Python
async await重新理解
去年python学async await时候完全没有理解，写出来很多伪异步代码，现在重新理解 await是挂起当前协程，然后运行其他携程 示例1 如果await后面接的是一个异步函数，那它会挂起当前而运行其他协程，按照这样的理解，main里面创建了一个新的携程任务task，当运行到await asyncio.sleep(2)时运行task（执行另一个任务） 实际上上面那段代码等于 错误代码
浏览器web扫描工具
NO.1 由来 在平时打项目时，拿到入口点后就会遇到一个比较尴尬的问题。扫描吧怕点掉了，不扫就只能手动敲ip访问，耗时耗力。就想着用python写个调浏览器扫描的脚本。 NO.2 代码 只适合扫描小网段资产，毕竟目的就是尽量模拟正常访问的流量。写的一般，有需要的可以自己改改 效果如下，如果在强检测环境下可以更改访问间隔。
Mysql训练营笔记 有用 看1
Mysql架构与内部模块 演示环境： MySQL 5.7 存储引擎：InnoDB 一、一条查询SQL是如何执行的？ 程序或者工具要操作数据库，第一步跟数据库建立连接。 1、通信协议 首先，MySQL 必须要运行一个服务，监听默认的端口（3306）。 通信协议 MySQL 支持多种通信协议。 第一个就是 TCP/IP 协议，编程语言的连接模块都是用 T
【python】类的专有方法
概述 号 方法, 描述 & 简单的调用 1 __init__ ( self [,args...] )构造函数简单的调用方法: obj = className(args) 2 __del__( self )析构方法, 删除一个对象简单的调用方法 : del obj 3 __repr__( self )转化为供解释器读取的形式简单的调用方法 :
【python】函数repr
函数repr 描述：repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式。 repr(object) repr() 方法可以将读取到的格式字符，比如换行符、制表符，转化为其相应的转义字符。 # coding=UTF-8 s="物品t单价t数量n包子t1t2" print(s) print(repr(s)) 输出： 物品 单价 数量 包子 1 2 '物品t单价t数量n包子t1t2 &nb
opencv学习笔记04-色彩转换
opencv 简易笔记 4--色彩转换 1.色彩空间的认识 色彩是人的眼睛对于不同频率的光线的不同感受，色彩既是客观存在的（不同频率的光）又是主观感知的，有认识差异。所以人类对于色彩的认识经历了极为漫长的过程，直到近代才逐步完善起来，但人类仍不能说对色彩完全了解并准确表述了，许多概念不是那么容易理解。“色彩空间”一词源于西方的“Color Space”，又称作“色域”，色彩学中，人们建立了多种色彩
【python】Python报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
问题描述 今天测试程序的时候报错了 通过查阅资料发现原因是查询过相关文档和资料后才发现了问题原因，python的递归深度是有限制的，默认为1000。当递归深度超过1000时，就会报错。 解决方案 可以将递归的深度修改的大一些，即可解决问题，但是还是建议在程序中不要使用太深的递归层数。
celery笔记一之celery介绍、启动和运行结果跟踪
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：celery笔记一之celery介绍、启动和运行结果跟踪 本篇笔记内容如下： celery 介绍 celery 准备 celery 启动和异步任务的运行 运行结果跟踪 1、celery 介绍 celery 大致有两种应用场景，一种是异步任务，一种是定时任务。 比如说在一个接口请求中，某个函数执行所需的时间过长，而前端页面并不是立刻需要在接口中获
公钥密码加密解密（ELGamal，ECC椭圆曲线）
以下是ELGamal加解密的python实现 p=int(input("请输入素数p：")) g=int(input("请输入生成元g：")) x=int(input("请输入私钥x∈(1,p-1)：")) y=(g**x) % p print("公钥为(" + str(y) +','+ str(g) +','+ str(p) + ')'+'n'+"私钥为："+str(x)) k=int(inp
为文件总是自动下载而不是在chrome里以合适的方式来打开
在chrome上装了一个Markdown Viewer的插件，想的是在linux服务器上写点markdown的笔记，想看的时候，用python -m http.server port共享一下，在自己小破记笔记上，也能通过chrome来看一下写的笔记怎么样。 想得挺好，实际操作的时候，发现每次输入对应的markdown文件的url的时候，chrome上就会自动下载对于的文件，而不是在chrome中显
How to use variable in Python String All In One
How to use the variable in Python String All In One 如何在 Python 字符串中使用变量 Python online REPL https://www.runoob.com/try/runcode.php?filename=HelloWorld&type=python3 errors ❌ solutions dem
编码器-解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外，建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解，可以阅读 Jay Alammar 的 这篇博文 复习一下原始 transform
