Python
Python 项目及依赖管理工具技术选型
Python 项目及依赖管理工具，类似于 Java 中的 Maven 与 Node 中的 npm + webpack，在开发和维护项目时起着重要的作用。使用适当的依赖管理工具可以显著提高开发效率，减少依赖冲突，确保项目的稳定性、可靠性和安全性。 一、常见项目及依赖管理工具需具备的功能 1. 依赖管理 （1）自动化依赖安装 依赖管理工具可以自动安装项目所需的所有依赖包，而不需要手动逐个安装。 （2）
Clion\+OpenCV(C\+\+版)开发环境配置教程Win/Mac
合集 - 环境配置(2)1.最全！嵌入式STM32单片机开发环境配置教学Win/Mac！！！08-282.最简最速！C++版OpenCV安装配置教程Win/Mac！！！08-28收起 Clion+OpenCV(C++版)开发环境配置教程Win/Mac 平时在学习和比赛的时候都是使用的Python版本的OpenCV，最近遇到了一个项目使用的上位机性能有限于是决定视觉方面使用C++的OpenCV来节约
终于！我找到了开发的得力助手！阿里云天池云原生编程挑战赛参赛攻略
作者：ysevenk_7 参赛准备 我是机缘巧合在 6 月底了解到了天池云原生编程挑战赛，于是乎搜了一下，之前本人对于比赛并没有太多经验，看了大赛介绍之后莫名兴奋，果断拉了队友报名，完成认证、起队名、下载插件注册等准备任务，然后根据官方给出的赛题进行选择，由于我对开源的经验非常少，束手束脚，对于选题只是盲目的看了所使用的技术栈是否匹配，并没有考虑其他因素，于是选择了几天的项目后，看到项目
第九章 动态规划Part10
目录任务300. 最长递增子序列思路674. 最长连续递增序列思路718. 最长重复子数组思路 任务 300. 最长递增子序列 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列 思路 dp[i] 表示以索引i结尾的最长严格递增子序列长度，当符合条件时（比之前某个值大），它等于之前某个索引（
【ROS教程】服务通信
@目录1.流程2.自定义请求和响应的数据2.1 std_msgs内置类型2.2 编写.srv文件2.3 修改package.xml文件2.4 修改CMakeLists.txt文件2.4.1 修改find_package指令2.4.2 添加add_message_files指令2.4.3 添加generate_messages指令2.5 查看头文件3.编写cpp文件3.1 功能包目录文件树3.2 修
第九章 动态规划Part11
目录任务1143. 最长公共子序列思路1035. 不相交的线思路53. 最大子数组和思路392. 判断子序列思路 任务 1143. 最长公共子序列 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符
llama-cpp-agent 兼容llama.cpp 以及llama-cpp-python服务的llm工具
llama-cpp-agent 兼容llama.cpp 以及llama-cpp-python服务的llm工具 包含的特性 使用简单 结构化输出 单个或者并行函数调用 rag 能力 agent chain 基于grammars 以及json schema 的处理，可以确保大部分7b 的llm 可以支持函数调用以及结构化输出 多provider 支持，包含了llama-cpp-python， lla
折腾 Quickwit，Rust 编写的分布式搜索引擎 - 可观测性之日志管理
Quickwit 从底层构建，旨在 高效地索引非结构化数据，并在云存储上轻松搜索这些数据。 此外，Quickwit 开箱即支持 OpenTelemetry gRPC 和 HTTP（仅 protobuf）协议，并提供了一个 REST API，可以接收任何 JSON 格式的日志。 这让 Quickwit 成为了日志的理想选择！. https://quickwit.io/docs/guides/sc
Linux监控&性能调优分析-perf(上）
1 简介 Linux perf一个轻量级命令行工具，用于剖析和监控Linux系统的CPU性能。该工具虽然简单，却能提供有助于分析CPU的丰富信息。该命令包含许多用于收集、跟踪和分析CPU事件数据的子命令。 1.1 安装perf perf程序并没有预装在Linux系统中 1.2 允许普通用户使用perf perf命令默认需要sudo权限。要允许普通用户使用perf，请执行以下操作： Linux
[1052] Add the ArcPy Python interpreter in VS Code
To add the ArcPy Python interpreter in Visual Studio Code (VS Code), follow these steps: Install ArcGIS Pro: Ensure you have ArcGIS Pro installed, as it includes the ArcPy library. Install VS C
