Python——PyQt5笔记

爬虫的笔记整理

网络爬虫首先要认识http和https协议在浏览器中发送一个http请求：1.输入一个URL地址之后，向http服务器发送请求，主要分为GET和POST两种方法2.输入URL之后，发送一个request请求，这时候服务器把response文件对象发送回浏览器3.浏览器中解析返回的HTML，其中引用了许多的其他文件，images，css文件，JS文件等，再次法中request去获取这些内容4.所有的
咸鱼时日翻身·2025-07-07 20:14

【Python】邮件处理2

7.Pythonemail库深度解析：MIME邮件构建与解析的艺术在前面的章节中，我们深入探讨了电子邮件的底层协议（SMTP,POP3,IMAP）以及如何使用imaplib库从服务器接收和管理邮件。
宅男很神经·2025-07-07 20:44

2024年最全kali无线渗透之用wps加密模式可破解wpa模式的密码12_kali wps，网络安全开发究竟该如何学习

三、精品网安学习书籍当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔
2401_84558314·2025-07-07 19:09

计算机网络（网页显示过程，TCP三次握手，HTTP1.0，1.1，2.0，3.0，JWT cookie）

前言最近一直在看后端开发的面经，里面涉及到了好多计算机网络的知识，在这里以问题的形式写一个学习笔记（其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站）1.当键入网址后，到网页显示，其间发生了什么
老虎0627·2025-07-07 19:38

Python多线程vs多进程：一场关于效率的“宫斗戏“，谁才是你的真命天子？

清晨的咖啡还冒着热气，你盯着监控面板上飙升的CPU使用率，键盘敲出的代码在"多线程"和"多进程"之间反复横跳——这可能是每个Python开发者都会经历的"效率抉择时刻"。
·2025-07-07 19:37

【mongodb】mongodb数据备份与恢复

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中
向往风的男子·2025-07-07 19:37

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。
·2025-07-07 18:05

数据存储：使用Python存储数据到redis详解

存储字符串2.2存储列表2.3存储集合2.4有序集合类型2.5存储哈希三、数据的持久化与过期设置3.1持久化3.2过期设置四、其它操作4.1删除操作4.2关闭连接4.3使用连接池4.4处理异常五、总结在Python
数据知道·2025-07-07 18:35

Python 中的循环

目录前言一.for循环二.while循环三.break与continue四.循环与else总结前言Python中的循环：for、while、break、continue与循环中的else。
小羊苏八·2025-07-07 18:05

PyQt5—QTextEdit 学习笔记

二、最简单的QTextEdit实现下面是一个创建QTextEdit并显示的基础案例，适合零基础入门：importsysfromPyQt5.QtWidgetsimportQApp
寄思～·2025-07-07 18:32

Python——pyautogui打地鼠游戏自动化脚本（基于图片定位）

以4399小游戏为例：4399游戏网importpyautoguiimportkeyboardimporttimeimportrandomimportloggingfromPILimportImageGrabimportos#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)
·2025-07-07 18:02

最小二乘法(OLS)python 实践

参考链接：1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归
·2025-07-07 17:59

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库，专注于统计建模和数据分析，广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。
机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

（五)PS识别：压缩痕迹挖掘-压缩量化表与 DCT 系数分析

（一)PS识别：Python图像分析PS识别之道（二）PS识别：特征识别-直方图分析的从原理到实现（三)PS识别：基于噪声分析PS识别的技术实现（四)PS识别：基于边缘纹理检测分析PS识别的技术实现一介绍本文将介绍一种基于量化表分析和
超龄超能程序猿·2025-07-07 17:26

Python高频面试题（四）

以下是Python研发和自动化测试面试中‌更高阶的专项考点及典型问题‌一、并发与异步编程（高级）‌GIL全局解释器锁的应对策略‌问题：GIL如何影响Python多线程性能？如何绕过GIL限制？
Irene-HQ·2025-07-07 17:55

