Python
windows terminal中配置on-my-posh，conda虚拟环境提示不生效
遇到了oh-my-posh的conda虚拟环境提示无法生效的问题。 实际不是不生效，只是在~文件夹下面看不到。进入到其他任何文件都能看到虚拟环境提示。 原因是：on-my-posh的配置的python segment的properties中有一个项目是"home_enabled", 默认值是false。 很早以前踩过这个坑，但重装系统又花了很长时间解决这个问题。网上查到的有用资料很少，故记下来。
开源一套接口自动化测试平台，大家一起学习交流
一、概述 Rocket是一款接口自动化测试平台，服务端是Python，前端Vue，源码下载方式放到末尾了。 关键依赖： fastapi httprunner（v3.1.11版本） apscheduler element-ui 二、功能模块 核心功能模块基本开发完成，可以直接拿来用，一些细节功能待开发，具体如下： 系统管理 用户管理 字典管理 管理中心 项目管理 脚本管理 环
模糊散布熵Fuzzy dispersion entropy（Python版）
熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。模糊散布熵(Fuzzy dispersion entropy，python代码：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJuVmZ1u)是采用一种新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合，解决复杂的分类或预测问题，可用于生物医学、神经科学、电气、交通、
ptyhon: remame file using Prefix and suffix
# 创建测试文件 #for i in range(0, 10): #f = open('test/' + str(i) + '.txt', 'a+') #f.close() path = input("请输入路径：") print("该文件夹中的所有文件有：") temp_file_name = []
django ORM查询优化
前言 我们在使用django开发后端接口的时候，经常使用ORM来查询，然后来处理各种各样的数据，下面的一些方法可以提高ORM的查询效率 一、value 创建两张表 使用all查询 打印结果以及打印的sql 使用values查询 打印结果 上面通过控制台打印可以看到，输出的sql是不一样的，使用all查询明显是多查询了一次，通过values进行了连表操
python笔记：第六章函数&方法
1.系统函数 由系统提供，直接拿来用或是导入模块后使用 2.自定义函数 函数是结构化编程的核心 使用关键词def来定义函数 为函数添加文档字符串 2.1 函数的返回值 如果不自定义返回值，则无返回值 关键字 return 用明确的变量组来接受函数输出值，便于后期查看（序列解包），不用元组 2.1 函数的参数 指定赋值调用，增加可读性 给函数设置默认参数，不传
第一个 Pywebio 应用
新建项目目录 你可以通过命令行终端或 vscode 的资源管理器完成这一步骤。 在 project 文件夹下新建 HelloPywebio 文件夹。 然后在该文件夹下创建 HelloPywebio.py 文件。 完成之后的目录结构应该像这样。 编写应用的主函数 打开 HelloPywebio.py，接下来的在此文件中编写代码。 导入 pywebio 模块。 定义应用的主函数，作为应
nginx，uwsgi，flask
当 Nginx 和 uWSGI 用于部署 Flask 应用，并且用户在浏览器中输入对应的 URL 与端口来访问该应用时，以下是大致的访问步骤： DNS 解析：首先，浏览器会使用 DNS（域名系统）来将 URL 的域名部分解析成 IP 地址。 连接到服务器：然后，浏览器尝试通过 HTTP 或 HTTPS（取决于 URL 使用的是哪个）连接到解析得到的 IP 地址，连接的端口是 URL 指定的
机器学习洞察 | 分布式训练让机器学习更加快速准确 分布式 机器学习 PyTorch Amazon SageMaker
机器学习能够基于数据发现一般化规律的优势日益突显，我们看到有越来越多的开发者关注如何训练出更快速、更准确的机器学习模型，而分布式训练 (Distributed Training) 则能够大幅加速这一进程。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发者对接世界最前沿技术，观点，和项目，并将中国优秀开发者或技术
人生第一次面试？面经
0 前言 昨天下午做测评题做到晚上7点，吃完饭（商业街什么甜皮鸭卤肉饭，又贵又难吃），看完了电影《师父》就迷迷糊糊睡了。 今天上午本来打算读6.824的论文，但是没啥兴趣学习了。结果11点的时候突然就收到迈普基金HR的联系了，开始约我下午4点一面。 我就认真洗了个澡，剃了胡子啥的.... HR跟我说可能会问底层存储，多进程多线程相关知识，所以我就开始找操作系统的八股文来看。 中午1点半左右出发
