Python
Oracle AWR学习之二-利用ChatGPT编写一键获取AWR报告的脚本
Oracle AWR学习之二-ChatGPT提升效率之n 背景 ChatGPT的答复 存在的问题 修改后的一键获取awr报告的SQL为:
python将mvk视频转为MP4
1.先安装FFmpeg window下载使用方式： 到官网：Releases · BtbN/FFmpeg-Builds (github.com) 下载 ffmpeg-master-latest-win64-gpl.zip 然后解压，将将压缩包放到一个非中文的文件夹下，然后，配置环境变量 path 中添加 D:ffmpegffmpeg-master-latest-win64-gp
python中集合,序列，映射
在Python中，序列是一种有序的数据类型，它包括字符串、列表、元组和范围。下面是这些序列类型的简要介绍： 字符串（String）：字符串是由字符组成的不可变序列，用于表示文本。可以通过索引访问字符串中的单个字符，也可以使用切片操作访问子字符串。 列表（List）：列表是由任意类型的元素组成的可变序列。列表中的元素可以是不同的类型，并且可以通过索引访问、修改和增加元素。 元组（Tuple）：元组
事件指令，属性指令，style和class，条件列表渲染，事件处理，数据双向绑定，过滤
0 事件指令 0.1 vm对象 0.2 函数传参 1 属性指令 1.1 属性指令使用 1.1 美女小案例 2 style和class 3 条件渲染 4 列表渲染 4.1 v-for 显示购物车 4.2 v-for循环其它类型 5 事件处理 6 数据双向绑定 7 过滤案例
rabbitmq消息队列
消息队列Rabbitmq 1. 什么是消息队列(MQ) Message Queue消息队列是一种应用程序对应用程序的通信方法, 可以是线程(Queue), 也可以是进程之间, 而rabbitmq是进程之间的消息队列 生产者消费者模型: 通过一个容器来解决生产者和消费者之间的强耦合, 两者彼此不通信, 生产者生产完数据直接交给阻塞队列, 消费者直接从阻塞队列中取数据, 阻塞队列就相当于一个缓冲区,
探索 GitHub Copilot：AI 代码伙伴的力量
引言： 在软件开发领域，编写高质量的代码一直是开发者们的追求。然而，代码编写过程中常常会遇到各种繁琐的细节和重复劳动，不仅浪费时间，还可能导致出错。好在现在有了 GitHub Copilot，一款由人工智能驱动的代码伙伴，为开发者提供了强大的功能和更高效的编码体验。本文将介绍 GitHub Copilot 的主要功能，并详细说明如何使用它来提升开发效率。 1. 什么是 GitHub Copil
【Python】导出docx格式Word文档中的文本、图片和附件等
【Python】导出docx格式Word文档中的文本、图片和附件等 零、需求 为批量批改学生在机房提交的实验报告，我需要对所有的实验文档内容进行处理。需要批量提取Word文档中的图片和附件以便进一步检查。如何提取？我想到了用起来比较方便的Python，经过试验，方案可行，故此记录。学生的作业主要是docx或者doc文档，学生把项目打成压缩包后以文件附件的形式放到文档中，另外附上项目运行截图以方便批
odoo add one2many data
def loadinvoiced(self): # filepath = r'D:odooodoo16fapiaosinvoices.xlsx' # df = pd.read_excel(filepath) vals = { 'invoicecode': 'invoicecode123', '
Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述
在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（Text Generation）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及 GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（Large Language Models，或简写为 LLMs）。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们
树莓派和esp8266在局域网下使用UDP通信，esp8266采集adc数据传递给树莓派，树莓派在web上显示结果
树莓派和esp8266需要在同一局域网下 esp8266使用arduino开发： 接入一个电容土壤湿度传感器，采集湿度需要使用adc 树莓派使用python开发： index.html 效果： 多思考也是一种努力，做出正确的分析和选择，因为我们的时间和精力都有限，所以把时间花在更有价值的地方。
R语言关联规则Apriori对抗肿瘤中药数据库知识发现研究
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32660 原文出处：拓端数据部落公众号 肿瘤是近年来严重威胁人类的健康的疾病,据统计,目前大部分种类的肿瘤都呈现不同程度的上升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占全球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。现代医学治疗肿瘤的手段和方式已经日臻完善,主要为手术配合放、化疗联合治疗。 但传统西医治疗在提高缓解率的同时易产生较强的毒副作
python pip安装库时遇到fatal error的问题解决
当时的图片没有留，写点东西做备忘吧。 一开始尝试pip install xx库，cmd提示pip不是批处理文件或命令，解决方法：去属性的高级设置里，在用户变量的Path里增加pip所在的路径，如果不知道pip在哪里，就在cmd里输入where pip查询，查不到就在文件管理里用查询。 解决这个问题后，再尝试安装，错误提示变成了fatal error，后面是一串报错，提示python和pip都在d盘
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方
MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2655 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。 当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因
2023年06月在线IDE流行度最新排名
