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咚咚王 - 人工智能之編程基礎 Python 入門：第四章 條件循環與異常

人工智能之編程基礎 Python 入門 第四章 條件循環與異常 前言 本章節緊接上一章內容繼續學習python的基本語法結構，主要學習條件語句、循環語句以及錯誤異常的處理方式。 條件語句 Python 中的條件語句用於根據不同的條件執行不同的代碼塊。主要的條件語句是 if、elif（else if 的縮寫）和 else。 基本語法 if 條件1: # 條件1為真時執行的代碼 語

教程 , 人工智能 , Python

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哈哈哼嘿 - C語言：位運算、分支、循環

位運算、分支、循環 一、基礎語法 1.1 位運算符 運算符 術語 示例 結果 按位與 011 101 2個都為1才為1，結果為001 \ 按位或 011 \ 101 有1個為1就為1，結果為111 ^ 按位異或 011 ^ 101 不同的為1，

教程 , 知識 , c# , c

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kaikai - 告別複雜配置！使用 1Panel 運行環境功能輕鬆搭建 Java 應用

一、引言：Java 部署之痛與新生 作為開發者，你是否經歷過這些場景？ ✅ 為不同Java版本頻繁切換環境變量 ✅ 在服務器手動安裝Nginx或Tomcat配置端口 ✅ 調試環境差異導致的“在我本地是好的”問題 傳統Java應用部署的複雜性已成為開發效率的瓶頸。而1Panel的「運行環境」功能通過容器化技術，將環境配置簡化為圖形界面上的幾次點擊。本文將手把手教你用1Panel 1

運維 , 教程 , Linux , JAVA , 開源項目介紹

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BlackQid - 基於C的素數計算小程序及優化

質數（英文名：Prime number）又稱素數，是指在大於1的自然數中，除了1和它本身以外不再有其他因數的自然數。質數又稱素數。 以100~200之間的素數計算為例，通過以下C語言程序可以很容易地實現。需要包含頭的文件有stdio.h。 #includestdio.h int main() { int i = 0; for (i = 100; i = 200; i++)

知識 , c , 後端

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煩惱的沙發 - Vibe Coding 入門指南：從想法到產品的完整路徑

隨着AI技術的發展，Vibe Coding 也越來越火，所謂 Vibe Coding 就是用自然語言告訴 AI 你想要做，AI 負責生成代碼，人工來審查和修正。這就像和高水平的程序員結對編程，你出想法，他動手，你們通過對話不斷完善產品。這是一種對話式開發的閉環。 最近也嘗試了一下用AI編程，比想象中要好點（但也被AI刪庫跑路過）。想要入門 Vibe Coding 非常簡單，只需要以下幾步就可以了

ai開發 , 人工智能 , 後端 , 前端

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另類的剪刀 - HTTP 與 SOCKS5 代理協議：企業級選型指南與工程化實踐

面向企業網絡與數據團隊的工程化、可落地的代理協議選型與治理指南。核心思路：按流量特徵選協議，用多協議網關統一出站，以託管網絡降低複雜度，最終實現穩定吞吐、可預測時延與合規落地。2 一、核心定位與結論 1.1 目標讀者 企業網絡架構、數據平台與安全合規團隊 1.2 核心結論 協議選型原則： HTTP 代理：優先用於 Web 爬取與 API 調用等應用層流量 SOCKS5 代理

npm , Javascript

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明點跨境OSDWAN - 企業開通國際網絡專線有什麼要求？需要哪些資質？

現在一條穩定、高速且合規的國際網絡專線，已成為企業出海的關鍵基礎設施，國際網絡專線是企業與全球業務節點之間的高速、穩定、安全的專用網絡連接通道。它通過點對點專用線路連接企業總部、分支機構與海外節點，相比普通互聯網連接，能提供更高的可靠性、更低的延遲和更強的安全保障。那麼企業怎麼開通國際網絡專線呢？需要哪些資質？ 一、國際網絡專線是什麼？ 國際網絡專線主要有兩種類型：傳統專線(如IPLC、MPLS

教程 , 知識

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CryptoRzz - 國際期貨、黃金、石油數據 Java 對接文檔