群晖DSM 7.2 安装 git 代码管理平台Gitea
获取gitea镜像 创建挂载的文件夹 进入/volume1/docker/文件夹创建 gitea 所需文件夹 app.ini docker-cli.sh docker-compose.yml 根据已编排好的docker-compose.yml启动容器docker-compose up -d README.md渲染显示不正常 渲染显示不正常 渲染正常 配置Alp
本地私有化部署大模型RWKV-懒人包一键安装享受专属免费大模型-RWKV Runner
仓库地址：https://github.com/josStorer/RWKV-Runner 预设配置已经开启自定义CUDA算子加速，速度更快，且显存消耗更少。如果你遇到可能的兼容性问题，前往配置页面，关闭使用自定义CUDA算子加速 如果Windows Defender说这是一个病毒，你可以尝试下载v1.3.7_win.zip，然后让其自动更新到最新版，或添加信任 对于不同的任务，调整API参数会获
python搞直方图遇到的问题
我是初学python，请别见笑，如有好的意见，还望提出。嫌字多的，直接看末尾的结论。 在学习python过程中，看到一个b站的教程，名字是Python获取小说数据并分析（为了避免广告嫌疑不打链接了），本来一个爬虫的小例子，折腾了一天时间。在这里分享出来，看能不能帮助到有需要的人。 程序大概是这样： 1、用requests获取一个小说网页的数据，大概就是类别，书名，字数等信息，用etree提出来。
aardio桌面软件开发 简单，打包后文件小，支持 .net python 和 众多插件
aardio 编程语言 - 官网 aardio 🔊 专注于桌面软件开发，17年一直保持非常活跃地更新( 更新日志 )，aardio 被多年用于生产项目实践，久经测试和锤炼。aardio 在诞生之初就设计了良好的架构与语法。正因如此，aardio 历经17年发展，日新月异，每一年都会带来大量的更新扩展，但仍然能保持最初简洁高效的结构与语法，即使是
ChatGPT Code Interpreter 高级指南
代码解释器 Code Interpreter (Alpha) 是一个实验性的 ChatGPT 模型，具备以下功能 使用 Python 进行编程：模型内置一个 Python 解释器，可以运行 Python 代码。 处理上传和下载：支持将文件上传到当前对话工作区，并下载工作结果。 沙箱化执行环境：解释器插件在一个受保护的执行环境中运行，包括防火墙和临时磁盘空间。 持久会话：代码由解释器
9、DolphinScheduler工作流调度引擎_1
一、DS概述 1、DS是什么 官网：https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/index.html logo: 跟Azkaban等流⾏的⼯工作流调度引擎⽐比较如下： 2、特性 &nb
NLP应用 | thumt的bleu评估讲解
传入参数： model： sorted_key： eval_dataset： params.output： references： load_references 的 Python 函数，它接受一个名为 pattern 的参数。它的功能如下： 如果 pattern 是空字符串或 None，则返回 None。 它使用 glob 模块来查找与给定模式匹配的所有文件名。glob 函数返回一个
python3使用pip安装wordcloud报错error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
背景： 使用的是Anaconda集成环境，python版本是：3.10，安装wordcloud包，使用的命令是：pip install wordcloud，出现报错：error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudi
Anaconda使用conda安装jieba分词的正确方法
python开发环境使用的是Anaconda，就不再赘述了，前面也有提到过，jieba是python用于对中文进行分词的第三方包，本以为像安装其他包一样，直接执行：conda install jieba，结果发现这样安装不了！ 解决方法： 当然了，你要是不嫌麻烦，也可以先手动下载jieba的安装包，解压到anaconda的pkgs文件夹下，使用命令行手动进行安装，
多行文本转成一行的实现方法
哈喽大家好，我是咸鱼 不知道你们有没有遇到过下面的情况，以我为例 有时候我会收到批量操作服务器的需求，且我会拿到一个服务器 ip 列表，它是一个多行的形式，如下所示 但我使用 saltstack 进行批量操作时，我需要将上面的多行 ip 转成一行的形式才能执行 saltstack 命令 如果是少量 ip，直接手动操作就行；如果 ip 数量特别多，手动转换的话就特别的麻烦了 下面我将介绍两个比较