的爆發元年，那麼今年乃至此刻，支撐這波瀾壯闊技術浪潮的，絕不僅僅是算法模型的迭代和海量數據的投喂。在聚光燈之外，一個穩定、高效、且能與日新月異的硬件協同共舞的操作系統，扮演着“無名英雄”的角色。它是一切智能計算的起點，是連接軟件算法與硬件算力的核心樞紐。 懷着對技術基座的濃厚興趣，我再次踏上了對 openEuler

yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , 開發者 , Python

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u_15907379 頭像

步步為瑩 - 不用懂數學！Python+Keras 快速搭建第一個神經網絡

引言 神經網絡是人工智能和深度學習的核心技術之一，它模擬了人腦的工作方式，通過大量的訓練數據和計算來解決複雜的任務，如圖像分類、語音識別、自然語言處理等。今天，我們將帶你快速搭建一個簡單的神經網絡，使用 Python 和 Keras 庫，完全不需要理解複雜的數學公式和推導。只要跟着步驟走，你就能順利完成自己的第一個神經網絡！ 什麼是 Keras？ Keras 是

數據 , 神經網絡 , 激活函數 , 後端開發 , Python

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - 為什麼使用隨機梯度下降求解出現問題 隨機梯度下降的隨機

迴歸與梯度下降 　　迴歸在數學上來説是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性迴歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次迴歸，迴歸還有很多的變種，如本地加權迴歸、邏輯迴歸，等等。 　　用一個很簡單的例子來説明迴歸，這個例子來自很多的地方，也在很多的開源軟件中看到，比如説weka。大概就是，做一個房屋

梯度下降 , 人工智能 , 深度學習 , 數據結構與算法 , 為什麼使用隨機梯度下降求解出現問題 , Python

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u_14126 頭像

網猴兒 - 使用Bolt物聯網模塊和繼電器設計一個電報控制的智能燈泡系統

使用Telegram bot和Bolt IoT遠程控制家用電器，通過低級觸發繼電器實現智能自動化。 該項目是一個電報控制的智能燈泡系統，使用Bolt物聯網模塊和繼電器。只要在Telegram上輸入“開”或“關”這樣的簡單信息，用户就可以在世界任何地方打開或關閉普通的230V交流燈泡。 我想探索如何使用經濟實惠的物聯網工具遠程控制日常設備。許多智能家居解決方案都

API , 引腳 , 前端開發 , Javascript , Python

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mob64ca140e76c8 - 帶有Python的AI –自然語言處理

在使用Python實現之前，我們先理解AI的運作模式，假如你面前有一個非常聰明，但完全不識字的“外星大腦”（AI）。它的記憶力超強，算得飛快，但它一開始完全不懂“蘋果”、“愛”、“運行”這些詞是什麼意思。你的任務就是教會它理解人類説的話。 這個過程我們可以分為幾個關鍵的步驟： 第一步：把話拆成“零件” —— 分詞 你對着外星人説：“我今天吃了一個大蘋果。

相似度 , 詞向量 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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