Python
BeautifulSoup和Cheerio库：解析QQ音频文件的完整教程
在当今数字化的世界中，网络上充斥着各种各样的数据，而这些数据往往以各种不同的格式和结构存在。要从这些数据中获取有用的信息，我们就需要使用一些工具来解析和提取数据。 BeautifulSoup和Cheerio BeautifulSoup是Python中用于解析HTML和XML文档的库，而Cheerio是Node.js中类似的库。它们提供了简单而强大的工具，使我们能够轻松地从网页或其他文档中提取所需
TPLINK路由器重启脚本（软件版本3.0.0）
家中的两个路由器全都是TPLink路由器，由于总出现时间一长就网卡的原因，写了这个重启脚本在每天凌晨五点的时候对路由器进行自动重启 使用方法： self.logindata的值为登录时的json数据 打开F12控制台，复制登陆的json数据包并填入self.logindata 使用效果：
测试开发高薪私教线下班手把手带你提升职业技能
测试管理班是专门面向测试与质量管理人员的一门课程，通过提升从业人员的团队管理、项目管理、绩效管理、沟通管理等方面的能力，使测试管理人员可以更好的带领团队、项目以及公司获得更快的成长。提供 1v1 私教指导，BAT 级别的测试管理大咖量身打造职业规划。 管理学大师彼得·德鲁克说“终身学习是现在社会的生存法则”，而现实中，很少有人能清醒地意识到这一点，人们总是习惯在舒适区兜圈，重复做已经掌握的事情，对
软件测试/测试开发|给你剖析闭包与装饰器的魔力
测试管理班是专门面向测试与质量管理人员的一门课程，通过提升从业人员的团队管理、项目管理、绩效管理、沟通管理等方面的能力，使测试管理人员可以更好的带领团队、项目以及公司获得更快的成长。提供 1v1 私教指导，BAT 级别的测试管理大咖量身打造职业规划。 闭包与装饰器 函数引用 讲解闭包之前，需要理解一个概念，Python 中定义的函数，也可以像变量一样，将一个函数名，赋值给另一个变量名，赋值后
用Python实现高效数据记录！Web自动化技术助你告别重复劳动！
测试管理班是专门面向测试与质量管理人员的一门课程，通过提升从业人员的团队管理、项目管理、绩效管理、沟通管理等方面的能力，使测试管理人员可以更好的带领团队、项目以及公司获得更快的成长。提供 1v1 私教指导，BAT 级别的测试管理大咖量身打造职业规划。 简介 关键数据记录是 Web 自动化测试中的关键部分，它们提供了关于系统行为和执行过程的详细信息，有助于验证用例的正确性，排查问题和确保应用程序的
深度剖析ja3指纹及突破
前言 是的，我重新发了，没想到一不小心就过了这么久了，发现这期间有天赋的大佬们现在对于 tls 指纹研究得比我还透彻了，真的强啊。有种感觉 tls 未来会出现一个单独的派系。 文章较之前有部分改动，对理解 ja3 来说不影响的。因为某大佬看了我的文章后说我的方法其实不是完美突破，所以完美两个字没了。可能有朋友会说"你这不是在炒冷饭吗？没意思”，不不，完全没这想法。我想的是： 1.为了
Python多任务协程：编写高性能应用的秘密武器
测试管理班是专门面向测试与质量管理人员的一门课程，通过提升从业人员的团队管理、项目管理、绩效管理、沟通管理等方面的能力，使测试管理人员可以更好的带领团队、项目以及公司获得更快的成长。提供 1v1 私教指导，BAT 级别的测试管理大咖量身打造职业规划。 多任务协程编程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 协程也是一种轻量级的多任务编程技术，它可以在同一个线程中实现多个任务的切换和调
*args 与 **kwargs 的区别
*args 与 **kwargs 的区别 定义 *args 与 **kwargs 的区别，两者都是 python 中的可变参数： *args 表示任何多个无名参数，它本质是一个 tuple **kwargs 表示关键字参数，它本质上是一个 dict 应用 1. 同时使用 *args 和 **kwargs 如果同时使用 *args 和 **kwargs 时，必须 *args 参数列要在 **kw
如何使用脚本自动领取京豆，自动做活动，躺着赚京豆，真舒服！
这玩意干嘛的 直白说就是通过脚本帮我们自动完成京东各种小游戏活动，赚取京豆等奖励。 目前最新的脚本大概能自动完成80多种活动 怎么做呢 大致是两种，一种是通过部署青龙实现，一种是通过GitHub action+腾讯云函数实现。 我这里演示的是基于青龙实现的，清空可以是本地部署也可以是服务器部署，我是通过docker部署在了云服务器上。 先搞定青龙 whyour/qinglong: 支持 Pyt
day25 代码随想录算法训练营 216. 组合总和 III
题目：216. 组合总和 III 我的感悟： 还是按照之前的套路来。 多了一个参数path_sum 应该是有两处剪枝，1处横线剪枝，1处纵向剪枝？或者说1处求和剪枝？1处范围剪枝？【疑问】 理解难点： 不剪枝的已经模的差不多了，剪枝的再看看 自己听了一遍写的：[未剪枝] class Solution: def combinationSum3(self, k: int,
使用SM.MS做MarkDown图床（Python脚本）
缘起 曾经写过一篇使用博客园做MarkDown图床的文章，好像也帮助到了很多小伙伴； 从那时起，我也是一直把博客园当图床来用的，挺惭愧。 一方面，白嫖博客园，而博客园的现状也不太好； 另一方面，免费总是有风险的，以前有些文章里的图片链接是语雀或者Gitee的，但是现在这些图片都挂掉了。 我想，是时候换个图床继续白嫖了（SM.MS：你不要过来啊）。 环境准备 本文使用方法，需要以下环境支撑： S
什么是大模型？一文读懂大模型的基本概念
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。 本文目录如下： · 大模型的定义 · 大模型相关概念区分 · 大模型的发展历程 · 大模型的特点 · 大模型的分类 · 大模型的泛化与微调 1. 大模型的定义
.NET集成IdGenerator生成分布式全局唯一ID