点击查看最新在线IDE流行度最新排名（每月更新） 2023年06月在线IDE流行度最新排名 TOP 在线IDE排名是通过分析在线ide名称在谷歌上被搜索的频率而创建的 在线IDE被搜索的次数越多，人们就会认为它越受欢迎。原始数据来自谷歌Trends 如果您相信集体智慧，那么TOP ODE索引可以帮助您决定在软件开发项目中使用哪种在线IDE 排名 在线IDE 占比 占比改变 1 JS
Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24407 最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 介绍 一个 ARMA (Auto
代码随想录Day15｜二叉树
二叉树层序遍历登场 层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历，只不过我们应用在二叉树上。 果然看java还是很不爽，C++和python的代码简洁明了 注意边界值的判断，如果一开始输入就是null我们需要加第一句话 如果是null 则立刻return 复习多态-QUEUE Queue接口及其实现类（ArrayDeque和LinkedList）Queue接
How to fix the for...in loop errors in Python All In One
How to fix the for...in loop errors in Python All In One Python 3 errors ❌ TypeError: string indices must be integers solutions demos refs ©xgqfrms 2012-2021 原创文章，版权所有©️xgqfrms,
Python单元测试：一步步了解测试框架、测试用例和覆盖率分析
在软件开发中，单元测试是一个非常重要的环节。它可以确保你的代码能够正常运行，并且在将来的修改中不会出现问题。在Python中，单元测试是非常容易实现的。本文将介绍Python单元测试的所有知识点，包括测试框架，测试用例，测试装置，测试套件和覆盖率分析。 一、测试框架 Python中最常用的测试框架是unittest。它是Python自带的测试框架，可以用于编写测试用例和运行测试。unittest提
Flask Model 做分页
# 手动做分页 persons = Person.query.offset((page-1)) * per_page).limit(per_page) # 1.手动翻页 # offset().limit() # 数据： 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10 # 页码：page=1 # 每页显示数量： per_page=5 # page=1: 1,2,3,4,5 => offse
PlayWright（六）
今天我们来讲下文本输入这个操作 上文中我们已经可以定位元素了，并且还学习了点击操作，但有些是需要我们输入文本信息的，我们来学习下playwright的文本输入 1、文本输入 selector表示要我们定位的元素 value表示我们要输入的内容 例子：打开百度网页，搜索框输入'python'，然后点击搜索 思路：1、定位输
Python rpi_ws281x library All In One
Python rpi_ws281x library All In One Raspberry Pi & Python & WS2812B RGB LED Strip rpi_ws281x from rpi_ws281x import PixelStrip, Color, ws PixelStrip Color https://github.com/rpi-ws281x h
vul -- Cybero靶机渗透
（ps：做这个靶机时参考了很多大佬的文章，有些地方属于自己抠破头破也想不到，还有这篇文件就是对自己学习的一个记录，大佬们轻点喷） 信息收集 先获取靶机IP，这里也可以使用arp-scan获取靶机IP 获取到靶机IP为172.16.6.207,使用nmap对靶机进行更详细的信息扫描 nmap -A -p- -T 5 172.16.6.207 21端口被过滤，开启了22端口
python写入数据到timesten
环境: Python:3.6.5 Timesten:18.1.4 db = cx_Oracle.connect("hxl", "oracle", "mytest",encoding="UTF-8")
python mitmproxy抓包库
一.简介 mitmproxy是一款用Python编写的支持HTTP(S)的中间人代理工具。它可以拦截、查看、修改、重放和保存HTTP/HTTPS流量 ，支持命令行界面和图形界面，可用于安全测试、网络调试、API开发和反向工程等场景。mitmproxy具有很高的灵活性和扩展性，可以通过插件机制进行定制化开发和功能扩展。本文注意介绍命令行模式。 二.环境配置及启动 1.安装mitmproxy库
07.基于文本挖掘和 SVM 的股票市场择时交易研究
基于文本挖掘和 SVM 的股票市场择时交易研究 1.关键词 量化投资： 上涨市： 下跌市： 震荡市： 空仓： 投资者情绪指数： 择时交易： 文本挖掘： 私募基金： 股票成交量： 百度指数： 多重共线性问题： Elastic Net变量选择方法： LASSO变量选择方法： Ridge回归： BIC度量标准： 结构风险最小化： 经验风险最小化： Mercer 核展开定理： 非线性映射： Hilber
chatgpt的150个指令大全
chatGPT输出结果的质量高低，和你使用什么样质量的输入内容有关。 今天，小编整理了一些常用的ChatGPT指令，可以通过这些指令让AI帮你整理资料、撰写报告、知识学习、准备面试等等，赶紧收藏起来吧！ 如果还没有找到工具，可以看看如下的 https://www.xsai.online/ 。 所有提示词模板功能列表 💻 充当 Linux 终端 我想让你充当 Linux 终端。我将输入
opencv学习笔记05-numpy 介绍
opencv 简易笔记 5--numpy 介绍 1.numpy 介绍 NumPy（Numerical Python）是 Python 的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比 Python 自身的嵌套列表（nested list structure）结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库