Python

【1.0】前端的发展史

前端的发展史 HTML(5)、CSS(3)、JavaScript(ES5、ES6): 编写一个个的页面 -> 给后端(PHP、Python、Go、Java) -> 后端嵌入模板语法 -> 后端渲染完数据 -> 返回数据给前端 -> 在浏览器中查看 javascript=ECMAScript(5,6,13) + Dom + Bom Ajax的出现 ->

【4.0】Vue之指令系统

【一】指令系统之文本指令(v-text/v-html) 写在标签上,v-开头的 标签,称之为指令,每个指令都有特殊用途 v-指令名='写原来插值能写的东西' v-指令名='name' # 变量 v-text v-text 指令用于将变量的值渲染到标签的内部。 它会将变量的值作为纯文本内容输出到标签之间,而不会将值作为 HTML 解析。 这意味着如果变量的值包含 HTML 标签,它

windows应用程序icon缓存、查看图标、icon制作方法

windows程序图标缓存 在vs中替换c++程序的图标后,需要重新编译,但是很多情况下都不会刷新,还是看到老的图标,只能重启电脑才能看到新的图标。 通过ChatGPT得到相关的回答如下: 如果在 Windows 上更换了可执行文件 (.exe) 的图标,但是在图标文件已经更改的情况下仍然显示旧的图标,可能是因为 Windows 缓存了旧的图标。为了解决这个问题,可以尝试以下步骤: 从可执行文

【补充】vm对象简解

【补充】vm对象简解 vm是一个Vue实例对象的变量名。 Vue实例对象是Vue.js框架中最核心的概念之一,它扮演着连接数据和视图的桥梁作用。 数据绑定: 通过将vm对象传递给模板语法,可以实现数据的动态渲染。 例如,在模板中使用{{name}}的插值语法,name会被vm对象中的data属性中的name所替换,从而实现了name数据的动态展示。 方法调用: 在vm对象

【5.0】Vue之计算属性和监听属性

【一】计算属性 [1]计算属性是通过依赖变量进行缓存的,这意味着计算属性会保存最近一次计算的结果,并且只有在相关的依赖变量发生改变时才会重新计算。 [2]计算属性只有在其相关依赖变量发生改变时才会重新求值,这也是它与普通函数的一个主要区别。 与函数不同的是,计算属性只在需要的时候才进行计算,而不是每次调用都执行。 这样可以提高性能并减少不必要的计算。 [3]类似于Python中的p

【补充】后端接口处理跨域

【补充】后端接口处理跨域 【1】安装 【2】注册app 【3】配置中间件 【4】配置文件 配置文件中加入:setting下面添加下面的配置

【补充】前后端交互的三种方式

【补充】前后端交互的三种方式 前后端要打通----》从前端发送ajax---》核心:使用js发送http请求,接收返回 使用原生 JavaScript 发送 Ajax 请求 这是一种传统的方式,通过使用 JavaScript 的 XMLHttpRequest 对象来发送和接收数据。 开发者需要手动处理请求和响应的各个阶段,包括请求参数的拼装、请求头的设置、监听响应事件等。 尽管这种方法具有灵

【9.0】Vue之项目规范

【一】vue-cli创建项目 【1】引入 单页面应用(SPA) 单页面应用(Single Page Application,简称SPA)是一种Web应用程序的架构方式。 传统的多页面应用中,每次导航到新页面都会进行整个页面的重新加载。 而SPA只有一个主页面(通常是index.html),页面的内容通过动态渲染来更新,不会重新加载整个页面。 在使用Vue开发SPA时,我们通常只需要一个HT

DataWhale NLP第二期 第一次打卡

理解赛题,跑通竞赛实践全流程 跑通实践基线Baseline,获得自己的成绩 提交任务一打卡,查看个人成绩排行榜 赛题理解 赛题链接 本赛题要求构建一个文本分类器,来区分真实对话和由AI产生的对话,训练的数据包括一系列真实对话和ChatGPT生成的对话样本,参赛选手需要设计并训练一个模型,使其能够准确地将这两种类型的对话进行分类。使用准确率作为评价指标。 baseline代码理解 本赛题是一个文

初识Go(Golang)语言

初识Go(Golang)语言 Go的诞生

python的class类

一.简介   类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例   对象(instance/object):包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法,对象就是方法或者类的具体示例     类变量是所有对象共有,其中一个对象的值改变,其他对象得到的是改变后的效果        实例变量则属于对象私有

win环境下jdk、python、node版本管理器

win环境下jdk、python、node版本管理器 遇到多个项目中使用不同版本的环境时, 做自己的项目和公司的项目使用的也不一致时, 管理器的作用就显现出来了。 20230806,后续再补充 jdk对应jabba[Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [Net.SecurityProtocolType]::Tls12 Invoke-Expres

玩一玩通义千问Qwen开源版,Win11 RTX3060本地安装记录!

