c++调用python网络第20页

Harmony OS 网络请求 json解析

HTTP请求首先来说下鸿蒙api中的网络请求，可以参考官方使用文档。

古风大调·2025-07-27 09:09

【Python深入浅出㉛】Python3多线程：解锁高效并发编程

目录一、引言二、Python3多线程基础（一）线程与进程的区别（二）多线程的优势（三）Python3中的线程模块三、Python3多线程的使用方法（一）函数式创建线程（二）类式创建线程（三）线程的基本方法四

奔跑吧邓邓子·2025-07-27 09:39

pycharm在virtual环境下安装依赖失败的解决方案

pycharm在virtual环境下安装依赖失败的解决方案打开一个新的项目之后，会提示你配置python解释器。这里是我的一个测试代码。新建虚拟环境下的python解释器。

·2025-07-27 09:38

【Gunicorn如何管理python web应用提升并发能力】

1、启动Django的API服务，使用gunicorn作为WSGI服务器，有什么优点和缺点?2、使用gunicorn作为WSGI服务器，能做到并行充分利用多个CPU核心吗？3、Worker进程之间还是共享一个GIL吗，还是单个Worker分别有一个GIL？使用Gunicorn作为Django项目的WSGI服务器来启动API服务，有其显著的优点和适用场景，同时也存在一些局限性，具体分析如下：一、优点

·2025-07-27 08:08

Python中如何打开查看.npz文件

np.load('tang.npz',allow_pickle=True)使用NumPy的load()函数加载.npz文件：file_path：指定要加载的文件路径allow_pickle=True：允许加载包含Python

SEVEN是7·2025-07-27 08:07

python之enumerate用法

enumerate()是Python内置的一个非常有用的函数，常常用来在循环中获取元素的索引和元素的值。它返回一个enumerate对象，该对象是一个迭代器，可以同时生成序列的索引和值。

无风听海·2025-07-27 08:07

python之dict的items()用法

items()是Python字典（dict）的一个方法，它返回一个可迭代的视图对象，其中包含字典中的所有键值对（key-valuepairs）。

·2025-07-27 08:07

探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具

技术解析VCSI基于现代神经网络架构，特别是卷积神经网络（CNNs），用于图像特征提取。它利用预训练模型，如VGG16和ResN

·2025-07-27 08:37

C++ 快速排序算法：从原理到优化的实战指南

快速排序（QuickSort）作为C++中最常用的高效排序算法之一，凭借其平均O(nlogn)的时间复杂度和原地排序的特性，在实际开发和算法竞赛中被广泛应用。

暮见朝见暮·2025-07-27 08:37

01 01 03 第一部分 C++编程知识 C++入门数据类型

第一部分C++编程知识第一章C++入门——数据类型C++中提供了丰富的数据类型来描述生活中的各种数据。比如：可以使用整型类型来描述整数，使用字符类型来描述字符，使用浮点型类型来描述小数。

·2025-07-27 08:06

【Python练习】060. 编写一个函数，实现简单的SMTP邮件发送功能

实现简单的SMTP邮件发送功能示例代码代码说明注意事项示例：发送带附件的邮件应用场景自动化通知系统用户注册与验证批量营销与订阅数据报告分发交互式表单反馈060.编写一个函数，实现简单的SMTP邮件发送功能在Python

视睿·2025-07-27 08:05

【Python练习】061. 编写一个函数，实现简单的FTP客户端功能

自动化文件传输应用场景二：批量文件管理应用场景三：跨平台文件共享应用场景四：集成测试与开发应用场景五：教育与学习应用场景六：嵌入式或资源受限环境应用场景七：数据采集与爬虫061.编写一个函数，实现简单的FTP客户端功能在Python

视睿·2025-07-27 08:05

新手向:IDM下载失败排查

IDM下载失败系统排查指南基础问题排查网络连接检查首先确认您的设备已连接到互联网尝试访问目标网站确认网络是否正常检查防火墙设置是否阻止了IDM的网络访问IDM基本配置验证确保IDM处于最新版本（帮助>检查更新

超级小识·2025-07-27 08:05

深入浅出 Java 多线程：从基础到实战

无论是高并发的网络服务，还是资源密集型的计算任务，合理运用多线程都能显著优化程序执行效率。

yy鹈鹕灌顶·2025-07-27 08:04

天财猫教育

哈哈哈，第一次在网络上分享情感部分的经历，暴露脆弱了，足见诚意满满。

添财猫·2025-07-27 08:33

【Python练习】 062. 编写一个函数，实现简单的数据库连接和操作

目录062.编写一个函数，实现简单的数据库连接和操作示例1：使用SQLite示例代码示例2：使用MySQL示例代码代码说明注意事项应用场景使用Python连接和操作数据库连接SQLite数据库插入数据查询数据更新数据删除数据关闭连接使用

视睿·2025-07-27 08:33

进阶向:基于Python的电脑硬件监控工具（GUI + 系统信息采集）

引言在科技飞速发展的今天，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，从基础的日常沟通到复杂的商业决策，智能技术的影响力正在以惊人的速度扩大。以自然语言处理为例，智能助手不仅能理解人类的日常对话，还能通过情感分析提供个性化的回应；在医疗领域，AI辅助诊断系统的准确率已达到专业医师水平，极大地提高了早期疾病筛查的效率。面对这场深刻的技术变革，理解其背后的逻辑与应用场景变得至关重要。从技术角度看，机器学习算

