Python
QT Widgets模块源码解析与实践
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QT QML模块的持续集成
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js逆向实战之Bitcoin浏览器交易x-apikey参数加密逻辑
声明：本篇文章仅用于知识分享 实战网址：https://www.oklink.com/zh-hans/btc/tx-list 分析过程 访问网址，会触发一条数据包。 看它的响应内容。 就是我们想要获取的内容，找到数据了。可以先尝试直接去访问该url，看能否获取数据。 回显如下。 提示我们API_KEY未找到，说明代码中少了这个参数，再回去看数据包是否有API_KEY。 有，但是是一串
使用requests库发送get和post请求
requests库是python的第三方模块，是一个简单易用的HTTP库，它允许发送HTTP/1.1请求，无需手工添加查询字符串或编码。需要在cmd里使用pip install requests或在anaconda prompt中使用conda install requests命令安装。 可以在官网查看详细信息：https://cookbook.openai.com/，在cmd中输入pip sho
INFO3616/CSEC3616/CSEC5616
INFO3616/CSEC3616/CSEC5616 — S2 2024 Assignment - 2 This is an individual assignment. This assignment worths 10% of the final 
Rebound-hackthebox
端口扫描 smb探测 RID 枚举 使用 CME 工具对指定主机的 SMB 服务进行扫描，并尝试使用 RID 枚举技术获取主机上的用户和组信息。 RID 枚举（Relative Identifier enumeration）是一种用于获取 Windows 主机上用户和组信息的技术。在 Windows 中，每个安全主体（如用户、组等）都有一个相对标识符（RID），用于在安全描述符中唯一标识该
Kubernetes-1. 介绍和安装
1. Kubernetes介绍 下载网址：https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases 1.1 Kubernetes的概述 容器编排技术： 容器编排系统可以对多个docker主机进行统一的管理和调度，协调容器化应用程序的部署、伸缩、发现和管理。主要的容器编排系统如下 Docker Swarm: Docker官方提供的容器编排系统，用于将一组
24/9/21 python的推导式、生成器
python推导式和生成器 介绍 1. 列表推导式（List Comprehension） 列表推导式是最常见的一种推导式，它允许你用一行代码生成列表，形式如下： expression：要添加到新列表的值，可以是简单的变量，也可以是运算结果。 item：来自迭代对象的每个元素。 iterable：任何可迭代对象（如列表、字符串、range 等）。 if condition：可选，用来筛选符合条
用户验收测试指南2业务需求
2 业务需求 既然我们了解了 UAT 的背景和目的，下一阶段就是要了解业务需求。本章将解释什么是需求、如何编写需求以及业务需求与 UAT 的关系。本章还将阐明为什么在进行 UAT 时，需求可能与实际业务需求不一致，以及如何克服这种限制。 本章涉及的主题 业务需求 业务意图和用户期望 验收标准 需求类型 业务需求的优先级 业务需求和 UAT 之间的关系 开发和 UAT 之间的关系 UAT的范围 构
27. 守护进程、进程间通信
1. 僵尸进程与孤儿进程 1.1 前言 在unix中，所有的子进程都是由父进程创建的，子进程再创建新的子进程 子进程的结束和父进程的运行是一个异步的过程，即子进程运行完成时，父进程并不知道 当子进程运行完成时，父进程需要调用wait()或waitpid()来获取子进程的运行状态 1.2 僵尸进程 （1）概念 指子进程运行完成后，父进程没有进行管理，子进程的资源没有得到正确的释放从而占用
【Python】pip安装加速：使用国内镜像源
【Python】pip安装加速：使用国内镜像源 零、使用命令行设置 一、设置全局镜像源 随便使用下面任一命令即可 阿里云： 豆瓣： 清华大学： 中国科学技术大学： 二、遇到的问题，信任镜像源 最新版的pip要求必须使用https，如果源不是https协议的，会报如下错误： WARNING: The repository located at ... is not a trusted or
动态规划——问题的特征与求解步骤精解
动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推的方式去解决。动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子阶段，按顺序求解子阶段。与分治不同的是，在动态规划过程中，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息，也就是说前后阶段的问题求解存在依赖关系。在求解任一子问题时，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题
web架构-nginx负载均衡
nginx的负载均衡 Nginx 是一个广泛使用的反向代理服务器，能够高效地实现负载均衡。负载均衡的核心作用是将来自客户端的请求分发到多个后端服务器上，从而平衡每台服务器的压力。通过Nginx，我们可以实现多种负载均衡算法，如轮询、IP哈希等。 在上述配置中，proxy_pass 指令将所有匹配到根路径的请求代理到后端定义的 upstream 服务器池。proxy_set_header 用于
Thonny version 4.1.6
https://thonny.org/ https://github.com/thonny/thonny/releases 安装包的两种方式： 第一钟 第二种： pip国内源推荐 源url 清华 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 阿里 http
gdb动态调试工具使用（使用pwndbg插件）
