Python
day57 动态规划part14 代码随想录算法训练营 1143. 最长公共子序列
题目：1143. 最长公共子序列 我的感悟： 你永远不知道自己有多厉害！加油！ 理解难点： 递推公式如何想， 通过图，来记忆。 听课笔记： 我的代码： class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: # 假设text1为内层,text2为外层
sqlite.dll介绍，sqlite.dll文件缺失的解决方法，3分钟快速修复sqlite.dll
第一次见到这个dll,一般是找到这个dll,重新引用下。网上找到了关于这个dll的详细解释，其他dll应该也可以用这些方法修复，在此记录下。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/668219472 一.什么是SQLite.dll SQLite.dll是SQLite数据库引擎的一个关键组成部分。（SQLite 是一个开源的嵌入式关系数据库，基于 SQL 的数据库引擎，
Python中json.loads的使用
可以将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构。 这个方法接受一个JSON字符串作为参数，并返回一个对应的Python对象。 这个Python对象可以是一个字典、一个列表、一个字符串、一个数字、一个布尔值或者一个None。 # 将 JSON 对象转换为 Python 字典 json_str = {"name": "ZhangSan", "url": "http://
揭秘阿里巴巴：如何通过API实时捕获中国市场商品数据
阿里巴巴提供了丰富的API接口，使得第三方开发者可以实时捕获中国市场商品数据。以下是一些关键步骤和要点，帮助你揭秘如何通过阿里巴巴的API实现这一目标： 注册并登录阿里巴巴开放平台： 首先，你需要在阿里巴巴开放平台注册一个账号，并登录到开发者中心。 这一步是获取API使用权限的基础，也是你后续所有操作的起点。 创建应用并获取API密钥： 在开发者中心，创建一个新的应用，并为其配置相应的权限。 应用
day57 动态规划part14 代码随想录算法训练营 1035. 不相交的线
题目：1035. 不相交的线 我的感悟： 换汤不换药 理解难点： 换了个壳子 听课笔记： 多理解这个题意 我的代码： class Solution: def maxUncrossedLines(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int: # 因为强调顺序,所以跟1143最长公共子序列是一样的
【Invoke AI】安装部署指南
进入invokeAI官网在github的镜像： https://kkgithub.com/invoke-ai/InvokeAI 阅读关于配置的要求：15GB磁盘空间 创建根目录 进入根目录并创建python虚拟环境 根据自己的操作系统，激活python的虚拟环境。对于Windows系统， 根据自己的显卡，安装对应的pytorch。对于使用CPU， 正式安装Invoke A
机器视觉-尝试Windows下使用Docker 容器进行AMD ROCm加速(2)
结论: Windows 无法通过WLS2的AMD ROCm Docker无法找到GPU, 参考: https://unix.stackexchange.com/questions/715847/wsl2-issue-installing-new-kernel/715922#715922 Linux作为宿主机应该是可以的, 参考: https://github.com/harakas/amd_
企业级应用于架构设计笔记
课堂笔记-主要是给自己复习的 第一节课 课程结构： 架构定义：用一致认可方式从多个角度对系统的组成部分及各部分之间的协作关系所做的描述。 软件架构的定义（软件体系结构Software Architecture）：用开发团一致认可的方式从多个角度（业务、开发、运维等）对软件的组成部分及各部分之间的协作关系所做的描述。 例如：UML规范，功能、逻辑、代码、部署、运行，分层结构、功能模块、代码模块、数
Java开发者的Python快速进修指南：掌握T检验
前言 T检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法。它通过计算T值和P值来判断样本之间是否存在显著性差异。通常情况下，我们会有两组数据，例如一组实验组和一组对照组。 T检验的原假设是两组样本的均值相等，备假设是两组样本的均值不相等。T检验会计算一个T值，表示两组样本均值之间的差异。同时，还会计算一个P值，用来判断这个差异是否显著。 如果P值小于显著性水平（通常设定为0.05），我们就可以拒绝
RAG实战3-如何追踪哪些文档片段被用于检索增强生成
RAG实战3-如何追踪哪些文档片段被用于检索增强生成 本文是RAG实战2-如何使用LlamaIndex存储和读取embedding向量的续集，在阅读本文之前请先阅读前篇。 在前篇中，我们介绍了如何使用LlamaIndex存储和读取embedding向量。在本文中，我们将介绍在LlamaIndex中如何获得被用于检索增强生成的文档片段。 下面的代码展示了如何使用LlamaIndex追踪哪些文档片段被
CentOS7 解决宝塔面板安装 Docker 和 Docker-compose 的问题
在宝塔面板的软件商店安装 Docker 管理器时提示需手动安装 Docker，再在面板中开启 Docker 插件进行可视化管理 但是我手动安装 Docker 后依旧提示当前未安装 Docker 或 Docker-compose，即宝塔面板的 Docker 管理插件仍无法识别到这些安装，在此记录下我的解决过程，如有错误，欢迎指正！ 1. 问题描述 1.1 报错信息 1.2 原因分析 参考这
Python 实现 AES 加密/解密
AES，高级加密标准（Advanced Encryption Standard）。是用来替代 DES，目前比较流行的对称加密算法。与上一篇博文提到过的 RSA 非对称算法不同，对称加密算法也就是加密和解密用相同的密钥
Python实现时间序列栅格数据MK检验(Mann-Kendall)
01.Mann-Kendall 趋势检验 Mann-Kendall 趋势检验（有时称为 MK 检验）用于分析时间序列数据，以确定持续增加或减少的趋势（单调趋势）。它是一种非参数检验，这意味着它适用于所有分布（即数据不必满足正态性假设），但数据不应具有序列相关性。如果数据具有序列相关性，则可能会影响显著水平（p 值）。 02.pyMannKendall pyMannKendall是用于非参数 Man
想要把代码片段转成图片？试试这几款在线工具
