Python3处理PDF

.Net Framework 4/C# 泛型的使用、迭代器和分部类

一、泛型的使用泛型是用于处理算法、数据结构的一种编程方法。泛型的目标是采用广泛适用和可交互性的形式来表示算法和数据结构，以便它们能够直接用于软件构造。
张鱼小丸子_微辣·2025-06-23 23:03

【异常和错误的区别】

异常（Exception）和错误（Error）在软件开发中是两个相关但不同的概念，它们的核心区别体现在可恢复性、发生场景、处理方式等方面。
￥-oriented·2025-06-23 23:02

Elasticsearch 结果聚合与分页机制详解

一、结果聚合原理Elasticsearch的分布式结果聚合是通过两阶段查询过程完成的：1.查询阶段（QueryPhase）分片级处理：协调节点将查询广播到所有相关分片（主分片或副本分片）每个分片独立执行查询
亲爱的非洲野猪·2025-06-23 23:28

MySQL 数据库管理与操作指南

文章目录MySQL数据库管理与操作指南1.忘记MySQL密码的处理方法2.MySQL数据库备份与恢复2.1数据库备份2.2数据库恢复3.MySQL用户与权限管理3.1创建用户与授权3.2查看所有用户3.3
XMYX-0·2025-06-23 23:58

Java医学图像处理系统实战源码剖析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目详细介绍了基于Java的医学图像处理系统，通过使用Java提供的图像处理库和多线程技术，实现了医疗图像的读取、预处理、分析、分割、存储及报告生成等关键功能。
好学的Jack·2025-06-23 22:28

Redis为什么那么快

Redis是一个单线程应用，所说的单线程指的是Redis使用单个线程处理客户端的请求。
阿杰同学·2025-06-23 22:56

Python Cookbook 4迭代器和生成器

目录4.5反向迭代4.7迭代器切片4.8跳过可迭代对象的开始部分4.9排列组合的迭代4.10序列上索引值迭代4.11同时迭代多个序列4.12不同集合上元素的迭代4.13创建数据处理管道4.14展开嵌套的序列
guoyunfei2018·2025-06-23 22:56

【Python 跨工作簿复制表格技巧大全 （从一个excel文件复制sheet到另一个excel文件）】

这通常我们如果使用pandas中的dataframe就能轻松实现，但是当我们遇到有合并单元格的多级表头的excel，dataframe处理起来就麻烦多了，我们更倾向于使用openpyxl库与pandas
·2025-06-23 22:25

【Python Cookbook】迭代器与生成器（二）

序列上索引值迭代11.同时迭代多个序列12.不同集合上元素的迭代迭代器与生成器（二）5.反向迭代6.带有外部状态的生成器函数7.迭代器切片8.跳过可迭代对象的开始部分迭代器与生成器（四）13.创建数据处理管道
G皮T·2025-06-23 22:54

【Python Cookbook】迭代器与生成器（四）

序列上索引值迭代11.同时迭代多个序列12.不同集合上元素的迭代迭代器与生成器（二）5.反向迭代6.带有外部状态的生成器函数7.迭代器切片8.跳过可迭代对象的开始部分迭代器与生成器（四）13.创建数据处理管道
·2025-06-23 22:54

YashanDB数据库日志管理和故障排查方法

各种性能瓶颈、数据一致性问题和系统故障等常常会影响业务的正常运作，尤其是在处理高并发的在线事务时。
·2025-06-23 22:54

YashanDB数据库日志分析技巧，助力企业快速定位问题

在现代企业中，数据库是信息存储和管理的核心，而数据库日志的有效分析对于快速定位和处理问题至关重要。企业在运营中常常面临诸多挑战，例如数据库性能下降、数据一致性问题等。
·2025-06-23 22:54

YashanDB数据库日志分级管理与归档策略介绍

YashanDB作为满足多样化业务需求的数据库产品，其日志体系设计能够兼顾在线事务处理的高效性与可靠的数据保护，本文将详细介绍YashanDB数据库在日志分级管理与归档方面的技术实现及优势。
·2025-06-23 22:53

ajax关键知识点之Prototype库Enumerabl与集合操作技巧

写作本文的初衷是希望能和大家一起学习进步，深入探讨Prototype库中Enumerabl模块在集合操作中的强大功能，通过总结核心知识点并结合实际案例，帮助大家更高效地处理数组、哈希等集合数据，提升Ajax
奋斗的小羊羊·2025-06-23 22:23

MySQL 数据库操作完整指南

MySQL数据库操作完整指南目录创建数据库连接数据库创建表约束详解插入数据查询数据多表联合查询连接查询高级查询更新数据删除数据视图详解存储过程详解函数详解触发器事务处理索引优化安全性管理备份和恢复性能优化删除表和数据库
yz123lucky·2025-06-23 22:53

