Python
第二章 redis环境安装与配置
redis环境安装 redis的官方只提供了linux版本的redis，window系统的redis是微软团队根据官方的linux版本高仿的。 官方原版: https://redis.io/ 中文官网:http://www.redis.cn 1、下载和安装 下载地址：https://github.com/tporadowski/redis/releases 使用以下命令启动red
Github搜索小tips
在GitHub上进行有效搜索可以帮助您更快地找到所需的代码、项目和用户。以下是一些实用的GitHub搜索技巧： 关键词搜索 直接在搜索框中输入相关关键词，例如 python web framework。 限定搜索范围 使用 in:name、in:description、in:readme 等限定词来指定搜索范围。例如：in:name spring framework。 星标筛选 使
使用分布式锁解决IM聊天数据重复插入的问题
导航 业务背景 问题分析与定位 探索可行的解决方案 数据库层面处理——唯一索引 应用程序层面处理——分布式锁 分布式锁概述 分布式锁需要具备哪些特性？ 分布式锁有哪些实现方式？ 基于数据库的实现方式 基于Redisson实现方式 Redission介绍 概述 可重入锁 基于Redisson解决方案 方案梳理 Springboot集成Redisson 结语 参考
str(int(value)).zfill(3) 是一个 Python 表达式，主要用于将数字转换为字符串并在字符串前面补零
str(int(value)).zfill(3) 是一个 Python 表达式，主要用于将数字转换为字符串并在字符串前面补零，确保字符串的长度至少为3个字符。 分解解释 int(value): 这个部分首先将 value 转换为整数。这假定 value 是一个可以被解释为整数的数值（如 '42' 或 42.0）。 如果 value 是一个浮点数或字符串形式的数字（如 '42.5'），这一步会
字符串值提取工具-10-java 执行表达式引擎
值提取系列 字符串值提取工具-01-概览 字符串值提取工具-02-java 调用 js 字符串值提取工具-03-java 调用 groovy 字符串值提取工具-04-java 调用 java? Janino 编译工具 字符串值提取工具-05-java 调用 shell 字符串值提取工具-06-java 调用 python 字符串值提取工具-07-java 调用 go 字符串值提取工具-08-jav
矢量化操作是 Pandas 的一个强大特性
矢量化操作是 Pandas 的一个强大特性，它允许你对整个 DataFrame 或 Series 进行操作，而不需要显式地写出循环。矢量化操作利用底层的 C 语言实现和优化，使得它在处理大数据集时比循环效率更高。 使用矢量化操作替代 iterrows() 的示例 假设你有以下 DataFrame df，并且你想要在每一行上执行某些操作： 示例 1: 对某一列的数据进行转
Python-列表List如何输出序号和元素
要在Python中输出列表及其元素的序号，可以使用enumerate函数，它会同时迭代迭代对象和每个元素的索引。 以下是一个简单的例子： 这段代码会输出：0: apple1: banana2: cherry 如果你想从1开始索引，可以在enumerate中设置start参数为1： 这将输出：1: apple2: banana3: cherry
零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习（七）
前言 本文主要讲神经网络的下半部分。 其实就是结合之前学习的全部内容，进行一次神经网络的训练。 神经网络 下面是使用MNIST数据集进行的手写数字识别的神经网络训练和使用。 MNIST 数据集，是一个常用的手写数字识别数据集。MNIST 数据集包含 60,000 张 28x28 像素的灰度训练图像和 10,000 张测试图像，每张图像都表示一个手写的数字（0-9）。 图形 现在我们学会了使用神经
洛谷 P1733 猜数(IO交互版)之交互题起步
洛谷P1733题解 传送锚点 摸鱼环节 猜数（IO交互版） 题目描述 评测机会在区间 ([1,10^9]) 中选择一个整数，你应该写一个代码来猜测它。你最多可以问评测机 (50) 个问题。 对于每一次询问，你可以向评测机询问区间 ([1,10^9]) 中的一个整数，评测机会返回: 0，如果它为答案（即评测机所选的数字），且程序应该在此之后停止询问。 -1，如果它小于答案。 1，如果它大于答案
批量图像识别的快速遍历技巧
此文章来源于项目官方公众号：“AirtestProject” 版权声明：允许转载，但转载必须保留原链接；请勿用作商业或者非法用途 一、前言 最近，不少同学在Q群中频繁提出疑问：在日常UI测试过程中，如何快速准确地识别页面上的多个元素，或在日常测试中，如何高效地遍历目标图片列表，以确认画面中是否包含特定元素？在官方交流Q群2群的lincoln同学给出了不错的方法思路，我们也获得了他的授权，现在我
LLM 推理 & 服务
目录vLLMPagedAttention：解决内存瓶颈vLLM 的安装与使用 vLLM 加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目 vLLM，该项目主要用于快速 LLM 推理和服务。 vLLM 的核心是 PagedAttention，这是一种新颖的注意力算法，它将在操作系统的虚拟内存中分页的经典思想引入到 LLM 服务中。 配备了 PagedAttention 的 vLLM 将 LLM 服务状态重新
python configparser操作配置文件
