Python
抖音商家电话采集工具 批量导出抖音小店联系方式软件
分享作者:下去沉淀沉淀吧 1030249563(v) 抖音电商平台已成为当前电商行业中的热点，众多商家通过抖音平台推广，吸引大量用户注意。在这样的背景下，提取商家电话成为了一项重要的任务。本教程将介绍一个抖音精选联盟商家电话提取工具，通过这个工具可以快速、准确地提取出商家电话号码，方便我们进行进一步的联系合作。 步骤一：安装所需依赖库 在开始编写代码之前，我们需要安装以下依赖库: reques
python3.12.0和对应链接sql sver的库
python需要和对应的库，一起安装才有效；下载链接如下： 通过网盘分享的文件：python3.12.0链接: https://pan.baidu.com/s/1WsqozP9dz100yX71UvdWGw 提取码: 44hj
python3禁用ssl
/Users/xx/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/aiohttp/client.py /Users/x x/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/requests/sessions.py
以Python方式理解Mixin
通过 Python 理解 Mixin 概念-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) Mixin 的概念 Mixin 即 Mix-in，常被译为“混入”，是一种编程模式，在 Python 等面向对象语言中，通常它是实现了某种功能单元的类，用于被其他子类继承，将功能组合到子类中。 利用 Python 的多重继承，子类可以继承不同功能的 Mixin 类，按需动态组合使用。 当多个类都实现了
代码随想录Day24 | LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机 II、LeetCode 55. 跳跃游戏、LeetCode 45. 跳跃游戏 II、LeetCode 1005. K 次取反后最大化的数组和
LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机 II LeetCode 55. 跳跃游戏 LeetCode 45. 跳跃游戏 II LeetCode 1005. K 次取反后最大化的数组和
机器学习相关作业/公式应用
work4 证明函数是否是凸函数 题目：要求证明两个性质： Logistic函数 (f(mathbf{x}; beta) = frac{1}{1 + e^{-beta^T mathbf{x}}}) 对参数 (beta) 是非凸的。 对数似然函数 (L(beta) = -y_0 beta^T mathbf{x} + ln(1 + e^{beta^T mathbf{x}})) 对 (beta) 是凸
datawhale-大模型攻防比赛实践-第一次行动
最近刚好是在写智能信息安全的教程，最后一章准备讲内容安全，里面有一节探讨大模型安全的内容，刚好可以拿比赛的内容当案例。 首先，可以通过modelscope平台获得GPU使用权限。然后你就可以跑baseline了 我这里试着跑了一下，如果是GPU版本就比较流畅，CPU会被卡死。但是呢，一天就只能提交一次。 这里放下核心代码： ```python import torch
全网最适合入门的面向对象编程教程：57 Python字符串与序列化-序列化与反序列化
全网最适合入门的面向对象编程教程：57 Python 字符串与序列化-序列化与反序列化 摘要： Python 序列化与反序列化是将 Python 对象转换为字节流（序列化）以便存储或传输，和将字节流转换回对象（反序列化）的过程，pickle 模块和 shelve 模块是 Python 内置的序列化工具，以将 Python 对象序列化为二进制数据并存储或传输。 原文链接： FreakStudio的
数信杯南部赛区 tornado
是道WEB0解题，在赛中时感觉快做出来了（其实没有），于是赛后重新尝试了一下，终于给搞出来了 进去是个普通页面 没有能ssti的点，但是通过源码发现了merge 就基本确定是考原型链污染 需要本地搭建调试 一开始根据源码 我想的是直接污染静态目录 然后将静态目录改到根目录下 这样就能直接访问到/flag 但是这里的这个static_path是被用于初始化的，也就是只在
python数据结构学习第一章——栈
在这片文章中，我们使用python3.8自制一个具有基本功能的栈结构，它的功能只有push，pop，peek这三个功能 ` #!/usr/bin/env python # * coding: utf-8 * # @Time : 2024/9/15 19:26 # @Author : Huzhaojun # @Version：V 1.0 # @File : test.py # @desc :
Python用CNN - LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码
全文链接： https://tecdat.cn/?p=37860 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Sabrina Huang 股票市场的波动起伏一直备受投资者关注，准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。股票价格数据具有时间序列特性，近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，各种模型被应用于股票价格预测。长短期记忆（LSTM）模型凭借其记忆功能在剖析时间序
python: create object
class Account(object): """ 账户 """ owner:str #类型提示 """ 类型提示 """ balnace:float #类型提示 """ 类型提示 """ def __init__(self, owner:any, balance:any)
Python设置国内镜像源
python官方各版本下载地址： https://www.python.org/ftp/python/ Python 第三方库国内镜像下载地址 豆瓣 https://pypi.douban.com/simple 阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
js 数学计算精度库 比较
统计时间取自 2024/10/12 以下三个库均由mikemcl 大神/团队提供，所以不存在好坏，需求区别使用场景。 库名/特点 big.js bignumber.js decimal.js npm周下载量 16,625,952 10,686,819 15,641,683 库大小（未打包） 58.7 kb 351 kb 283 kb 近期是否更新 一个月 一年内 两年内