【TVM 教程】在 TVM 中使用 Bring Your Own Datatypes

注意，BringYourOwnDatatypes框架目前仅处理数据类型的软件模拟版本。该框架不支持开箱
·2025-06-23 22:20

基础RAG实现，最佳入门选择（四）

-数据摄取：从PDF中提取文本。-带有重叠上下文的分块：将文本拆分为重叠的块以保留上下文。-嵌入创建：将文本块转换为数字表示。-上下文感知检索：检索相关块及其邻居以获
·2025-06-23 22:49

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是貔貅喔·2025-06-23 22:22

Python | A股指标对比【待续】

运行环境：jupyternotebook(python3.12.7)+AKShare1.16.871.先验证安装了AKShare1.16.87如果版本较低则运行以下代码升级到1.16.87#清理旧版本!
于壮士hoho·2025-06-23 21:50

2021.06.08|提取、比较各样品vcf文件中snp突变频率

这个工作在上一个项目中是手动处理的，当时参考序列短，突变位点少。这次经过比对后，发现了有个样品有上万个snp位点，肯定不能用手动处理的方式。因此，写了一个脚本来统计各个样品的突变频率。
穆易青·2025-06-23 21:48

SpringJDBC快速入门指南

目录概要使用方法创建数据库和表添加依赖创建实体类在application当中配置数据库连接和jdbcTemplate创建类实现增删改查操作概要SpringJDBC是Spring所提供的持久层技术，负责数据库资源和错误处理
Cyanto·2025-06-23 21:16

npm包冲突install失败

启用此选项后，npm会忽略peerdependencies的版本冲突，采用更宽松的处理方式。适用场景依赖版本冲突：当项目依赖的包要求不同的peerdependencies版本，
泓博·2025-06-23 20:14

php爬虫程序编写代码,网络爬虫简介(示例代码)

各编程语言编写爬虫程序：1，PHP：PHP是世界是最好的语言，但他天生不是做这个的，而且对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力弱。爬虫是工具性程序，对速度和效率要求比较高。
张少壮·2025-06-23 20:43

RocketMQ生产者与消费者

RocketMQ什么是MQ消息队列，是一种用来保存消息数据的队列队列：数据结构的一种，特征为“先进先出”MQ的作用在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间
我脑壳秃辽·2025-06-23 20:11

浙江大学公开课第三季：AI+BME，迈向智慧医疗健康——浙大的探索与实践（附PDF下载）

浙江大学：《AI+BME，迈向智慧医疗健康——浙大的探索与实践》（完整版.pdf下载方式见文末）该报告是关于浙江大学在生物医学工程（BME）与人工智能（AI）结合领域的探索与实践，重点介绍了浙大在智慧医疗健康领域的研究成果和未来发展方向
大模型应用·2025-06-23 20:40

【Python】Conda求解器介绍（使用mamba求解包依赖更快、更高效）

处理冲突约束（如numpy>=1.20但pandasenvironment.yml#检查冲突依赖提示：
晴雨日记·2025-06-23 20:38

大语言模型应用指南：多模态大语言模型

大语言模型应用指南：多模态大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大语言模型(MMLM),多媒体数据处理,自然语言理解,图像文本生成
AI天才研究院·2025-06-23 19:07

死锁、线程总结

产生死锁的原因及处理策略1)产生死锁的原因死锁是指两个以上的进程互相都要求使用对方已经占有的资源而导致无法继续运行下去的现象。
sunshine151_szy·2025-06-23 19:37

【RocketMQ】- 源码系列目录

生产者消费者本文章基于RocketMQ4.9.33.NameServer【RocketMQNameServer】-NameServer启动源码【RocketMQNameServer】-NettyEventExecutor处理
也无风雨晴·2025-06-23 19:06

XCVU47P-2FSVH2892E Xilinx Virtex UltraScale+ FPGA AMD

1.超大规模逻辑资源搭载约285万逻辑单元与16万多个可编程逻辑模块（ALM），适合构建超复杂的硬件算法，如AI推理引擎、大规模状态机与并行数据流处理器。2.万级DSP运算单元9,000
XINVRY-FPGA·2025-06-23 19:34

开源 python 应用 开发（二）基于pyautogui、open cv 视觉识别的工具自动化

最近有个项目需要做视觉自动化处理的工具，最后选用的软件为python，刚好这个机会进行系统学习。短时间学习，需要快速开发，所以记录要点步骤，防止忘记。
ajassi2000·2025-06-23 19:03

DeepSeek13-open-webui Pipelines编写和部署

如何编写一个pipeline，并启动运行以下是编写并启动运行一个Pipeline的简明指南，基于OpenWebUIPipelines框架，包含核心步骤和示例代码：一、核心概念环境要求：确保已安装Python3.11
mengyoufengyu·2025-06-23 19:32

