Python
blender python api 使用脚本修改动画关键帧的属性值
1.代码1-将动画关键帧中的所有Y轴都设置为1.0， 代码： 这段脚本是用于Blender的，它的作用是遍历所有当前选中的对象，并将它们的Y坐标重置为1.0，同时检查这些对象是否有与位置相关的动画动作。如果有，它会找到控制Y坐标的F曲线，并重置该曲线上所有关键帧点的Y坐标值，最后更新F曲线以应用这些更改。 2.修改成一个随机值 代码 这段代码的作用是遍历所有选中的对象，随
每日一模块-collections
Python的collections模块提供了很多高级的数据结构，使得我们在处理数据时能够更加方便和高效。下面我们将详细讲解collections模块中各个类的功能，并给出相应的样例。 导入模块 首先，我们需要导入collections模块： import collections 2. Counter Counter是一个字典子类，用于计数可哈希对象。这里我们用它来统计各国出现的次数。 fro
对大量ip:port进行批量telnet检测的python脚本
对大量ip:port进行批量telnet检测的python脚本 telnet_test.py # 导入socket模块，用于网络通信 import socket # 定义一个函数，用于测试Telnet连接是否成功 def test_telnet(ip, port): try: # 尝试创建到指定IP和端口的连接 socket.create_connecti
BGE M3-Embedding 模型介绍
BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。M3
python包：matplotlib
1): matplotlib是一个python 2D绘图库，利用它可以画出许多高质量的图像。只需几行代码即可生成直方图，条形图，饼图，散点图等。 Matplotlib是整个包，pyplot是Matplotlib中的一个模块，并且pylab是一个安装在一起的模块。 https://matplotlib.org/ 2:使用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读 NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL] NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理
App测试中，强制等待和隐式等待谁更强？
简介 添加等待是为了确保自动化脚本在执行过程中与应用程序之间的同步和稳定性。 应用程序的响应时间是不确定的，可能存在网络延迟、加载时间、动画效果等因素。如果在执行自动化脚本时没有适当的等待机制，脚本可能会在应用程序还未完成相应操作或加载完成之前继续执行下一步，导致测试失败或产生不稳定的结果。 通过添加适当的等待操作，可以使脚本在关键操作后等待一段时间，以确保应用程序完成相关任务或操作。这可以包括
【python之DRF学习】三大方法之认证
内置三大方法： 一、认证组件 1、简介 2、扩展 1、uuid模块： 3、基于认证类实现用户访问 3.1 使用步骤解析 3.2 创建认证文件Authenticate.py 3.3 视图层的使用方式 3.4 models 当传入错误的token时，返回之前的错误返回信息
paddleocr图片文本识别
1. paddleocr PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的开源 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具。它提供了一系列的预训练模型和工具，可以用于文本检测、文本识别和文本方向检测等任务。 提供了易于使用的 Python API，可以轻松地在你的项目中集成和使用。它还支持 CPU 和 GPU 加
Opcache-PHP
PHP7/8 OPCACHE缓存文件导致的RCE OPcache基础 OPcache（Opcode Cache）是 PHP 的一个内置的加速模块，通过解析的 PHP 脚本预编译存放在共享内存中的字节码来避免每次加载和解析 PHP 脚本的开销，解析器可以直接从共享内存读取已经缓存过的字节码，从而大大提高了 PHP 的执行效率。 PHP的正常执行流程： request请求(nginx,apa
Effective Python：第4条 用支持插值的f-string取代C风格的格式字符串与str.format方法