推荐一个Python打造的开源自动驾驶平台：Donkeycar！
1、引言 随着人工智能和自动驾驶技术的飞速发展，自动驾驶车辆的研究和开发成为了科技领域的热点。对于初学者、爱好者和学生而言，一款易于上手且功能强大的自动驾驶平台显得尤为重要。Donkeycar正是这样一款开源项目，它提供了一个轻量级、模块化的Python自驾车库，旨在促进快速实验和社区参与。本文将详细介绍Donkeycar的技术特点、应用场景以及如何构建和使用这一平台。 2、Donkeycar介绍
最简最速！C++版OpenCV安装配置教程Win/Mac！！！
Clion+OpenCV(C++版)开发环境配置教程Win/Mac 平时在学习和比赛的时候都是使用的Python版本的OpenCV，最近遇到了一个项目使用的上位机性能有限于是决定视觉方面使用C++的OpenCV来节约上位机资源提高运行的速度，在查阅了网上的各种资料后发现这些资料参差不齐有些博客的方法绕来
信息安全系统设计第二次作业
1.AI提问 作为计算机技术专家、人工智能技术专家，网络空间安全专家，密码学专家，密码技术专家，请您： 深入浅出的讲解一下Mardown，Markdown的详细语法 推荐至少两款线上工具，至少两种线下工具 讲解Markdown的高级用法，包括插入数学公式、绘图、制作PPT，格式转换等 讲解Markdown在chatgpt等AIGC的提示词工程中的应用 回答如下: 当然可以帮您详细介绍Markdo
django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: You're using the staticfiles app without having set the STATIC_ROOT setting to a filesystem path.
django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: You're using the staticfiles app without having set the STATIC_ROOT setting to a filesystem path. 解决方案： （1）在 setting.py 中设置 DEBUG
两个月Crypto从入门到进阶专题第1天
绪论： 今天主要讲RSA的原理以及python的实现，RSA的历史这些就不讲了，RSA的历史你自己去搜视频看才有趣，三个大佬创造的RSA。 1.RSA加密过程 1.1选择p，q两个质数 （为什么选质数，后面就知道了，这里说一下学习方法：有一些步骤不知道为什么的，先看下去，可能后面会给你解答，不要死板，后面闲聊就没了，自己悟） 1.2计算p，q乘积 1.3计算n的欧拉函数 理解 看了
记录一次pip安装不了包（换源也不得行）
记录一次pip安装不了包（换源也不得行） 创建时间： 2024 年8月29 1.使用阿里云。安装不成功 2.使用清华源也不得行 3.点击清华源访问地址：出现下面的问题。 4.解决方法：挂个全局代理切换本地的ip即可访问清华源镜像， 可能等一段时间限制没有了应该就可以下载了把（没试） 5.能正常下载
本地启动Flower来监控Dify的Celery任务队列
本地启动Flower来监控Dify的Celery任务队列 说明： 首次发表日期：2024-08-29 参考Dify官方文档： https://github.com/langgenius/dify/blob/main/docker/README.md#how-to-deploy-middleware-for-developing-dify Celery参考： https://docs.ce
Python创建字典与fromkeys的坑
字典很重要 字典dict 是Python中很重要的一个数据类型, 通过键值映射, 能够很好的定位查找. Django, Flask这些Web框架在做前后端分离时, 就是用字典传数据的, 因为它和列表list 配合起来, 能够很好的与json格式的数据相互转化. 用Flask + Echarts做数据可视化大屏, 传的变量都是字典和列表. 简单创建字典 这是最简单的创建字典的方式: 快速创建字典
Python 判断质数的另一种方法
质数就是大于等于2且只能被它本身及1整除的数，百度上关于质数的性质和相关的公式还有很多，不过有点高深难懂，尤其是对我这个数学不好的人来说。 网上python判断质数的方法大多是下面这种： 但是我在做这题的时候没有看网上的代码，于是开辟了另一个方法。 有一组数是很神奇的：[2,3,5,7]。这四个数加上一些运算符号可以生出任意的数。 比如8=2×2×2， 6=2×3， 14=2×7..... 所以
来自OpenAI官网的Function calling介绍与最佳实践