一、configparser概述 configparser 是 Pyhton 标准库中用来解析配置文件的模块；Python2.x 中名为 ConfigParser，3.x 已改名为configParser 二、配置文件的格式 常见的配置文件后缀：.ini，.conf等，主要结构为包括以下的文本信息： sections(段) keys(properties键) values(值) 格式如下：
【Python脚本】刚度矩阵格式转换
对于1-2-3坐标系: 应力矩阵如下: [left.[sigma]=left[begin{array}{ccc}sigma_{11}&sigma_{12}&sigma_{13}sigma_{12}&sigma_{22}&sigma_{23}sigma_{13}&sigma_{23}&sigma_{33}end{array}right.right]
春秋云镜 Delegation
现用fscan扫一下入口机 发现是cmseasy,在/admin路由处可以登录,弱密码admin123456 这里存在CVE漏洞,写个马进去 get: /index.php?case=template&act=save&admin_dir=admin&site=default post: sid=#data_d_.._d_.._d_.._d_11.php&sle
python开发环境安装-包含Anaconda的安装配置和pycharm的安装
一、 需要得安装包 1、 Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe python环境 2、pycharm-professional-2021.2.2.exe 开发工具 3、ide-eval-resetter-2.1.13.zip
【待做】【整理】【横向移动】探测服务 · 端口篇
免责声明 此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等（包括但不限于）进行检测或维护参考，未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！ 常见端口 MSF 端口 服务 NC Powershell Powersploit pow
零成本搭建个人 APP 和小程序后台
前言 前面也说了，通过 GitHub Pages+GitHub Actions 只是解决了动态数据展示，但是要零成本得完成将用户信息存储下来，并实现数据交互呢？ 我开始是想用云文档，种种原因，我还是希望有个自己能二次修改的后台，于是就选择了 Vercel+Railway 方式。 虽然网上也有很多人介绍这俩平台的玩法，但都是 2024 年以前的文章，有些平台最新的修改，和自己踩到的坑而别人没提到的细
pyhton+request 的断言
断言： 接口需要进行断言 断言有两种： （1）通过if语句 （2）通过assert语句 注意点：就是转换成json格式 案例1：if断言 案例2：assert 断言 面试题： 断言大量数据，如何去校验？（响应数据很多，如何校验正确性） 1、通过加密，比对 2、通过python中==； 3、通过导入pandas 模块中 compare（）
python发票查验接口助您拒绝做糊涂账、发票ocr
翔云发票识别+发票查验接口让发票真假立现。仅需一键上传发票图片，即可实现发票真伪的秒速、批量验证，操作简单方便，避免因人工核验失误所导致“错账”现象的发生，减轻财务工作负担，提升企业工作效率，降低因假票、错票等发票问题所带来的税务风险。 python发票查验接口代码示例如下： import requests import json def main(): 或许有人会问，翔云发票查验接
Levenshtein，一个超强的 Python 库！
更多Python学习内容：ipengtao.com 大家好，今天为大家分享一个超强的 Python 库 - Levenshtein。 Github地址：https://github.com/ztane/python-Levenshtein/ 文本相似性在许多领域如自然语言处理、数据清洗和信息检索中都有广泛应用。Python-Levenshtein库提供了一种有效的方法来计算Levenshtein距
身份证识别、护照OCR、python身份证四要素实名认证API
翔云身份证实名认证与身份证识别接口让你的APP在众多竞品中脱颖而出，仅需一键上传，用户身份信息便能快速提取，精准核验，告别繁琐的手动输入与反复核验，简化身份验证流程，提升用户体验，现已被广泛应用于电商、在线教育、金融等各类生活服务类APP中。 python身份证实名认证接口代码示例： import requests import json def main(): 翔云证件识别接口一般
Linux下安装Trac1.6过程
Linux下安装Trac1.6 下载地址：https://trac.edgewall.org/wiki/TracDownload 1. 安装依赖包 注意安装Trac1.6依赖包版本要求 Python > 3.5 Jinja2 >= 2.9.3 Babel 2.10~ 2.2 直接通过pip安装 pip install setuptools pip i
第1篇：aspnetcore，webapi项目打包发布，以.net7为例
1.打包项目，打开visual studio 项目是ChenShiBao.AspNetCore7.0，发布成功并上传服务，启动服务以这个ChenShiBao.AspNetCore7.0.dll为准 1.1 生成发布包 1.2 选择发布形式 2.在终端利用scp指令将本地已发布的应用传到linux服务上，【或通过第三方工具xshell上传发布包】 终端命令：scp -r 本地已发布的项目地址