Python里面最常用的字符串格式化方式是采用%格式化操作符。这个操作符左边的文本模板叫作格式字符串（format string）
xxx，一个神奇的 Python 库
前几天，我在《技术周刊的转变：如何平衡热爱与现实？》一文里写过国内 Python 自媒体圈在近几年的两个现象（仅个人观感，无科学数据支撑）： Python 广告投放出现断崖式萎缩 Python 大号出现很多改名/转行 本文想继续分享我观察到的另一个挺有意思的现象。如果你能从中受到一些启发，进而为自己找到一些事情做，那我真心会为你高兴。 特别声明，本文只是在分享一个行业观察，在描述一种现象趋势，
软工计算1作业hw4,lab04,proj1,proj2的笔记 20240417
1.python 中的zip函数 Python 中的 zip 函数是一个非常有用的内置函数，它用于将多个可迭代对象（如列表、元组等）的元素配对，然后返回一个由这些配对元素组成的元组的列表。简单来说，zip 可以把多个序列“压缩”成一个序列的序列。 语法 参数 iterable: 一个或多个可迭代对象。 返回值 zip 函数返回一个 zip 对象，它是一个迭代器。这个迭代器提供了一个简便的方法
在pycharm里边怎么设置代码背景图的？
大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python白银交流群【Kim】问了一个Python问题，然后他发出来的代码如下图所示： 可以看到代码中有背景图，是不是看上去蛮高大上的？那么这个背景图是怎么加上去的呢？这里给大家介绍一下方法。 二、实现过程 这里【Kim】说到，这个是我vsode使用的插件，叫background-cover，如下图所示： 当然，如果有的小伙伴不用这个，而是
drf序列化用APIView写编写5个接口并校验数据
步骤： 写一个类，继承Serialier 在类中写字段，字段就是要序列化的字段 在视图函数中，序列化类，实例化得到对象，传入该传的参数 调用序列化类对象的 serializer.data 方法完成序列化 【一】写序列化类 serializer.py 【二】后端 【三】测试 【四】校验
Mac(M1)配置基于ARM64的Tensorflow
以下步骤最好先执行 conda config --remove-key channels 删除conda镜像源 pip config unset global.index-url 删除pip镜像源 然后接下来的步骤最好挂上梯子。 1.下载miniforge：从https://github.com/conda-forge/miniforge上找到arm64（Apple Sili
基于ChatGPT打造安全脚本工具流程
前言 以前想要打造一款自己的工具，想法挺好实际上是难以实现，第一不懂代码的构造，只有一些工具脚本构造思路，第二总是像重复造轮子这种繁琐枯燥工作，抄抄改改搞不清楚逻辑，想打造一款符合自己工作的自定义的脚本工具难度倍增，但是随着AI的兴起极大的改变了我们的生活工作方式，只需利用ChatGPT即可打造自己的专属自定义工具，下面作者以自己的几个脚本工具的案例为例，讲述一下如何利用ChatGPT开发安全脚本
selenium4 指定谷歌（chrome）目录和驱动（chromedirver）目录
很多博客的selenium是3，会使用chrome_options,chrome_options，这样会报错，因为在4中，这两个参数已经被弃用 环境： selenium：4.19.0 python：3.12.0 windows 10 这里针对下列四种不同的情况，给出相应的解决方式 两个都不缺 chrome不是默认路径 缺少chromedriver路径（可以通过指定变量变量解决
06-排序 分页 过滤
排序 查询多条和全部才会用到排序 排序关键字：ordering 查询字符串 查询字符串（Query String）是指在 URL 中以问号（?）开始的部分，用于向服务器传递参数。它由一个或多个键值对组成，每个键值对之间用 & 符号分隔。 例如，在以下 URL 中，查询字符串是 ?page=2&category=books： 在django种如何使用排序 ?ordering=
构建RAG应用-day01: 词向量和向量数据库 文档预处理