Python常考面试题汇总（附答案）

写在前面本文面向中高级Python开发，太基本的题目不收录。本文只涉及Python相关的面试题，关于网络、MySQL、算法等其他面试必考题会另外开专题整理。不是单纯的提供答案，抵制八股文！！
TT图图·2025-07-07 17:25

Python 编程基础作业总结

本周主要围绕Python基础编程展开了学习，通过一系列的作业题来巩固所学知识。这些题目涵盖了输入输出、条件判断、循环结构等多个基础知识点，下面将对每道作业题进行详细分析。
·2025-07-07 16:54

陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新

1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系：相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast
WangSoooCute·2025-07-07 16:23

交叉编译Python-3.6.0到aarch64/aarch32 —— 支持sqlite3

参考https://datko.net/2013/05/10/cross-compiling-python-3-3-1-for-beaglebone-arm-angstrom/平台主机：ubuntu14.0464bit
·2025-07-07 16:22

python# python:3.5 aarch64构建镜像

构建失败从ubuntu中尝试构建FROMpython:3.5-slimLABELMAINTAINER="[email protected]"#installrelatedpackagesENVENVIRONMENTDOCKER_PRODWORKDIR
Ling丶落·2025-07-07 16:22

opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系

opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版，带一些收费或者专利的算法，还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。
剑心缘·2025-07-07 16:51

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python
枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov
Unacandoit·2025-07-07 16:49

两步移动搜索法（2SFCA）python

以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法，需要准备以下数据集：供给点：表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点：表示潜在使用者的位置及其需求量。
我在北京coding·2025-07-07 15:17

Java、python中高级开发工程师岗位框架要求统计

一、主流框架使用频率框架/技术出现频率说明SpringBoot89%几乎成为Java后端开发的标配，用于快速构建微服务和独立应用。SpringCloud76%微服务架构必备，提供服务发现、配置管理、网关等核心组件。MyBatis/MyBatis-Plus72%最流行的ORM框架，MyBatis-Plus进一步简化开发。Spring68%基础框架，中高级岗位要求深入理解IoC、AOP原理。Hiber
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-07-07 15:46

Java NIO 模型笔记

目录JavaNIO概述JavaBIOvsNIONIO三大核心组件Channel（通道）Buffer（缓冲区）Selector（选择器）Channel详解Buffer详解Selector详解NIO工作流程图示例代码讲解NIO模型的优缺点NIO与Netty简介总结JavaNIO概述JavaNIO（NewI/O）是从Java1.4开始引入的一套新的I/OAPI。主要用于构建高性能、高并发的网络通信程序。
笑衬人心。·2025-07-07 15:16

PPOCRLabel 环境配置教程

PPOCRLabel环境配置教程_哔哩哔哩_bilibili1安装conda2新建环境condacreate--nameppocrpython=3.8--channelhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
ysh9888·2025-07-07 15:15

response.split(“\n“)[0].strip() 是什么

response.split(“\n”)[0].strip()是什么returnresponse.split("\n")[0].strip()这行代码在Python中通常用于对字符串进行处理并返回处理后的结果
ZhangJiQun&MXP·2025-07-07 15:15

Python函数

1文档字符串函数定义下的第一个字符串是文档字符串，用于解释函数。可以通过help(function_name)或function_name.__doc__来查看。2函数返回单个返回值：return一个值无返回值：函数执行完毕没有return语句，或者return后面没有值，会隐式地返回None返回多个值：实际上是返回一个包含所有值的元组(tuple)3参数函数声明：使用def关键字来创建函数默认参
·2025-07-07 15:45

Python-selenium爬取

selenium前言使用python的requests模块还是存在很大的局限性，例如：只发一次请求；针对ajax动态加载的网页则无法获取数据等等问题。
藏在歌词里·2025-07-07 15:44

python --飞浆离线ocr使用/paddleocr

依赖#python==3.7.3paddleocr==2.7.0.2paddlepaddle==2.5.2loguru==0.7.3frompaddleocrimportPaddleOCRimportcv2importnumpyasnpif
·2025-07-07 15:44

