Python
盘点各领域的包管理器
现在各个领域的包管理器越来越多了，简单盘点一下本人工作中接触过的： 1. Java领域 Maven Gradle 2. Node领域 npm yarn pnpm 3. Linux领域 apt（Debian家族） yum（RedHat家族7） dnf（RedHat家族8） 4. Python领域 pip conda（Anacond
pythonGo入门第一期
策略模板--CtaTemplate类 这个模板里封装了一些比较好用的函数 比如买入，卖出，平仓，获取持仓.... 获取账号信息的函数.... 如果想要重写这些函数，其实可以继承这些函数以后再进行修改。 画图页面和无限易的页面是使用同一个进程的，容易出现崩溃。写策略调试策略也很麻烦。所以要保证代码是正确的，传参没有问题，在程序中多写一点try output的语句来检验程序的进行，防止崩溃。 &nb
GitLab-CI (自动化集成&部署)
Gitlab CI/CD 是一款用于持续集成（CI），持续交付（CD）的工具，相似的工具有Jenkins、Travis CI、GoCD等。 Gitlab的CI/CD算是比较简单的了，只需要依靠一份".gitlab-ci.yml"，将该文件随代码上传，Gitlab就会自动执行相应的任务，从而实现CI/CD。 gitlab-runner可实现cicd 1. 安装gitlab-runner docker
SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 本文介绍了一种用于基于神经的文本处理(包括神经机器翻译)的与语言相关的子词标记器(tokenizer)和去标记器(detokenizer)。它为子字单元提供了开源C++和Python实现。虽然现有的子词分割工具假设输入被预先标记为单词序列，但SentencePiece可以直接从原始句子中训练子词模型
MongoDB文档存储
非关系型数据库存储 NoSQL，全称 Not Only SQL，意为不仅仅是 SQL，泛指非关系型数据库。NoSQL 是基于键值对的，而且不需要经过 SQL 层的解析，数据之间没有耦合性，性能非常高。 非关系型数据库又可细分如下。 键值存储数据库：代表有 Redis、Voldemort 和 Oracle BDB 等。 列存储数据库：代表有 Cassandra、HBase 和 Riak 等
FastAPI-8：Web层
8 Web层 本章将进一步介绍FastAPI应用程序的顶层（也可称为接口层或路由器层）及其与服务层和数据层的集成。 一般来说，我们如何处理信息？与大多数网站一样，我们的网站将提供以下方法： 检索 创建 修改 替换 删除 8.1 插曲： 自顶向下、自底向上、中间向外？(Top-Down, Bottom-Up, Middle-Out) 在设计网站时，你可以从以下几个方面入手： 网络层，然后向下
微博-指定话题当日数据爬取
一、对微博页面的分析 (一)对微博网页端的分析 首先，我们打开微博，发现从电脑端打开微博，网址为：Sina Visitor System 我们搜索关键字：巴以冲突，会发现其对应的 URL：巴以冲突 (1)URL 编码/解码 通过对 URL 进行分析，不难发现我们输入的是中文“巴以冲突”，但是真实的链接却不含中文，这是因为链接中的中文被编码了。我们将复制来的 URL 进行解码操作便
数组方法补充，JavaScript之函数，匿名函数，箭头函数，JavaScript之对象，日期对象Date，JSON对象,正则对象 （RegExp）,Math对象,avaScript之DOMBOM,Window对象,Window子对象,弹出框,计时器相关
Ⅰ 数组方法补充 【一】forEach方法 【1】一个参数 数组中的每一个元素 【2】两个参数 数组中的每一个元素 + 数据的索引 【3】三个参数 数组中的每一个元素 + 数据的索引 + 数据的来源 【二】splice 【1】两个参数 起始位置 + 删除的个数 【2】三个参数 先删除后添加 【三】map 类似于forEach 也可以加三个参数 【补】Py
NumPy 舍入小数、对数、求和和乘积运算详解
舍入小数 在 NumPy 中，主要有五种方法来舍入小数： 截断 去除小数部分，并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。 示例： 相同的示例，使用 fix()： 四舍五入 around() 函数在数字大于或等于 5 时将前面的数字或小数部分加 1。 例如：将数字四舍五入到 1 个小数位，3.16666 是 3.2。 示例： 向下取整 floor() 函数将小数舍入到
微信小程序社区项目----后端
【创建虚拟环境】 变成smart_api1 【欢迎页面】 # 1 后端需要配合接口 welcome -welcome表：图片，id，跳转地址。。。 -接口：welcome接口 首页轮播图和公告接口 # 1 后端创建轮播图表
Navicat的使用、PDManer、PyMySQL(连接数据库、执行SQL语句、结果获取、插入数据、删除数据、更新数据)
【一】Navicat的使用 【1】连接数据库 打开 Navicat ，找到连接选项 输入连接参数 测试参数 【2】创建数据库 新建数据库 输入数据库参数 新建表 并设置主键 修改表字段 【3】导出SQL文件 【4】备份数据库 【5】视图展示 会展示当前数据库下的所有表模型 【二】PDManer(元数建模) 【1】软件官网 https://gi
2024.6.12（个人总结）
在软件工程专业的大二下半学期中，我经历了许多学习和成长的过程，积累了宝贵的经验和知识。在这个学期里，我学习了诸多关于软件工程的理论知识和实践技能，参与了各种项目和实践活动，不断提升自己的能力和水平。以下是对这个学期的个人总结： 首先，在本学期的学习中，我深刻理解了软件工程的重要性和复杂性。通过课堂学习和项目实践，我了解了软件开发的整个过程，包括需求分析、设计、编码、测试和维护等各个阶段。我学会了使
个人学期总结（2024春）
在回顾这个学期的学习和成长过程时，我不禁感到一些无奈。虽然这个学期内，我在课程中专注于学习安卓端开发应用、掌握javaweb框架的应用、熟悉数据库操作以及对C++的基本了解。我积极参与课堂讨论，认真完成作业，并在实践项目中努力将所学知识应用于实际情景中。通过这些努力，我感到自己的技能和知识水平有了显著提高。 在学习安卓应用开发方面，我遇到了一些复杂的概念和技术，比如Activity和Fragmen
Qwen2 阿里最强开源大模型（Qwen2-7B）本地部署、API调用和WebUI对话机器人
阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型，该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的Llama3-70B等大模型。 老牛同学今天部署和体验Qwen2-7B
.NET周刊【6月第2期 2024-06-09】
国内文章 C#开源实用的工具类库，集成超过1000多种扩展方法 文章介绍了一个免费的C#工具类库Z.ExtensionMethods，可以通过NuGet包管理器轻松集成。该库支持.NET Standard 2.0和.NET Framework 4.0，包含丰富的扩展方法示例，如MD5哈希算法、解压GZip字节数组以及将泛型数组转换为DataTable。 .Net 中间件 - 新开源代码生成器
MPTCP is missing from system parameters inside Mininet hosts
https://github.com/mininet/mininet/issues/1161 https://github.com/multipath-tcp/mptcp/issues/506 Hello, I am having problems with certain system parameters not being accessible from 
代码随想录算法训练营第八天 | 344.反转字符串 541.反转字符串Ⅱ 卡玛网：54.替换数字
344.反转字符串 题目：编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 s 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。 解题： 思路：双指针，秒了 点击查看代码 541.反转字符串Ⅱ 题目:给定一个字符串 s 和一个整数 k，从字符串开头算起，每计数至 2k 个字符，就反转这 2k 字符中的前 k 个字
python pyenv
pyenv安装 安装依赖包 安装pyenv 设置环境变量 . .bash_profile或者source .bash_profile 使之生效 这时候pyenv就可以使用了 pyenv 使用 查看pyenv提供支持的python版本，同时查看是否安装pyenv成功 pyenv安装指定版本的python 通过pyenv install [版本号]，执行顺序是：系统先建立一个
Cannot assign requested address 问题排查
Cannot assign requested address 问题排查 背景 工单服务调用了我提供的自动化接口, 但是显示调用失败, 失败原因: Cannot assign requested address. 排查过程 根据提示猜测是端口用尽. 登录机器查看: 发现与 ip1:80 的 TIME_WAIT 连接数竟然高达 40k+, 抖动一下出现问题就很合理的. 为什么会出现这么多的 TIM
liunx下prometheus页面设置用户名密码登陆
前言 前两天公司漏洞通报prometheus未设置鉴权，漏洞详情如下图所示。 操作前须知 1、 安装依赖 2、通过python脚本生产密码 3、运行python脚本生成密码 4、prometheus配置文件 5、检测webconfig.yml是否可用 6、启动 prometheus 7、访问链接提示输入账号密码
判断数组中找元素最大值
public static void main(String[] args) { // 判断数组中找元素最大值 int[] Array = {23,12,45,24,10,60,30,2,1}; System.out.println(maxValue(Array)); } public static int maxValue
流畅的python--第十二章 序列的特殊方法
Vector 类第 1 版：与 Vector2d 类兼容 示例 12-2 vector_v1.py：从 vector2d_v1.py 衍生而来 ❶ self._components 是“受保护”的实例属性，把 Vector 的分量保存在一个数组中。 ❷ 为了迭代，使用 self._components 构建一个迭代器，作为返回值。 ❸ 使用 reprlib.repr() 函数生成 self._c
python-数据分析-Matplotlib-1-进阶图形（气泡图-面积图-雷达图-玫瑰图-3D图）
气泡图 # -*- coding: utf-8 -*- #气泡图 #气泡图可以用来了解三个变量之间的关系，通过比较气泡位置和大小来分析数据维度之间的相关性。 #例如在我们之前绘制的月收入和网购支出的散点图中，我们已经发现了二者的正相关关系，如果我们引入第三个变量网购次数，那么我们就需要使用气泡图来进行展示。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy
python-爬虫-解决反爬机制-登录淘宝
#-*- coding: utf-8 -*- """ 1、先手动登录获取cookie 2、获取cookie保存在taobaoCookies.pickle 文件中 3、使用cookie去请求网页 """ import os import pickle import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.suppor
applitools eyes 基于视觉检查的自动化测试
Applitools 是一家专注于视觉AI的自动化测试和监控解决方案的公司，其核心产品围绕着视觉回归测试和UI测试。 Applitools Eyes Applitools Eyes 是其旗舰产品，是一个基于AI的自动化测试工具，专注于检测和修复UI错误。它使用视觉AI来识别界面的变化，并能够跨不同浏览器和设备进行比较，确保UI的一致性和正确性。 注册平台账号 1.注册账号 https://auth
python-爬虫-playwright模块反爬
from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright, expect def run(playwright: Playwright) -> None: #指定浏览器启动的端口 #打开cmd：chrome --remote-debugging-port=9412 --user-data-dir="F:goog