Python
977_有序数组的平方
977_有序数组的平方 【问题描述】 给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序。 提示： 1 <= nums.length <= 104 -104 <= nums[i] <= 104 nums 已按 非递减顺序 排序 【算法设计思想】 在本题中，利用双指针法可以高效地解决这个问题。由于输入数组已经
基础靶机(CentOS7)自测练习WP
1信息收集 2信息利用 111端口rpcbind漏洞 msf验证存在漏洞： redis密钥登录ssh 需要注意的是写入公钥时要前后多几个换行符，不然可能写入后会有乱码 利用fscan工具写入公钥也可以： redis任务计划反弹shell利用 redis主从复制利用（失败） 利用失败，应该是靶机redis配置不充分。 Web小皮面板： 参考：https://zhuanl
Llama3学习记录
Llama3学习记录 Llama3是一个稠密的transformer网络模型，应用于预测文本序列的下一个token。相较于先前版本的Llama模型，其性能提升主要来自于数据质量的提升以及多样性，并且也受益于模型参数的增加 1. 网络架构 由上图可知，Llama3是一个decoder only的网络模型 Llama3模型具体架构层如上图，可以看到，Llama模型使用了前置的RMSNor
使用pyenv和venv管理python环境
1.pyenv与venv的关系 pyenv是一个用于管理多个Python版本的工具，主要专注于解决不同项目需要不同 Python 版本的问题。 venv是Python内置的虚拟环境管理工具，主要用于创建隔离的 Python 环境，帮助避免在不同项目之间发生包依赖冲突。 总结：pyenv用于安装Python的多个版本，venv用于隔离不同项目的引用的包的冲突 2.pyenv安装 3.pyenv常用命
Java程序开发，计算机程序设计
计算机专业毕业，有多年开发经验，现已工作7年，计算机程序设计，java程序，Java代做，微服务SSM，Springboot，vue，jsp等Java管理系统定制开发等。 python开发，django开发，flask开发，php开发，thinkphp、laravel等，前后端都可以做，纯人工手写，用到最新框架，包安装，包维护，包后期代码维护。 有需要的欢迎咨询WX：Yy130214_
利用AutoGpt将任何模型支持o1模型的推理实现
利用AutoGpt将任何模型支持o1模型的推理实现 相信大家都对于OpenAI最新出的o1模型都非常关注，它已经能通过推理让回复的效果更加理想， 但是目前o1的限制太大，而且使用o1至少也是需要购买OpenAI官方的会员价格也在20美刀（好贵！！），于是乎社区出现非常多相似的实现，通过更低成本得到更好的效果，然后我们的AutoGpt借鉴了https://github.com/bklieger-gr
交易柜台系统技术名词
目录交互示意图柜台API前置机行情和交易接口生产环境服务器托管(Co-location)什么是高频交易 (HFT)？ 交互示意图 程序化交易用户是如何与期货公司、交易所进行信息交互的? 柜台 依据国内监管要求，客户无法直连交易所系统，中间必须经过期货公司（Broker）的系统，这便是柜台系统。 期货公司会有多套柜台系统，在功能上可以分为主席和次席系统。 主席柜台 主席系统功能全面，支持出入
Python pycryptodome类库使用学习总结
AES数据加解密 以下代码生成一个新的AES-128密钥，并将一段数据加密到一个文件中。我们使用 CTR 模式（这是一种 经典操作模式, 简单但不再推荐）。 仅使用CTR，接收者无法检测到密文（即加密数据）在传输过程中是否被修改。为了应对这种风险，例中还附加了一个MAC身份验证标签（采用SHA256模式的HMAC），该标签由第二个密钥制成。 最后，接收者可以安全地加载回数据（如果他们知道这两个密
全网最适合入门的面向对象编程教程：50 Python函数方法与接口-接口和抽象基类
全网最适合入门的面向对象编程教程：50 Python 函数方法与接口-接口和抽象基类 摘要： 在 Python 中，接口和抽象基类（Abstract Base Classes, ABCs）都用于定义类的结构和强制子类实现特定的方法，Python 没有内建的接口机制，但可以通过抽象基类（ABC）来模拟接口的行为。 原文链接： FreakStudio的博客 往期推荐： 学嵌入式的你，还不会面向对象？
[1065] Reverse geocoding in python
To implement reverse geocoding in Python, you can use the geopy library, which provides a convenient interface for various geocoding services. Here’s a step-by-step guide to help you get started: S
如何用Python将HTTP接口封装成可视化页面。
在软件行业中，经常会遇到有一些功能只能通过接口触发，没有页面。这样很不方便，。 我们这里，就是通过PyQt5实现，将接口的入参，封装成一个可视化的表单。将用户在表单中填写的数据，传给接口，接口再带参请求业务 1.先看最终的效果，用户打开桌面应用后，只会出现下面的弹窗， 接口代码等，无感