词向量和向量数据库 词向量（Embeddings）是一种将非结构化数据，如单词、句子或者整个文档，转化为实数向量的技术。 词向量搜索和关键词搜索的比较 优势1：词向量可以语义搜索 比如百度搜索，使用的是关键词搜索。而词向量搜索，是对句子的语义进行搜索，他会找到意思相近的前k个句子。 优势2：词向量可以对多模态数据进行搜索 当传统数据库存储文字、声音、图像、视频等多种媒介时，很难去将上述多种媒介构
曙光高性能平台lammps安装示例 --------------------以地大北京高性能平台为例
1 背景（introduction）： 安装lammps是为了跑一些分子动力学模拟，学校用的应该是曙光的服务器（ui界面比较像），然后安装软件参考的教程是曙光官方的教程，虽然很有参考意义，但是确实是过时了，安装时走了很多弯路，记录一下。（如果没有linux基础知识，建议先熟悉一下操作，不然会云里雾里） tips: 请阅读者先熟悉 linux,vim相关操作 曙光官方教程：https://ac.s
17--Scrapy03:分页、模拟登录与中间件
Scrapy03--分页、模拟登录与中间件 一、分页(多页)抓取思路 二、Scrapy处理cookie 2.0 登录处理的原理 在requests中，处理cookie主要有两个方案 第一个方案：从浏览器里直接把cookie搞出来，贴到heades里 这种方案，简单粗暴 第二个方案：是走正常的登录流程. 通过session来记录请求过程中的cookie scrapy中如何处理cookie
框架图与动机结构化与可重定目标代码生成
框架图与动机结构化与可重定目标代码生成 用于数值计算的代码生成方法传统上侧重于优化循环嵌套的性能。相关分析侧重于标量元素，因为循环嵌套的主体通常计算单个元素。这样的分析必须考虑内存依赖性与混叠。这些方法在过去进行了深入研究，并已达到高度成熟。当从像C或Fortran这样的输入语言开始时，它们非常适合，其中问题已经根据存储在预分配内存中的数据上的循环来指定。 当关注一个特定的领域（例如ML空间）时，
物联网浏览器(IoTBrowser)-整合机器学习yolo框架实现车牌识别
最近一段时间在研究AI技术在.Net平台的使用，目前AI绝大部分是使用Python开发，偶然一次在头条看到一篇ML.NET的介绍，是Net平台下开放源代码的跨平台机器学习框架。ML.NET详细介绍 https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet 一开始学习的是图像分类和目标检测，整个ML.NE
【GUI软件】小红书关键词搜索笔记批量采集，支持多关键词同时抓取，爬取了1024w条笔记！
目录一、背景介绍1.1 爬取目标1.2 演示视频1.3 软件说明二、代码讲解2.1 爬虫采集模块2.2 软件界面模块2.3 日志模块三、获取源码及软件 一、背景介绍 1.1 爬取目标 用python开发的爬虫采集软件，可自动按关键词抓取小红书笔记数据。 为什么有了源码还开发界面软件呢？方便不懂编程代码的小白用户使用，无需安装python，无需改代码，双击打开即用！ 软件界面截图： 爬取结果截图：
卸载jupyter notebook 重新安装
最近jupyter note book总是出现各种问题，干脆直接重新安装来的简单。 1、彻底卸载jupyter note book 注意：使用pip uninstall jupyter是卸不掉jupyter的。需要使用如下命令卸载 jupyter： 2、重新安装jupyter notebook pip install jupyter_contrib_nbextensions ju
Chapter 2 Tutorials
Chapter 2 Problems T1 利用真值指派讨论证明形如(Qrightarrow(Rrightarrow Q))的命题逻辑合式公式是永真式 解 对于任意指派函数(sigma)， 若(sigma(Q)=0)，则 [begin{aligned} &sigmabig(Qrightarrow(Rrightarrow Q)big) =&sigmabig(0rightarrow(R
Flask 框架学习笔记
Flask 介绍和安装 python web框架 同步框架： Django：大而全(3.x以后支持异步) flask：小而精，插件的支持 异步框架：Sanic、FastAPI flask介绍 Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板(DTL)和Werkzeug WSGI(符合wsgi协议的web服务器，wsgiref)服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socke