FFmpeg开发笔记（五十五）寒冬里的安卓程序员可进阶修炼的几种姿势
喊了多年的互联网寒冬，今年的寒风格外凛冽，还在坚守安卓开发的朋友着实不容易。因为能转行的早就转了，能转岗的也早就转了，那么安卓程序员比较迷茫的就是，我该学什么安卓技术才好呢？还是直接扔了安卓再去搞别的技术吗？ 下面探讨下安卓程序员还能在哪些方面进阶修炼，主要有以下三个方向。 一、纵向钻研谷歌爸爸推出的最新技术 谷歌就是安卓的爹，只要谷歌不倒，安卓开发就不会倒。今年的谷歌开发者大会都放到北京举办
Pywebview 5.2 storage_path传递参数参数无效
背景 pywebview 5.2 在我测试数据目录时，发现在启动界面后 webview 目录仍然为空 def test_storage_dir(): window = webview.create_window( 'Storage Directory', url='https://kimi.moonshot.cn/' ) webview.st
青少年机器人技术等级考试
2024年12月青少年等级考试安排！ wyg 中国电子学会考评中心 2024年10月12日 13:39 北京 2024年12月青少年等级考试安排 1 考试方式 ···· ···· ···· 1. 在线居家考试（全国）； 2. 对于符合线下考试要求的考试服务网点，经地方实地调研报学会总部批准后，可组织线下考试。 2
安全：列出linux中所有可登录shell/ssh/sudo的用户
一，列出可登录shell的用户 root@lhdpc:~# grep bash /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash liuhongdi:x:1000:1000:liuhongdi,,,:/home/liuhongdi:/bin/bash 只显示用户名: root@lhdpc:~# grep bash /etc/passwd | cut -d: -
ReplitLM: 开源代码生成模型的新突破
ReplitLM ReplitLM模型简介 ReplitLM是由在线编程平台Replit公司开发的一系列开源大型语言模型(LLM),专门用于代码生成和自然语言处理任务。这些模型在大规模代码数据集上进行训练,能够理解和生成多种编程语言的代码,为开发人员提供强大的AI辅助编程工具。 目前,ReplitLM模型系列包括以下主要版本: replit-code-v1-3b:一个拥有30亿参数的基础模型 re
LLM Twin: 构建您的生产级AI复制体
llm-twin-course 引言 在人工智能和大语言模型(LLM)快速发展的今天,如何构建一个生产级的LLM系统已成为许多开发者和企业关注的焦点。为了帮助更多人掌握这项技能,Paul Iusztin、Alexandru Vesa和Alexandru Razvant三位专家联合推出了一门名为"LLM Twin: Building Your Production-Ready AI Replica"
用nni进行模型剪枝的示例
第一步：模型训练 用下面的代码训练一个简单的模型：（数据集参考：利用pytorch的datasets在本地读取MNIST数据集进行分类） import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data
吴恩达机器学习课程 笔记6 神经网络的训练方法
神经网络的编译和训练 编译compile()：输入参数有“损失函数loss”、“优化器optimizer”、“评估指标metrics”。主要考虑前两项。 compile()函数所有的可选选项及其示例 “损失函数loss”：决定了神经网络的代价函数。在“训练”的某次迭代结束后，利用输出层的输出结果与真实目标值之间的差异计算神经网络的代价。进而可以通过反向传播更新参数。 “优化器opti
GenossGPT：开源AI模型的统一接口
GenossGPT：开源AI的革新之路 在人工智能快速发展的今天，各种强大的语言模型层出不穷。然而，不同模型间的接口差异给开发者带来了不小的挑战。为了解决这一问题，GenossGPT应运而生。这个开创性的开源项目旨在为各种AI语言模型提供一个统一的API接口，让开发者能够轻松地在应用中集成和切换不同的模型。 项目起源与愿景 GenossGPT的诞生源于一个简单而强大的想法：创建一个通用API，使任
MixtralKit: 一个强大的Mixtral模型推理和评估工具包
MixtralKit MixtralKit:探索Mixtral模型的强大工具包 MixtralKit是一个专为Mistral AI公司开发的Mixtral-8x7B-32K MoE模型设计的开源工具包。它为研究人员和开发者提供了一套完整的解决方案,用于探索、评估和应用这一强大的语言模型。本文将深入介绍MixtralKit的主要特性、使用方法以及它在自然语言处理领域的重要意义。 Mixtral模型简
Index-1.9B: 哔哩哔哩自主研发的轻量级多语言大模型
Index-1.9B模型简介 Index-1.9B是哔哩哔哩自主研发的一款轻量级多语言大模型系列,包含以下几个版本: Index-1.9B base: 基础模型,具有19亿非嵌入参数,在2.8T主要为中英文的语料上进行预训练,在多项评测基准上领先同级别模型。 Index-1.9B pure: 基础模型的对照版本,参数和训练策略相同,但从语料中严格过滤掉所有指令相关数据,用于验证指令对基准测试的影响
SkyAGI: 人工智能领域的突破性进展 - 模拟真实人类行为的新技术
SkyAGI:开启人工智能模拟人类行为的新纪元 在人工智能快速发展的今天,一个名为SkyAGI的开源项目正在引起业界的广泛关注。这个基于大型语言模型(LLM)的项目展示了AI在模拟真实人类行为方面的突破性进展,为游戏开发、虚拟助手等领域带来了新的可能性。本文将深入探讨SkyAGI的核心功能、技术原理以及潜在应用,揭示这一创新技术背后的魅力。 SkyAGI简介:模拟人类行为的AI突破 SkyAGI是
Python中语法糖
什么是语法糖？ 语法糖指简化语法，代码的基本逻辑没改变。 语法糖代码示例 列表推导 简单的方式生成列表 语法糖： squares_dict = {x: x**2 for x in range(10)} 输出：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 传统写法： squares = [] for x i
核密度估计 python代码
确实，我提供的示例代码中有一些需要修正的地方。让我们逐一解决这些问题，并提供正确的核密度估计（KDE）的Python代码。 使用 SciPy 进行核密度估计 这段代码应该可以正常运行。gaussian_kde 函数自动选择了一个合适的带宽，但是你可以通过 bw_method 参数来指定带宽的选择方法，例如 bw_method='silverman'。 使用 Statsmodels 进行核密度估计