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。
·2025-07-07 15:43

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
weixin_39673184·2025-07-07 15:42

llama-cpp-python使用教程

以下是llama-cpp-python的完整使用教程，涵盖安装、基础用法、高级功能（如GPU加速、多模态等）和常见问题解决。
try2find·2025-07-07 15:11

【Python】列表嵌套字典多规则排序

数据a=[{"project":"pro_613","branchList":[]},{"project":"pro_614","branchList":[]},{"project":"pro_612","branchList":[]},{"project":"pro_631","branchList":[]},{"project":"pro_617","branchList":[]},{"pro
魔都吴所谓·2025-07-07 15:10

Redis存储Cookie实现爬虫保持登录 requests | selenium

这明显是很麻烦并且不合理的,所以这次我分享一下怎么可以让我们的程序进行一次登录之后,和普通浏览器一样下次不进行登录直接进行对网站数据的爬取下面的我分享的内容需要前置知识,如果同志有知识不理解,可以查看我以前写的文章Python
·2025-07-07 14:10

Requestium - 将Requests和Selenium合并在一起的自动化测试工具

Requests是Python的第三方库，主要用于发送http请求，常用于接口自动化测试等。Selenium是一个用于Web应用程序的自动化测试工具。
测试界晓晓·2025-07-07 14:08

深度解析：venv和conda如何解决依赖冲突难题

依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试（以创建环境+安装numpy为例）三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python
咕咕日志·2025-07-07 14:08

冒泡排序算法详解（含Python代码实现）

本文将通过Python代码实现冒泡排序，并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是：相邻两个元素比较，将较大的元素不断“冒泡”至右侧，最终实现排序。
算法_小学生·2025-07-07 14:05

PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例

在PyTorch中，.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法，尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。
点云SLAM·2025-07-07 14:35

解决部分机型浏览器 使用pdf.js 出现 undefined is not an object(evaluating ‘response.body.getReader‘) 报错问题

问题undefinedisnotanobject(evaluating‘response.body.getReader’)参考小王子的笔记本的技术博客仔细分析源码后发现，PDFjs的getDocument
HHH 917·2025-07-07 13:33

SVN笔记之SVN启动模式

SVN开源代码的版本控制系统一、生命周期创建版本库→检出→更新→执行变更→复查变化→修复错误→解决冲突→提交更改二、SVN启动模式首先,在服务端进行SVN版本库的相关配置手动新建版本库目录mkdir/opt/svn利用svn命令创建版本库svnadmincreate/opt/svn/runoob使用命令svnserve启动服务svnserve-d-r目录--listen-port端口-r:配置方式
·2025-07-07 13:01

subversion安装、备份、安全认证实践笔记——宋轶聪

在windows上配置svn的方法在linux10.117.100.130上安装svnsvn库的导入导出查看svn服务器版本SVN备份策略Svn服务配置和维护常用命令linux下启动和停止win下启动和停止svn把svn加为系统服务配置apache通过http访问svnsvn命令行====================================在windows上的配置方法=========
etune·2025-07-07 13:58

STM32 开发笔记：从环境搭建到任务调度

今天体验了一把augment确实好用，记录一下STM32开发笔记：从环境搭建到任务调度️环境准备必需工具STM32CubeMX：图形化配置工具，用于初始化MCU外设和生成基础代码STM32CubeCLT
嵌入式的小萌新·2025-07-07 13:56

Github 2025-07-05 Rust开源项目日报Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Rust项目10TypeScript项目1uv:极快的Python软件包安装程序和解析器创建周期：147天开发语言：Rust协议类型：ApacheLicense2.0Star
老孙正经胡说·2025-07-07 13:25

JSONLines和JSON数据格式使用教程

文章目录一、核心区别二、JSONLines的优势三、Python中使用JSONLines1.写入JSONLines文件2.读取JSONLines文件3.处理大文件示例四、常见工具支持1.命令行工具2.编程语言库五
Cachel wood·2025-07-07 12:54

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫
巴伦是只猫·2025-07-07 12:53
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