Android7 Input（十一）App View InputEvent事件分发

Android系统中View的事件分发的方向就是:Activity->PhoneWindow->DecorView->ViewGroup->View当事件被处理完成后，根据事件处理的结果然，反向调用路径返回
A-花开堪折·2025-06-23 18:28

python二维码识别读取_python+opencv检测图片中二维码

正样本：一波处理操作
weixin_39875832·2025-06-23 18:28

YashanDB数据库事务恢复及错误处理流程

特别是在高并发和分布式环境下，数据库需要支持强一致性的事务处理并具备高效的恢复机制，以应对系统异常、硬件故障和人为错误带来的数据不一致风险。
·2025-06-23 18:47

YashanDB数据库事务管理详解，保证数据一致性

数据库在处理高并发访问时，面临数据读写冲突和一致性维护的挑战，如何高效且准确地实现事务的ACID特性是数据库系统设计的重点。
·2025-06-23 18:46

YashanDB数据库事务处理与数据一致性保障

YashanDB通过高效的事务处理机制及多版本并发控制（MVCC）来保障数据的一致性、完整性，并确保用户数据的安全性。因此，深入理解YashanDB的事务处理与数据一致性机制显得尤为重要。
·2025-06-23 18:46

YashanDB数据库企业应用部署实例分析

为了提高数据处理能力和响应速度，企业需要寻找一套高性能、高可用的数据库解决方案。YashanDB的架构设计和多种部署模式提供了不同的解决方案，帮助企业满足不同规模和类型的应用需求。
·2025-06-23 18:45

YashanDB数据库分布式事务设计与应用实践

随着业务系统的复杂性提升，数据库在处理大规模数据和高并发访问时面临巨大挑战，尤其是在性能瓶颈和数据一致性之间的权衡。
·2025-06-23 18:15

Milvus 向量数据库详解与实践指南

它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、语义搜索、智能问答、多模态数据处理等AI应用场景。
JJJ@666·2025-06-23 18:28

YashanDB数据库备份与恢复最佳实践指南

YashanDB作为面向在线事务处理和分析处理的高性能数据库系统，提供了灵活的备份与恢复机制，有效支持多种部署形态与业务场景。
·2025-06-23 18:14

《计算机模拟：从鸽子轨迹到万物互联的进化之旅！》

从简单的数据处理到复杂的系统模拟，计算机正在以一种前所未有的方式改变着我们对世界的认知。
超级晒盐人·2025-06-23 18:57

InfluxDB 时序数据的高效解决方案

InfluxDB的架构设计使其在处理高频率、连续的时间序列数据时表现出色，例如监控系统中的指标数据、物联
·2025-06-23 18:44

《仿盒马》app开发技术分享-- 商品详情页（10）

商品详情页面我们需要展示的是商品的各个属性参数、商品的图片、商品规格、活动详情等功能分析商品详情页面的结构需要我们去用比较多的布局去处理，首先因为商品详情页面对的数据足够多，需要他能够实现滚动查看信息，
·2025-06-23 18:13

基于Python的智能招聘信息聚合爬虫开发实战：Scrapy+Selenuim+AI解析

我们将结合Scrapy框架、Selenium自动化、反反爬技术、自然语言处理和数据存储等多项技术，实现从多个招聘网站高效抓取、清洗和存储招聘数据。
Python爬虫项目·2025-06-23 18:56

HarmonyOS SDK:Image Classification 能力进行图片识别

在鸿蒙应用开发中，HarmonyOSSDK提供了丰富的AI能力接口，开发者可以快速集成语音识别、图像识别、自然语言处理等智能功能到自己的应用中。
·2025-06-23 18:13

编码器技术解析：从基础原理到应用场景

其核心功能是通过特定的算法或机制，将输入信号（如模拟信号、数字数据、物理运动等）转换为便于存储、传输或处理的输出格式。
亿只小灿灿·2025-06-23 17:54

体制内可不可以用deepseek来办公写材料？

近年来，AI浪潮席卷而来，DeepSeek凭借强大的语言处理能力成为热门工具。不少同事私下讨论：体制内到底能不能用DeepSeek来办公写材料？
AIcailiaoxing·2025-06-23 17:52

预防性异常处理：编程范式的创新与权衡

在软件开发的漫长历程中，异常处理始终是一个核心挑战。传统的异常处理机制（如try-catch-finally）通过事后捕获和处理错误，为程序提供了基本的容错能力。
程序猿全栈の董·2025-06-23 17:51

【已解决】WARNING: Ignoring invalid distribution ~umpy (D:\Annaconda\envs\python311\Lib\site-packages)

其中一个常见的警告是：WARNING:Ignoringinvaliddistribution~umpy(D:\Annaconda\envs\python311\Lib\site-packages)该警告表明
rzjslSe·2025-06-23 17:50
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