大概在两天前,阿里做了一件大事儿。       就是开源了一个低配版的通义千问模型--通义千问-7B-Chat。 这应该是国内第一个大厂开源的大语言模型吧。 虽然是低配版,但是在各类测试里面都非常能打。 官方介绍: Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类

第十章 scrapy框架

  setting文件设置 不遵循robots.txt 协议(要是遵从robots.txt几乎所有的网站都不能爬取)  qiubai.py:(数据解析) settings.py:(设置)   item.py: settings.py:   settin

一个奇怪的错误

最近在学习flask框架。然而在设定环境变量的时候出现了一些问题。  在进入虚拟环境后,试图设定环境变量的时候会出现 Could not import 'hello'. 的提示。解决办法是: cd [文件夹名称].也就是进入主程序所在文件的目录。以我为例子,我是C:...pythonProject,然后hello.py在Locaiweb下面,这个时候输入: cd L

使用MkDocs搭建个人博客

使用MkDocs搭建个人博客 接触编程已经好几年了,阅读了无数大佬的博客文章,但是从来没有自己写过。这其中最重要的原因当然是懒惰,觉得写博客太费时间了,对自己的帮助不大。可是如今发现,自己的记性越来越捉急了,一个技术经过一段时间不接触之后,就几乎完全忘记了。对此我很苦恼,于是萌生了写博客的想法。曾经听说过GitHub上可以搭建博客,一直没有在意,正好借这个机会好好研究下。 MkDocs介绍 根据M

深度 Q 网络(deep Q network,DQN)原理&实现

深度 Q 网络(deep Q network,DQN)原理&实现 1 Q-Learning 算法 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning中,智能体根据称为Q-values的函数来选择行动。Q-values通常表示为Q(s, a),其中s是智能体所

python配置

python配置 pip 设置全局清华源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter 安装 pip install jupyterlab jupyter 内核配置 pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --

tensorflow 版本不同 报错合集

1、 "AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_normal'"问题解决办法 使用 import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() 替换 import tensorflow as tf   2、tensorflow.python.frame

数据量较大时,python 如何加速 matplotlib 的作图

数据量较大时,python 如何加速 matplotlib 的作图? Generated by ChatGPT 当数据量较大时,matplotlib可能会变得缓慢。下面是一些可以加速matplotlib作图的方法: 使用blitting:blitting是一种将图形上下文缓存到位图中的技术,可以提高图形更新的速度。 使用数据抽样:通过对数据进行抽样可以减少数据量,从而加速绘图过程。 使用硬件

在机器学习中使用 SHAP 值实现模型可解释性

推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 机器学习可解释性 机器学习可解释性是指用于解释和理解机器学习模型如何进行预测的技术。随着模型变得越来越复杂,解释它们的内在逻辑并深入了解它们的行为变得越来越重要。 这很重要,因为机器学习模型通常用于做出具有现实世界后果的决策,例如医疗保健、金融和刑事司法。如果没有可解释性,就很难知道机器学习模型是否做出了正确的决策,或者它是否有偏见

使用 LangChain 实现 AI 转型:文本数据游戏规则改变者

推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 在过去的几年里,大型语言模型?—?或LLM为朋友?—?风靡人工智能世界。 随着 OpenAI 的 GPT-3 在 2020 年的突破性发布,我们见证了 LLM 的受欢迎程度稳步上升,随着该领域的最新进展,这种受欢迎程度只会加剧。 这些强大的人工智能模型为自然语言处理应用程序开辟了新的可能性,使开发人员能够创建更复杂的、类似人类的交互

Flowise AI:用于构建LLM流的拖放UI

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ChatGPT Noteable插件:自动化数据分析的 ChatGPT 插件

推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 ChatGPT等生成式AI文本工具使我们的生活更轻松。从规划我们的内容,回答问题到代码生成现在都是可能的。这是我们几年前没有的东西。 ChatGPT 功能甚至通过 ChatGPT 插件进一步扩展。ChatGPT 可以使用插件与第三方应用程序连接,并增强工具以执行其他操作。一种是执行数据分析,我们将在本文中进一步探讨。 它是如何工作的

Visual ChatGPT:Microsoft ChatGPT 和 VFM 相结合

推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 什么是Visual ChatGPT? Visual ChatGPT 是一个包含 Visual Foundation 模型 (VFM) 的系统,可帮助 ChatGPT 更好地理解、生成和编辑视觉信息。VFM 能够指定输入输出格式,将视觉信息转换为语言格式,并处理 VFM 历史记录、优先级和冲突。 因此,Visual ChatGPT 是

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十)

前言 我们都知道,selenium可以实现Chrome浏览器的复用,绕过登录步骤,实现cookie的复用,playwright同样也可以实现该功能。 环境设置 我们在使用selenium进行浏览器复用时,需要提前将Chrome浏览器配置到我们的环境变量中,具体步骤如下: 找到Chrome浏览器的安装路径,如下图: 将'C:Program Files (x86)GoogleChromeApp

聊聊程序员的基本素养

基本原则------知识储备, 说白了要能做事情、能干活 这其中包括很多细节 1、技术名词拼写不规范 无论是个人简历,还是技术文档,我经常看到拼写不规范的技术名词,例如 JAVA、javascript、python、MySql、Hbase、restful。 正确的拼写应该是 Java、JavaScript、Python、MySQL、HBase、RESTful,不要小看这个问题,很多面试官很有可能因

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十三)

前言 我们在进行web自动化时,经常遇到一些不好操作的元素,普通的元素定位和操作容易报错,如果我们使用的selenium的话,就可以使用selenium调用js脚本进行操作。在playwright 中也有类似的方法,使用page.evaluate()执行JavaScript脚本。 page.evaluate()和page.evaluate_handle()之间的唯一区别是page.evaluate

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十二)

前言 工作和生活中,经常会遇到我们需要进行选择的情况,比如勾选,或者我们选择性别,男女两个性别总是不能同时选中的,比如我们在选择兴趣爱好时,我们可以选择多个自己感兴趣的话题,比如篮球足球电竞等话题。我们在执行自动化测试的过程中,必须要学会处理这样的情况。 页面示例 以下面的界面为例: 页面代码如下: playwright选择操作 上述的就是我们最常见的radio单选框和checkbox多选框,

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