一. 数字图像处理基础
一. 数字图像处理基础 1.1 图像表示 图像就是矩阵，在python中表示为数组形式。 1.2 图像模型 1.2.1 RGB模型 R：红，【0，255】 G：绿 B：蓝 EG:#FF255255255：以两位为跨度，前两位为透明度，随后依次为：R、G、B 模型如下： 1.2.2 HSI模型 H（Hue，色调）：与光波的波长有关，表示人的感官对不同颜色的感 受，如红色、绿色、蓝色等。
动态规划----最长回文子序列
1 题目 5. 最长回文子串 给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串。 示例 1： 输入：s = "babad" 输出："bab" 解释："aba" 同样是符合题意的答案。 示例 2： 输入：s = "cbbd" 输出："bb" 提示： 1 <= s.length <= 1000 s 仅由数字和英文字母组成 2 分
[网鼎杯 2020 朱雀组]Think Java——wp
源文件代码审计 这里使用IDEA打开 Test.class 可以看到这里使用了swagger进行接口的测试，并且在/common/test/sqlDict路径下发送了POST请求，请求参数为dbName Row和Table 都是实体类，没有什么重点 SqlDict.class 可以看到他是用于数据库连接和查询的，接受Test传来的dbName值，并且已知一个数据库myapp 此时可以对/
【python】集合
集合 集合（set）是一个无序的不重复元素序列。可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。 创建格式： parame = {value01,value02,...} set(value) #或者 集合内置
饿了么太狠：面个高级Java，抖这多硬活、狠活（饿了么面试真题）
文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :《尼恩Java面试宝典》 持续更新+ 史上最全 + 面试必备 2000页+ 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费赠送 :《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》 ，帮你 实现技术自由，完成职业升级， 薪酬猛涨！加尼恩免费领 免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷1）加强版》 面试
linux软件安装：rpm安装-yum安装-编译安装-二进制安装
转：https://blog.csdn.net/weixin_43880061/article/details/125354573 1 简介 在CentOS系统中，软件管理方式通常有这几种方式： rpm安装 、yum安装、编译安装、二进制安装 。 编译安装，从过程上来讲比较麻烦，包需要用户自行下载，下载的是源码包，需要进行编译操作，编译好了才 能进行安装，这个过程对于刚接触Linux的人来
京东价格api，商品详情接口，优惠券接口，app详情接口，接口代码对接实现价格监控接口，品牌维权接口，行业分析api接口代码
此次分享的接口代码对接可以获取京东商品价格价格，优惠券信息，品牌，标题，主图，促销价，店铺信息，等页面上看到的信息均可以采集，可用于做一般销量监控、短视频带货销量价格监控，行业数据分析业务，代购业务，商城建设需要数据业务，数据分析等业务，希望以上接口代码对接能够帮助到有需要的朋友。 一、利用电商API获取数据的步骤 1.申请 API 接口：首先要在相应电商平台上注册账号并申请API接口。 2.获
pandas技巧demo总结
pandas 利用正则提取多列 表中一行存在多个子行，或者其他规则标识的数据字符串，利用正则表达式可以提取想要的内容到多列上 字段1 A B C A：描述123nB：描述456nC：描述789 描述123 描述456 描述789 A：描述123nB：描述456nC：描述789 描述123 描述456 描述789 A：描述123nB：描述456nC：描述789 描述123
让工作效率提升10倍：十大AIGC工具评测【建议收藏】
AI技术的普及已经在近年来不断增长。这种技术已经改变了我们与电脑的互动方式，让我们能够更高效、更自然地完成任务。本文将展示10个基于ChatGPT和GPT-3 AI模型构建的最强大的资源，使您更容易充分利用它们的潜力。因此，如果您想利用AI技术改进生活或工作，这篇文章是必读的。让我们开始吧。 1. ChatGPT Desktop ChatGPT Desktop是一种多平台解决方案，可在macOS、
VisualGLM-6B安装教程
VisualGLM-6B安装教程 简介 VisualGLM-6B 是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM-6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共78亿参数。 结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需8.7G显存）。 开源地址 1. 创建
python调用go 混编【暂未实现】
背景： python调用go 混编 我用go写好了一个执行远程命令的函数，可以并发执行20+条命令、 主要困难是：命令的类型都是字符串，想用python进行调用，找了2天的资料，内外网。没找到合适的。 过程中，收集了不少资料，先码在这里把。以后再说吧。 码： CSDN: 51cto: 51cto2: zhihu-liu sir he10.top