学习如何将大型语言模型连接到外部工具。 介绍 函数调用允许您将模型如gpt-4o与外部工具和系统连接起来。这对于许多事情都很有用，比如为AI助手赋能，或者在你的应用程序与模型之间建立深度集成。 在2024年8月，我们推出了结构化输出功能。当你在函数定义中通过设置strict: true来开启时，结构化输出确保模型为函数调用生成的参数完全符合你在函数定义中提供的JSON架构。 使用场景示例 函数调用
python3安装编译_tkinter模块丢失
1.make的时候报缺少_tkinter模块，上一步./configure已经checking发现_tkinter missing 2.安装tk、tcl相关的包，包括python3-tk仍然没有解决问题。讲相关库移到/usr/lib也没解决问题。 3.查看./configure的命令行参数，在环境变量中有两个参数： TCLTK_CFLAGS：包含
【爬虫实战】——利用bs4和sqlalchemy操作mysql数据库，实现网站多行数据表格爬取数据
前言 此篇接上一篇的内容，在其基础上爬取网站的多行表格数据，以及把数据写入到mysql数据库中 目录 一、定位表格查找元素 二、提取数据 三、写入mysql数据库 四、附录 一、定位表格查找元素 首先打开网站，如图需要爬取多行数据的表格，利用查找元素定位，看图中分析得知我要爬取的是tr下的td数据，所以先查找到tr行 【查看运行结果：点击查看代码】 二、提取数据 我们可以看到爬取出每
【视频讲解】数据挖掘实战：Python金融贷款模型分类潜在贷款客户
全文链接：https://tecdat.cn/?p=37521 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Hengtao Fan 模型的存在依托于这样一个事实：基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分，能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户，进而判断客户是否合乎心意。这里的 “合意” 由我们预先定义，可以涵盖诸如风险、收益率、响应率、续借意愿、违约后的偿还意愿等等诸多方面。 实际
table 固定标题的方法(tr标签)
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>带有额外列的表格示例</title> <style> /* 可选的CSS，用于美化表格 */ table { width: 100%;
【ROS教程】安装ROS全流程及可能遇到的问题
@目录1.配置Softerware & Updates2.添加软件源3.设置key4.更新并安装4.1 更新4.2 安装(ros-noetic-desktop-full)4.2.1 安装aptitude4.2.2 安装ROS软件包5.添加环境变量6.安装构建依赖7.初始化和更新7.1 初始化7.1.1 目前可行的解决办法：重新定位资源7.1.2 结果7.2 更新 1.配置Softerwa
虚拟机(ubuntu22.04)安装jupyter notebook
终端输入sudo apt update 终端输入sudo apt upgrade 终端输入sudo apt install python3 python3-pip 终端输入python3 --version和pip3 --version确认是否安装成功 终端输入pip3 install notebook 终端输入pip3 install numpy pandas matplotlib这些是数据分
Linux监控&性能调优分析-perf(中）监控应用程序性能及剖析内存访问
5 用perf调查繁忙的CPU 在调查系统性能问题时，可以使用 perf 工具来识别和监控最繁忙的 CPU，以便集中精力。 5.1 用 perf stat显示哪些CPU事件被计数 通过禁用 CPU 计数聚合，您可以使用 perf stat 显示哪些CPU事件被计数。要使用此功能，必须使用 -a 标志在全系统模式下统计事件。 上例显示了一组默认的常见硬件和软件事件的计数，记录的时间段为秒，由使用
BaseCTF2024-week2-Crypto部分题目wp
先放一下官方的wp（我这里只放我出的题）： https://j0zr0js7k7j.feishu.cn/wiki/JQbiwKdvtiR49VkMj5RcmPvPn7c random_primes n很大很大，给了flag范围，可以得出flag为359位 素数都是128，利用3个素数（大约384位）即可比flag大 可以直接爆破 （数据太多就不贴了） （好多师傅来问我最后为什么求出来是0，一看他
pytorch统计模型计算强度
计算强度 = 运算数 / 访存数 运算数有很多库可以算，例如thop的profile 访存数目前只找到了torchstat torchstat使用问题 问题1 vit模型套用会出错 结合报错，发现是vit中存在(1,a,b)这样输入的线性层。但是torchstat中是会报错的。 解决办法： 找到相应的库位置，对compute_flops.py compute_madd.py compute