大家好，我是 Java陈序员。 我们在日常的开发中，有时需要将自己写的代码片段转成图片。或者是在一些公众号、论坛、博客中，看到代码截图十分漂亮美观，这要怎么做到呢？ 今天，给大家介绍几款在线代码截图网站，将源码输出成图片。 关注微信公众号：【Java陈序员】，获取开源项目分享、AI副业分享、超200本经典计算机电子书籍等。 code-snapshot 在线代码截图工具，根据输入的源代码，可以生
在winform中如何嵌入第三方软件窗体✨
相关win32api的学习✨ SetParent 语法： 参数： 参数名 类型 含义 hWndChild HWND 子窗口的句柄 hWndNewParent HWND 新父窗口的句柄。 如果此参数为 NULL，桌面窗口将成为新的父窗口。 如果此参数 HWND_MESSAGE，则子窗口将成为 仅消息窗口。 相关解释： 什么是句柄 在计算机编程和操作系统中，句柄（Hand
Django Custom Authentication | Registration, Login, Logout, ResetPassword, UserProfile And AdminProfile
Start a project django-admin startproject registrationForm Project directory registration/settings.py # Application definitionINSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', # Used for authen
celery with django
Celery is a distributed task queue system that can be used with Django to perform asynchronous tasks such as sending emails, processing background jobs, and more. In this guide, I’ll walk you through
在winform中如何嵌入第三方软件窗体
相关win32api的学习✨ SetParent [DllImport("user32.dll ", EntryPoint = "SetParent")] private static extern IntPtr SetParent(IntPtr hWndChild, IntPtr hWndNewParent); //将外部窗体嵌入程序 语法： HWND SetPare
Mac上LLAMA2大语言模型安装到使用
LLAMA介绍 LLaMA是由Facebook的母公司Meta AI设计的一个新的大型语言模型。LLaMA拥有70亿到650亿个参数的模型集合，是目前最全面的语言模型之一。 Llama是目前唯一一个可以进行本地部署和本地训练的大型模型，对各种提问有非常好的处理能力。非常适合个人和中小型企业，构建自己的大数据模型。 很多人都说是ChatGPT的平替。通过微调来满足特定小众行业的使用，将会在未来有非常
Angr-Learn-0x01
Angr-Learn-0x01 介绍 本文可以理解为官方文档的简单翻译+一部分个人理解，并不会在此介绍angr该怎么使用（如果想快速开始angr，可以尝试从angr_ctf中学习），而是打算简单说说它的设计。 以编程的理念来分析二进制文件必须克服几个问题，它们大致是： 将二进制文件加载到分析程序中 将二进制文件转换为中间表示（IR） 进行确切的分析 对程序部分或者全部的静态分析 对程序状态空间
Day03---Web前端基础
JavaScript的使用 Javascript的定义 JavaScript是运行在浏览器端的脚步语言, 是由浏览器解释执行的, 简称js, 它能够让网页和用户有交互功能, 增加良好的用户体验效果。 前端开发三大块 1、HTML：负责网页结构 2、CSS：负责网页样式 3、JavaScript：负责网页行为， 比如:网页与用户的交互效果 JavaScript是运行在浏览器端的脚步语言，它的作用就
python控制windows命令行程序
有一些现成的库, 比如WExpect, 是开源的, 在github上可以搜索到. 但是, 不知道为什么, 在我自己的笔记本上不能正常工作. 而其源码也比较多, 懒得定位了. 于是自己实现了一个, 用法如下. 启动和停止命令行 prompt命令行提示符匹配字符串 轮询等待expect预期输出 功能: 轮询等待expect预期输出, 如果没有预期输出, 则一直等待下去. 原型: expe
为HTTP而生的requests库，纵横江湖难逢敌手
既然Python是一门全球流行的语言，那么对于网络通信的HTTP的支持肯定也是非常的优秀的。Python中原生的urllib模块也有对HTTP的支持，虽然也可以用来发送 HTTP 请求，但使用起来相对繁琐，并且 API 设计不够直观。 requests 库的出现填补了 Python 在 HTTP 请求方面的不足，简化了开发者的工作流程，让他们可以更加专注于业务逻辑的实现，而不用过多关注底层的 HT
vim-common (= 2:7.4.1689-3ubuntu1.5) 但是 2:8.1.0320-1ubuntu3 正要被安装
安装失败提示(普通用户)~$ sudo apt-get install vim…下列软件包有未满足的依赖关系：vim : 依赖: vim-common (= 2:7.4.1689-3ubuntu1.5) 但是 2:8.1.0320-1ubuntu3 正要被安装依赖: libpython3.5 (>= 3.5.0~b1) 但是它将不会被安装依赖: libtinfo5 (>= 6) 但是它
初三组合恒等式和二项式定理练习 题解
A. 多项式 推柿子： [begin{aligned} &sumlimits_{k = 0}^{n}b_{k}(x - t)^{k} =&sumlimits_{k = 0}^{n}b_{k}sumlimits_{i = 0}^{k}binom{k}{i}x^{i}(-t)^{k-i} =&sumlimits_{0 leqslant i leqslant k leqslant
AI时代：大模型开发framework之langchain和huggingface
langchain: 提供了大模型相关应用开发的所有便利。 https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction Build your LLM application with LangChain Trace your LLM application with LangSmith Serve your LLM application
学习进度条2024-03-06
2024-03-06 所花时间（包括上课） 1h 代码量（行） 100 博客量（篇） 1 了解到的知识点 初步学习安卓，python，学习html，完成python练习