📋 文檔概述 本文檔詳細介紹如何使用 Java 語言對接 StockTV 國際期貨、黃金、石油等大宗商品數據源，包含完整的代碼示例、數據模型和實時監控功能。 🚀 快速開始 環境要求 JDK 8+ Maven 3.6+ 網絡連接（可訪問 api.stocktv.top） 項目依賴 !-- pom.xml -- dependencies !-- HTTP客户端 -- de

資訊 , fiddler , 知識 , 人工智能 , 前端

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Feng_Fanfan - 前端工程師復健筆記-JavaScript 核心深度複習-作用域與詞法環境

作用域與詞法環境 這是一個非常核心的JavaScript概念。我們來詳細地解釋一下全局作用域、函數作用域和塊級作用域的區別。 核心概念：作用域 作用域 就是變量、函數和對象的可訪問性範圍。換句話説，它決定了代碼中不同部分的變量可見性。 1. 全局作用域 定義：在任何函數或代碼塊 {} 之外定義的變量或函數，都擁有全局作用域。 生命週期：從定義開始，直到頁面關閉。 訪問性：在腳本中的任何地

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追風的苦咖啡 - 教育網站加密標杆：國密 SSL 證書在部級教育系統的落地經驗

國密 SSL 證書在部級教育系統的落地實踐，通過國產算法自主可控、雙證書兼容架構、全生態適配整合三大核心策略，構建起 “合規、安全、易用” 的加密防護體系。以下以中國教育經濟信息網（教育部直屬部級系統）等標杆案例為基礎，解析其落地經驗與技術路徑： 一、政策驅動下的技術選型：從合規剛需到戰略佈局 1.政策法規的剛性約束 根據《密碼法》《網絡安全法》及等保 2.0 三級要求，部級教育系統需對用户數據

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直爽的麥片 - 骨科耗材製造企業在選擇CRM時需要考慮哪些關鍵因素？專業教程

隨着醫療信息化的不斷推進，骨科耗材製造企業面臨着日益複雜的銷售管理和客户管理需求。作為醫藥行業的重要組成部分，骨科耗材製造企業不僅需要高效管理產品信息、訂單流程，還需要精準掌握客户關係，提升銷售轉化率與客户滿意度。 一、骨科耗材製造企業CRM的核心需求 對於骨科耗材製造企業而言，CRM（Customer Relationship Management，客户關係管理）系統的核心需求包括： 產品信

客户關係管理軟件 , 資訊 , 教程 , 知識 , crm

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deephub - Python因果分析選哪個？六個貝葉斯推斷庫實測對比（含代碼示例）

Python 生態裏能用的因果庫有很多選哪個往往要看你對模型的理解程度，以及項目對“可解釋性”的要求。這篇文章將對比了六個目前社區中最常用的因果推斷庫：Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum 和 CausalImpact。 貝葉斯因果模型 在因果推斷裏所有變量可以粗略分成兩種：驅動變量（driver variables）和乘客變量（passenger varia

機器學習 , 貝葉斯 , 人工智能 , Python

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HuiZhu - 每週8小時耗在會議上，但73%的會議紀要根本沒人看

數據顯示，職場人平均每週花費8小時在各類會議上，但調研發現：73%的會議紀要在發出後根本沒人仔細讀，92%的行動項沒有被有效追蹤。 更尷尬的是，38%的職場人承認自己"從不寫會議紀要"，原因不是懶，而是不知道該怎麼記錄才有用。 這就是會議紀要的真實現狀：會開了，時間花了，但價值沒沉澱下來。 會議紀要為什麼淪為"形式主義"？ 真正的問題不是寫不寫，而是寫了沒人用。我見過太多這樣的紀要： 會議紀要 -

generative-ai , 教程 , chatgpt , 人工智能 , prompt

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老IT人 - 加速 Siemens NX 工作流：NVIDIA RTX™ GPU 性能表現實測

近期評測組對 NVIDIA RTX™ GPU 在Siemens NX中的性能進行了詳細的測試，本次測試共選用6張 GPU，測試每張 GPU 在 Siemens NX 軟件中導入模型速度、有限元分析時長、渲染視口流暢度等應用環節的性能表現。 測試環境 測試項目 1. 數模導入的加載時間 在此測試項目中，我們選用一個643MB的總裝數模，從測試結果可以看出，在數模導入過程中，GPU 的利用率基本拉

