Python
django 使用mysql数据库
1.手动创建mysql数据库，比如xadmin create database xadmin charset=utf8; 2.配置django项目setting.py文件中的数据库设置 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 数据库后端 'NAME': 'xadm
Django——中间件
我们在前面的课程中已经学会了给视图函数加装饰器来判断是用户是否登录，把没有登录的用户请求跳转到登录页面。我们通过给几个特定视图函数加装饰器实现了这个需求。但是以后添加的视图函数可能也需要加上装饰器，这样是不是稍微有点繁琐。 学完今天的内容之后呢，我们就可以用更适宜的方式来实现类似给所有请求都做相同操作的功能了。 说的直白一点中间件是帮助我们在视图函数执行之前和执行之后都可以做一些额外的操作，它本质
Python集合 (set) 的增删改查及 copy()方法
集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。 以下是集合最重要的两点： 1、去重，把一个列表变成集合，就自动去重了。 2、关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系。 一、集合的创建 二、添加集合元素的方法 add( )方法： 此方法是用来往集合里添加单个元素，如果已存在，则不会添加。 update( )方法
FLASK项目目录(模仿django)
FLASK项目目录(模仿django) 1. 2.各个文件内容 app/admin/views.py app/init.py app.py 3.好处 4.流程讲解
Locust-通过任务等待机制限制吞吐量
Locust任务等待的几种方式： constant(2) between(1,7) constant_pacing(6) constant_throughput(2) 测试下： 手写一个接口，RT=3s Users = 60 constant(6) constant(3) constant(2) TPS 60/6+3 60/3+3 60/2+3 constant_p
python-文件的读写
python-文件的读写 一、Python 文件读写简述二、使用 open() 打开文件三、使用 read()、readline()、readlines() 读取数据四、使用 write()、writelines() 写入文件五、先写入再读取 一、简述 Python 在文件读写操作中，会使用「内置函数」。 内置函数，包括 open()、read()、readline()、readlines()、w
淘宝天猫京东1688拼多多商品详情API接口（商品价格监控，商品上传等场景）代码对接
抓取淘宝商品详情价格接口代码封装如下： 请求方式：HTTPS POST GET 公共参数 名称 类型 必须 描述key String 是 调用key（必须以GET方式拼接在URL中）API 接口 API 接口secret String 是 调用密钥api_name String 是 API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item_se
机器学习（八）：贝叶斯网络——福尔摩斯推理、草地喷水器推断
实验4 贝叶斯网络 一、 预备知识 二、 实验目的 掌握贝叶斯网络算法的原理及设计； 掌握利用贝叶斯网络算法解决推理分析。 三、 实验内容 福尔摩斯先生在办公室接到了他邻居华生的电话P(W=T)。华生告诉他：他的家里可能进了窃贼P(B=T)，因为他家的警铃响了P(A=T)被告知有窃贼闯入，福尔摩斯迅速开车回家。在路上，他听广播家那里发生了地震。请问他
scrapy：CrawlSpider及其案例
1. CrawSpider介绍 运行原理： 2. pymysql conda install pymysql 3. 案例-读书网爬虫&数据入库 3.1 案例需求 3.2 网页分析 3.3 创建爬虫项目 3.4 创建爬虫文件（与之前有区别） scrapy genspider -t crawl read https://www.dushu.com/book/1188.html
2023.5.25——软件工程日报
所花时间（包括上课）：6h 代码量（行）：0行 博客量（篇）：1篇 今天，上午学习，下午学习。 我了解到的知识点： 1.了解了一些数据库的知识； 2.了解了一些python的知识； 3.了解了一些英语知识； 5.了解了一些Javaweb的知识； 4.了解了一些数学建模的知识； 6.了解了一些计算机网络的知识；
Python竖版大屏2 | 用pyecharts开发可视化的奇妙探索！
目录1、SHINE主题2、LIGHT主题3、MACARONS主题4、INFOGRAPHIC主题5、WALDEN主题6、WESTEROS主题7、WHITE主题8、WONDERLAND主题 你好！我是@马哥python说，一名10年程序猿，正在试错用pyecharts开发可视化大屏的非常规排版。 以下，我用8种ThemeType展示的同一个可视化数据大屏，可视化主题是分析“淄博烧烤”现象。 1、SHI
What is doing __str__ function in Django?
