Python
（三）linux同时安装pytorch和tensorflow1.14，忽略错误
一、命令 环境 python3.7 二、requirements.txt 三、安装geometic pip install torch_geometric gihub https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric wheel https://data.pyg.org/whl/
安装robotframework-ride后，没有图标生成，并且点开ride.py会闪退
如果安装robotframework-ride后没有生成图标，可以将ride.py发送到桌面快捷方式 如果ride.py点开后会闪退，可以右键这个文件，然后配置打开方式，选择当前目录的pythonw.py文件。 此时再次双击ride.py应该可以成功打开页面。
prometheus Loki日志采集分析工具，loki与ELK的区别
一、Loki是什么？ Loki是由Grafana Labs开源的一个水平可扩展、高可用性，多租户的日志聚合系统的日志聚合系统。它的设计初衷是为了解决在大规模分布式系统中，处理海量日志的问题。Loki采用了分布式的架构，并且与Prometheus、Grafana密切集成，可以快速地处理大规模的日志数据。该项目受 Prometheus 启发，官方的介绍是：Like Prometheus,But F
使用python3 Django 根据用户角色来校验权限装饰器
定义用户角色 在Django中，通常使用User模型来表示用户，可以通过扩展User模型来增加角色属性。例如，可以定义一个Profile模型扩展User模型，并在Profile模型中增加一个roles字段，用于保存用户的角色信息。 定义权限 在Django中，可以使用装饰器或者中间件来实现权限控制。首先需要定义角色和权限之间的映射关系，可以使用一个字典来存储角色和权限的对应关系。
django-simpleui使用
django-simpleui使用 安装 settings配置 升级simpleui 修改主题 图标 菜单 模板 修改模板修改模板 重写首页，在templates目录中新建admin文件夹，然后添加index.html 如果选择继承方式，就只能采用block 全部重写 头部添加自定义代码 底部添加自定义代码 自定义按钮 字段参数 链接按钮 layer对话框按钮 字段说明
np.bincount方法
官方文档 out = np.bincount(x[, weights, minlength]) 该函数用于统计输入数组内每个数值出现的次数，输出数组中的索引值对应的是输入数组中的元素值，若输入数组中的某个数值出现了一次，则输出数组对应索引值上的数加一 参数 x: 输入，1维非负数组 weights: 权重数组, 可选参数，如果指定了这一参数， 则某个数值n在输入数组x中每出现1次，假设这个数在
import win32com.clien
win32com.client就是一个封装为.py的VBA，主要就是用它来写一些宏脚本来进行Excel的操作，区别于python，它本身是需要区分大小写的 绝圣弃智，民利百信；绝仁弃义，民复孝慈；绝巧弃利，盗贼无有
如何用ChatGPT学Python
大家好，欢迎来到 Crossin的编程教室 ！ 关于ChatGPT的能力，大家想必都已听说，很多同学应该都亲自体验过了。其在自然语言处理方面的出色表现，绝对是颠覆了之前大众对人工智能的印象 但ChatGPT的能力还远不止对于语言文字的处理，它甚至可以对代码进行理解和生成，这有赖于它丰富的知识库和背后强大的神经网络系统。 今天我们就来聊一聊，几种可以用ChatGPT来辅助Python编程学习的方式。
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用（服务化部署 - Docker）
目录安装Docker 安装PaddleOCR 安装准备PaddleServing的运行环境，模型转换Paddle Serving pipeline部署重启测试 百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览 百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理（离线部署） 百度飞桨
uiautomator2获取UIObject元素的属性info用法
info是UIAutomator2中用来获取控件属性信息的方法。该方法可以获取到指定元素的一些属性信息，例如控件的文本、坐标、大小、类名、包名、是否可见等。使用该方法可以帮助我们更好的理解应用程序的UI结构，并找到需要操作的控件元素。 info是UIAutomator2中的一个方法，用于获取指定元素的属性信息。该方法返回的信息是一个Python字典对象，其中包含了一些常用的属性信息, 如下所
机器学习-KNN算法
1. 算法原理（K-Nearest Neighbor） 本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别 找到离其最近的 k 个样本，并将这些样本称之 为「近邻」(nearest neighbor)。 对这 k 个近邻，查看它们的都属于何种类别（这些类别我们称作「标签」 (labels)）。 然后根据“少数服从多数，一点算一票”原则进行判断，数量最多的的标签类别就是
蓝桥杯 基础练习 特殊回文数（C++）
资源限制 内存限制：512.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 123321是一个非常特殊的数，它从左边读和从右边读是一样的。 输入一个正整数n， 编程求所有这样的五位和六位十进制数，满足各位数字之和等于n 。 输入格式 输入一行，包含一个正整数n。 输出格式 按从小到大的顺序输出满足条件的整数，每个整数占一行。
Walkthrough-WINTERMUTE 1
0x01 环境 靶机地址： https://www.vulnhub.com/entry/wintermute-1,239/ 两个靶机，做网络隔离 STRAYLIGHT 一张网卡桥接，另一张仅主机模式，桥接网卡时，可能有点问题，重选一下网卡就好了 Kali做桥接网卡 NEUROMANCER 仅主机 kali和NEUROMANCER网络不联通 0x02 过程 STRAYLIGHT 1.信息收集
办公自动化pandas批量处理数据
需求如下： 实现代码： 未优化代码 优化代码 优化后的代码主要使用了字典的映射关系来进行替换操作，避免了使用嵌套循环的方式。通过将表一中的姓名作为字典的键，昵称作为字典的值，构建了一个映射关系的字典。然后使用 map() 函数将表二中的昵称根据字典进行替换，并使用 fillna() 函数填充未匹配到的值。 这种优化方式可以减少循环的嵌套层数，提高了替换操作的效率，从而降低了时间复杂度。
Pytest - Fixture(7) - 作用域执行顺序
Pytest - 作用域执行顺序 如果有多个、不同作用域的需要执行，要弄清楚它们将执行的顺序； pytest首先执行范围更高的fixtrue； 在请求fixture函数中，先执行较高作用域范围的fixture（session，package，module）； 再执行在较低作用域的fixture（class，function）； test_py.py 执行顺序结果
Pytest - Fixture(8) - 作用域依赖关系
Pytest - 作用域依赖关系 添加了 @pytest.fixture ，如果fixture还想依赖其他fixture，需要用函数传参的方式： 当一个函数请求另一个函数时，首先执行另一个函数。 如果函数 b 请求函数 a，函数 a 将首先执行，因为 b依赖于 a ，没有 a 就无法运行。 即使 b 不需要 a的结果 ，它仍然可以请求 a 是否需要，确保在之后执行 a。 te
Python变量基础知识
Python变量基础知识 - Python专栏 - 万象专栏 (wanxiangsucai.com) 举例： 第一种：myName myFriendName 第二种：MyName MyFriendName 第二种：my_name my_friend_name 半抹灯芯 ： https://www.
python day6
第一阶段 第六章 6.1 数据容器 6.2 列表 列表中元素类型不限， 可以混合 ["itheima", 888, True] 6.3 列表遍历 下标定义可以反向 6.4 列表操作 &n
Pytest - Fixture(9) - Fixture传参给测试用例
Pytest - Fixture传参给测试用例 如果想要依赖fixture传递参数给测试用例，可以通过 yield 或者 return 来返回参数； yield：实现setup和teardown，并将参数传递给测试用例； return ：仅实现setup，并将参数传递给测试用例而已； 传单个参数 return 传递单个参数： test_py.py yie