全网最简单ubuntu18.04+mysql5.7+nginx+uwsgi一次性部署Django！！！！！
ubuntu 18.04 ，自带python3.6,mysql 5.7 Nginx******************************* 1. 安装nginx apt-get update apt-get upgrade apt-get install nginx 2. 修改端口为81（可选），是一个链接 /etc/nginx/sites-enabled/def
树莓派4B 64位官方系统使用 Picamera2库，module libcamera not found
先说注意事项： 直接去创建 python env ,使用 pip 安装 Picamera2会提示找不到 libcamera. 需要按照官方说明 python3 -m venv --system-site-packages env 详细步骤参考链接： Using picamera2 in virtual environments picamera2 使用介绍 picamera2库手册解读
开发者工具（F12）进行元素定位
步骤 1：打开开发者工具 使用 F12: 打开你想要查找元素的网页。 按 F12 键（或者右键点击页面，选择“检查”）以打开浏览器的开发者工具。 选择 Elements 面板: 在开发者工具中，通常会默认打开 Elements 面板。该面板显示网页的 HTML 结构和相关的 CSS 样式。 步骤 2：查找元素 启用“元素选择工具”： 在 Elements 面板左上角，有一
win离线下载vscode插件
在有网的电脑上下载vsix文件，下载网址https://marketplace.visualstudio.com/。 进入对应的插件，以python为例。 将vsix放到离线电脑，在vscode界面 选择install from VSIX，选中vsix文件即可。
conda虚拟环境的使用
conda虚拟环境的使用 conda虚拟环境使用前，需要在先安装并且配置好Anaconda。 一、基本使用方法 创建虚拟环境 激活虚拟环境 退出虚拟环境 查看虚拟环境列表 删除环境 环境重命名 使用虚拟环境打开python文件 直接在此文件所在目录中输入cmd并回车，然后弹出的命令符就是直接转至这个位置之中。 随后还要在输入 conda activate
openGemini 发布人才培养计划，与顶尖的数据库专家并肩成长
一、摘要 在技术革新的浪潮中，数据库技术是现代信息技术的基石，openGemini 社区携手开发者，启动人才培养计划，旨在培养新一代云原生数据库技术人才，共同推动云原生数据库技术创新。 二、社区介绍 openGemini 是一款开源的云原生分布式时序数据库，专注于海量可观测性数据的存储和分析，2022 年 10 月开源，2024 年 7 月正式成为 CNCF 沙箱项目。 openGemini 社区
Hackademic.RTB1 打靶记录
第一次打靶机，思路看的红队笔记 https://www.vulnhub.com/entry/hackademic-rtb1,17/ 环境：kali Linux - 192.168.75.131，靶机 - 192.168.75.132 主机发现和端口扫描 扫描整个网络有哪台机子在线，不进行端口扫描 因为靶机是我最后添加的，所以基本可以锁定是132 执行快速扫描全端口 扫描出两个端
Common PyPI?
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python内置装饰器，解决接口自动化中公共方法（如，读excel），无需实例化即可调用
Python 还提供了一些内置的装饰器，比如 @staticmethod 和 @classmethod，用于定义静态方法和类方法。 如接口自动化中，公共的方法，在一个文件夹，其他文件需要调用； 越努力，越幸运！！！ good good study，day day up！！!
从源码角度，深度解读 MySQL 优化器的 GROUP BY 优化策略
本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】MySQL优化器中GROUP BY优化策略介绍》，作者：GaussDB 数据库。 1. 背景介绍 在 MySQL 中，GROUP BY 功能至关重要，它允许用户依据一个或多个列的值对结果集进行分组，通常与聚合函数（如 COUNT, SUM, AVG 等）结合使用。在日常查询中，包含 GROUP BY 子句的查询效率往往较低，主要原因是 GROUP
Meta Llama3 论文研读
一、 引言概述（Intro & Overview） Llama3是一系列基于Transformer结构的大型多语言模型，通过优化数据质量、训练规模和模型架构，旨在提升模型在各种语言理解任务中的表现。 通过引入更优质的数据和更高效的训练方法，Llama3展示了在自然语言处理领域的巨大潜力。其创新点在于其综合了多种优化策略，以解决当前大型语言模型面临的挑战。 二、数据集（Datas
yolov8模型转onnx
1.安装yolov8 2.模型转换 from ultralytics import YOLO # Load the YOLOv8 model model = YOLO("yolov8n.pt") # Export the model to ONNX format model.export(format="onnx") # creates 'yolov8n.onnx'