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霸氣的啞鈴 - 用一個API接口批量查詢A股、港股、美股的K線數據

在實際開發中，我們經常需要從多個股票市場中獲取行情數據，尤其是在構建交易所、量化交易系統或跨市場套利策略時，對接實時、多市場的行情接口幾乎是剛需。然而，市面上大部分的行情服務產品只支持單一市場，比如只提供 A 股或美股數據；即便支持多個市場，也往往需要分別調用不同的接口，增加了開發成本和維護複雜度。 特別是對於K線數據的實時獲取需求，不少接口要麼延遲大、要麼授權複雜、價格昂貴，真正能夠同時支持 A

資訊 , HTTP , 教程 , 程序員 , 後端

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codigger - Vim進階秘籍，這些操作讓你效率翻倍

是不是總覺得Vim入門容易進階難？ 記住基礎命令後卻不知道怎麼玩出花？ 今天分享幾個讓我效率翻倍的進階操作！ 🚀 宏錄製：重複操作的救星 • qa：開始錄製宏到寄存器a • 執行你的操作序列 • q：停止錄製 • @a：執行剛錄製的宏 • 10@a：重複執行10次！ 🎯 文本對象：精準操作神器 • vi"：選中雙引號內內容 •

教程 , 知識 , vim

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文心快碼 - CCF程序員大會碼力全開：AI加速營，10w獎金等你拿！

CCF程序員大會碼力全開：AI加速營，正式啓動！活動由中國計算機學會主辦，文心大模型、文心快碼、msup聯合承辦，誠邀你一起成為AI的“魔法師”——用代碼點亮創意，以技術創造未來。 提交優秀作品，即有機會瓜分超10w元獎金💰！更有機會享受企業實訓直通、行業峯會亮相、媒體曝光等全⽅位的資源與服務，助你從活動走向更廣闊的舞台！ 一、活動理念 創意不設限 面向所有AI愛好者、創業團隊、獨立開發者和高校

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數據庫知識分享者 - SLS 查詢新範式：使用 SPL 對日誌進行交互式探索

1.引言 在構建現代數據和業務系統的過程中，可觀測性已經變得至關重要，日誌服務（SLS）為 Log/Trace/Metric 數據提供了大規模、低成本、高性能的一站式平台服務，並提供數據採集、加工、投遞、分析、告警、可視化等功能，從而全面提升企業在研發、運維、運營和安全等各種場景的數字化能力。 1.1 日誌數據天然是非結構化的 日誌（Log）數據作為可觀測場景中最基礎的數據類型之一，其最大的特點在

spl , 雲計算 , 阿里雲 , 日誌 , 雲原生

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六邊形架構 - 雲服務模式進化論：企業雲戰略的致命誤區，從IaaS到FaaS的死亡之旅！

關注我，掌握企業數字化/信息化轉型、AI技術落地和軟件架構的核心方法論。 早上跟一位老鐵聊天，聊着聊着聊到了之前我之前做的關於雲計算項目這塊的內容，我還調侃他公司也是一個SaaS服務提供商，突然想到估計很多人對於常見的雲計算的服務模式有哪些都不太清楚，所以突發奇想跟大家分享一下雲計算的五大服務模式的對比，臨時寫了這篇文章，希望對大家有所幫助。 作為一名在大學的時候就開始接觸雲計算服務，在雲計算領域

paas , 服務器 , iaas , 雲計算

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數據集成與治理 - 什麼是ETL增量抽取？企業數據治理必讀

兩年前，我在的數據團隊每天面對海量數據，總是在抱怨： 想要做個決策調整，結果部門報表裏的數字前後對不上；想整合一份完整的用户視圖，就得手動對接各個團隊，耗時耗力；數據在流轉中缺乏有效管控，既擔心泄露風險，又怕觸碰合規紅線...... 這些問題的根源，往往在於缺少一套行之有效的數據治理體系。而ETL正是破解這些難題最直接的技術手段。 那麼關鍵是要怎麼做呢？ 本文就直接上乾貨，不講虛的，手把手教你怎麼

數字化轉型 , 知識 , 數據庫 , 數據治理平台