def str(self): is a python method which is called when we use print/str to convert object into a string. It is predefined , however can be customised. Will see step by step.Suppose below is our
使用wx.BitmapButton添加一个位图作为按钮的图标
wx.BitmapButton 是 wxPython 中的一个类，表示一个具有图像的按钮。它继承了 wx.Button 类，并添加了一个位图作为按钮的图标。 wx.BitmapButton 的构造函数如下： wx.BitmapButton.__init__(self, parent, id=wx.ID_ANY, bitmap=wx.NullBitmap, pos=wx.DefaultPositi
3.6 Softmax回归的从零开始实现
我们首先导入相关的包，并读入训练和测试所用的数据集图片的DataLoader: 这里面d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)读入训练和测试所用的图像数据集的DataLoader。 1. 初始化模型参数 Softmax回归模型参数包括W、b。假设输入特征数量为num_inputs，输出的数量（类别的数量）为num_outputs，那么
scrapy：快速入门
1. 安装 2. 项目创建与运行 3. 项目组织架构 4. 工作原理 5. 案例-百度首页 创建爬虫的项目 【scrapy startproject 项目的名字】 注意：项目的名字不允许使用数字开头 也不能包含中文 创建爬虫文件 要在spiders文件夹中去创建爬虫文件 【cd 项目的名字项目的名字spiders】 cd scrapy_baidu_091scrapy_b
新手怎么玩转Linux
Linux是一个非常强大、灵活和可定制的操作系统，这使得它成为了程序员的首选操作系统之一。程序员喜欢使用Linux的原因有以下几点：开源、稳定性、安全性、命令行界面、社区支持。那么新手改如何玩转Linux呢？跟着我一起来看看吧。 以下是对新手的一些建议： 1、了解基本的Linux命令：Linux是基于命令行的操作系统，因此了解基本的命令是非常重要的。例如，ls、cd、mkdir、rm等命令。 2
浅谈GitHub——程序员的圣地
GitHub 是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持 Git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名 GitHub。 GitHub 于 2008 年 4 月 10 日正式上线，除了 Git 代码仓库托管及基本的 Web 管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱（报表）、代码片段分享（Gist）等功能。目前，其托管版本数量非常之多，而且其中不乏知名开源项目，例如
论文解析 -- A Survey of Large Language Models
什么是语言模型？生成式，完成语言接龙或填空 Technically, language modeling (LM) is one of the major approaches to advancing language intelligence of machines. In general, LM aims to model the generative likeliho
盘点一个VScode中Python解释器选择的问题
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者群【PythonPie】问了一个Python解释器的问题，这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 这里【Ineverleft】问了【ChatGPT】，并给出了答案，如下所示： 这可能是由于Conda环境未正确配置或更新导致的问题。您可以尝试重新安装和配置Conda环境，并确保它与VS Code集成正常。如果问题仍然存在，您可以尝试在VS
C#使用词嵌入向量与向量数据库为大语言模型(LLM)赋能长期记忆实现私域问答机器人落地之openai接口平替
------------恢复内容开始------------ 在上一篇文章中我们大致讲述了一下如何通过词嵌入向量的方式为大语言模型增加长期记忆，用于落地在私域场景的问题。其中涉及到使用openai的接口进行词嵌入向量的生成以及chat模型的调用 由于众所周知的原因，国内调用openai接口并不友好，所以今天介绍两款开源平替实现分别替代词嵌入向量和文本生成。 照例还是简单绘制一下拓扑图： &nbs