1、加载程序到gdb 2、运行程序 3、查看寄存器信息 4、显示指定范围的汇编指令 5、设置显示的汇编指令格式为intel 6、指令执行 7、断点设置 8、打印操作 9、设置内存值 10、打印函数地址 11、打印栈地址 12、cyclic构建字符 13、打印字符串的地址 14.查看内存 15.查看plt、got、elf 16.子进程调试设置 17.寻找TLS结构体地
《MySQL 基础篇》一：基础概念
Author: ACatSmilin Since: 2024-09-18 数据库与数据库管理系统 数据库的相关概念 DB：Database，数据库，即存储数据的 "仓库"，其本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。 DBMS：Database Management System，数据库管理系统，是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制。用
Python 潮流周刊#70：微软 Excel 中的 Python 正式发布！（摘要）
本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。 分享了 12 篇文章，12 个开源项目，2 则音视频，全文 2000 字。 以下是本期摘要： 🦄文章&教程 ① 微软 Excel 中的 Python 正式发布 ② UV 汇总
打靶记录-Jarbas-Jenkins
靶机链接 https://www.vulnhub.com/entry/jarbas-1,232/ 主机发现端口扫描 扫描网段存活主机，因为主机是我最后添加的，所以靶机地址是135的 扫描主机开放端口，开放端口：22,80,3306,8080 扫描服务版本及系统版本 扫描漏洞，没什么值得注意的漏洞，不过发现了两个文件夹/icons/ 和/robots.txt 渗透优先级
Leetcode 378. 有序矩阵中第 K 小的元素
1.题目基本信息 1.1.题目描述 给你一个 n x n 矩阵 matrix ，其中每行和每列元素均按升序排序，找到矩阵中第 k 小的元素。 请注意，它是 排序后 的第 k 小元素，而不是第 k 个 不同 的元素。 你必须找到一个内存复杂度优于 O(n^2) 的解决方案。 1.2.题目地址 https://leetcode.cn/problems/kth-smallest-element-in-a
docker阶段03 docker容器hosts文件,DNS, 查docker空间占用, 部署自动化运维平台spug, 查docker run启动参数命令, Dockerfile多阶段构建, 容器数据管理, 容器通讯, 修改容器ip(网桥配置), 网络模型
容器内部的hosts文件 容器会自动将容器的ID加入自已的/etc/hosts文件中，并解析成容器的IP 范例: 修改容器的 hosts文件 指定容器 DNS 查看docker空间磁盘占用情况, 清理不再使用的镜像 实战案例: 利用 Docker 快速部署自动化运维平台 个人开发的小项目 查看docker run启动参数命令 忘记
基于 Qwen2.5-Coder 模型和 CrewAI 多智能体框架，实现智能编程系统的实战教程
9 月 19 日，阿里开源了 Qwen2.5 系列大模型全家桶：除常规的语言模型 Qwen2.5 之外，还发布了专门针对编程的Qwen2.5-Coder模型和数学的 Qwen2.5-Math 模型，并且针对每个模型都提供了不同规模参数版本，包括： Qwen2.5 语音模型: 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B 和 72B Qwen2.5-Coder 编程模型: 1.5B,
为啥chrome查看到网页，只有5000多行，应该有1万多行才对
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【磐奚鸟】问了一个Python网络爬虫处理的问题，这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 这里【惜君】给了一个指导，可能网站有限制数据量。 这里【瑜亮老师】发现了问题所在，如下图所示： 数据方面确实存在， 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫的问题，文中针对该问题，给出了
获取抖音cookie-代发视频-代评论等
我们可以使用python脚本调起chrome浏览器 扫码登录后，把cookie保存下来 然后就可以基于cookie这个身份，去登录到该账号的后台了 就相当于已登录状态 感兴趣的联系/: llike620 十年开发经验程序员，离职全心创业中，历时三年开发出的产品《唯一客服系统》 一款基于Golang+Vue开发的在线客服系统，软件著作权编号：2021SR1462600。
day5[8G 显存玩转书生大模型 Demo]
使用 Cli Demo 完成 InternLM2-Chat-1.8B 模型的部署，并生成 300 字小故事，记录复现过程并截图。 1,创建开发机 2.环境配置 在 /root/share/pre_envs 中配置好了预置环境 icamp3_demo 3.并创建一个 cli_demo.py。 4.通过 python /root/demo/cli_demo.py 来启动我们的 Demo。 效果如下图所
RAG能解决大模型的什么问题？不能解决什么问题？
RAG OVERVIEW https://opendatascience.com/getting-started-with-multimodal-retrieval-augmented-generation/ What is RAG? RAG is an architectural framework for LLM-powered applications which consists of
[神经网络与深度学习笔记]PCA降维
PCA降维 PCA是一种无监督降维算法，它是最常用的降维算法之一，可以很好的解决因变量太多而复杂性，计算量增大的弊端。 本质上讲，PCA就是将高维的数据通过线性变换投影的方式映射到低维空间上去，并且保证在投影的维度上，原数据的信息量最大（损失最小）。 PCA的具体步骤 1.特征中心化。每一维的数据都减去该维的均值。这里的“维”指的就是一个特征（或属性），变换之后每一维的均值都变成了0。每一列减去