前言 生成分布式唯一ID的方式有很多种如常见的有UUID、Snowflake（雪花算法）、数据库自增ID、Redis等等，今天我们来讲讲.NET集成IdGenerator生成分布式全局唯一ID。 分布式ID是什么？ 分布式ID是一种在分布式系统中生成唯一标识符的方法，用于解决多个节点之间标识符重复或性能问题。 分布式ID需要满足的条件 全局唯一性：分布式ID在整个分布式系统中必须是唯一的，不同节
java8 函数式(Functional)接口
什么是函数式(Functional)接口 只包含一个抽象方法的接口，称为函数式接口。 你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。（若 Lambda 表达式抛出一个受检异常(即：非运行时异常)，那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明）。 我们可以在一个接口上使用 @FunctionalInterface 注解，这样做可以检查它是否是一个函数式接口
python requirements.txt的生成和安装
一、在python代码迁移环境时需要保证各个依赖包版本一致以避免出现一些问题，批量安装依赖包方法如下： 1）生成requirement.txt在服务器中切换到项目路径下，执行以下命令： 所生成的requirement.txt中包含依赖包名和版本2）批量安装依赖包在另一个机器环境中执行以下命令，就会安装requirement.txt中的依赖包并且版本一致
基于 pytorch-openpose 实现 “多目标” 人体姿态估计
前言 还记得上次通过 MediaPipe 估计人体姿态关键点驱动 3D 角色模型，虽然节省了动作 K 帧时间，但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate 就是其一，说是只要提供一张人物图片和一段动作视频 (舞蹈武术等)，就可以完成图片人物转视频。 于是我就去官网体验了一下，发现动作的视频长度不能超过 5 秒，当然，如果说要整长视频可以切多段处理再合成解决。主要的还是视频需要那种背景
if__name == '__main__'的理解
1、理解 在大多数编排得好一点的脚本或者程序里面都有这段if __name__ == 'main': ，虽然一直知道他的作用，但是一直比较模糊，收集资料详细理解之后与大家分享。 if __name__ == “__main__”: 本质就是一个if判断，但它又不是一个简单的if判断。 即当.py文件运行时，__name__ 是'__main__' 时运行下面if下的代码，则否不
2024-01-24：用go语言，已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。 我们升级一下:
2024-01-24：用go语言，已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。 我们升级一下: 已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果不能打印-1。 如果能，打印需要交换的次数，并且打印怎么交换。 来自网易。 答案20
权威媒体评选：2023年25个最佳开源软件
与往年一样，2023 年的 InfoWorld 最佳开源软件奖评选了诸多令人惊叹且不拘一格的开源项目。在这25个获奖项目中，您会了解到和编程语言、运行时、应用程序框架、数据库、分析引擎、机器学习库、大型语言模型 (LLM) 有关的工具，以及至少一两个超出预期的项目。 Apache Hudi 在构建开放数据湖或湖仓一体时，许多行业都需要一个更可发展和可变化的平台。以出版商、广告商和媒体
Matplotlib.pyplot.scatter 散点图绘制
Matplotlib.pyplot.plot 绘图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False,
python----处理exl表格,将其转换成其他代码的方法
用python获取表格数据的基本方法如下： 值得注意的是，在后续学习中发现对单个数据做sheet得到的是单个cell类型数据，对多个做sheet处理得到的是多个cell组成的元组，要想把这些cell的值合并得先分别提取出cell的值再合并成新的list，不知道是否有更简单的方法。 如何用利用得到的表格数据生成任何后缀的文件（txt,.c,.v等） ex： 其中desktop_path是文件路
linux进阶之nmtui和nmcli配置网络
CentOS7配置网络推荐使用NetworkManager服务（不推荐network服务）。 图形化方式：nmtui或Applications->System Tools->Settings->Network 命令方式：->IPv4寻址方式 [X] Automatically connect->默认->自动连接->ONBOOT=yes &nb
【scikit-learn基础】--『回归模型评估』之偏差分析
模型评估在统计学和机器学习中具有至关重要，它帮助我们主要目标是量化模型预测新数据的能力。 本篇主要介绍模型评估时，如何利用scikit-learn帮助我们快速进行各种偏差的分析。 1. **R² ** 分数 R² 分数（也叫决定系数），用于衡量模型预测的拟合优度，它表示模型中因变量的变异中，可由自变量解释的部分所占的比例。R² 值接近1的话，表示模型能够很好地解释因变量的变异，接近0的话，则表示模
（保姆级）服务器-Zabbix6.0使用Python脚本实现带图片的邮箱的报警
前言 近期在琢磨Zabbix邮箱报警的功能，但是网上的教程通常是4.0或5.0版本Zabbix,并使用Python2.7环境，运行在新版本Zabbix6.0上有颇多问题，为此我基于原先教程修改基于Zabbix6.0并使用Python3+的解决方案。期间遇到不少坑，特此分享。 Zabbix自带报警 Zabbix是自带的邮箱的报警功能有限，比如不能实现诸如邮件插入图片的功能，而可以使用执行脚本功能则可