超级小识·2025-07-27 08:33

组件的高级用法

递归组件组件在它的模板中可以递归地调用自己，但是需要给组件设置name的选项。

林键燃·2025-07-27 08:00

【在 C# 中引用 C++ 程序集】

在C#中引用C++程序集（DLL）主要通过P/Invoke（平台调用）和C++/CLI包装器两种方式实现。

￥-oriented·2025-07-27 08:32

男子轻信网络平台被骗数万！

近期，有一种新型的诈骗手段在股市投资者中悄然兴起。骗子们通过冒充知名的股市分析师或投资顾问，利用虚假的身份和信息在炒股交流群中诱导投资者进行股票交易，从而达到非法获利的目的。为什么明明跟老师对过视频，确认是本人，怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频，其次我来给大家揭露一下，这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术，通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你

墨守成法·2025-07-27 08:10

快速梳理遗留项目

技术栈：确认语言（Python/Java/Go等）、框架（Spring/Django/React等）、数据库（MySQL/MongoDB等）。文档检查：优先阅读READM

lixzest·2025-07-27 07:59

真相：社科院正式学堂朱民是骗子！St-balance市场不正规不合法不能出金不能提现！被骗几十万已追回

这是电信网络诈骗的新套路，有部分投资者在听信骗子的花言巧语后摩拳擦掌希望能“入场”赚个盆满钵满，最终却血本无归。

反诈进行时·2025-07-27 07:04

文件及IO操作

Python操作文件的步骤打开文件变量名=open（filename,mode,encoding）mode(写，读)2.操作文件变量名.read()变量名.write(s)s字符串对象3.

兮℡檬，·2025-07-27 07:28

maxminddb Python库下载与使用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：maxminddb是一个Python库，用于处理MaxMind的GeoIP2数据库，提供IP地址到地理位置的映射。

鄧寜·2025-07-27 07:58

2021年12月5日中原焦点团队网络初级第31期党育坚持第55天分享

“罗马并非一日造成”，问题的产生既然非一日而成，要问题立即消失，有时也如天方夜谭。接受生命的限制，是一个需要学习以勇气与智慧来承担的历程。所以在等待改变发生的过程中，“与问题共处”也成为面对困境时另一个可能必须练习接受的过程。例如：“如果这困境目前暂时无法解决，你又会需要什么来帮助现在的自己接受这一事实？”“什么人、事、物会帮助你暂时与问题可以共处？”“在继续尝试解决困难的这段时间，除了解决困难以

3d947c9d58d6·2025-07-27 07:27

Qt 网络编程进阶：HTTP 客户端实现

Qt提供了丰富的网络模块，包括QNetworkAccessManager、QNetworkRequest和QNetworkReply等类，用于简化HTTP通信。

编程与实战·2025-07-27 07:58

python程序设计从基础入门到实战应用王雷春排名_王雷春作品_王雷春简介_王雷春作品大全-当当网...

/2019-08-01内容经典、核心合理取舍，只详细讲解Python程序设计中的经典、核心知识点理论、实践结合每个知识点都与相应实践案例有机结合，避免枯燥案例丰富、实用提供300余个案例，夯实基础，提升实战能力学习轻松

·2025-07-27 07:58

python猜谜语小游戏代码_C语言谜语博士的难题代码及解析

谜语博士遇到了两个难题，先看第一个难题。谜语博士的难题(一)问题描述诚实族和说谎族是来自两个岛屿的不同民族，已知诚实族的人永远说真话，而说谎族的人永远说假话。一天，谜语博士遇到3个人，知道他们可能是来自诚实族或说谎族的。为了调查这3个人到底来自哪个族，博士分别问了他们问题，下面是他们的对话：博士问：“你们是什么族的？”第1个人回答说：“我们之中有2个来自诚实族。”第2个人说：“不要胡说，我们3个人

·2025-07-27 07:28

基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测

的回归预测文章目录基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于蝠鲼觅食算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机（KELM）是一种单隐含层前馈神经网络

智能算法研学社（Jack旭）·2025-07-27 07:57

Python 数据科学与可视化工具箱 (一) - 数组创建：array(), arange(), zeros(), ones(), linspace()

文章目录1.为什么需要NumPy数组创建函数？2.核心数组创建函数详解2.1`np.array()`：从现有数据创建数组2.2`np.arange()`：创建等差序列2.3`np.zeros()`：创建全零数组2.4`np.ones()`：创建全一数组2.5`np.linspace()`：创建等间隔序列3.其他常用数组创建函数(简要提及)总结练习题练习题答案创作不易，请各位看官顺手点点关注，不胜感

·2025-07-27 07:27

C语言教程（函数）

函数是Ｃ源程序的基本模块，通过对函数模块的调用实现特定的功能。Ｃ语言中的函数相当于其它高级语言的子程序。

爱编码的小八嘎·2025-07-27 07:57

14 初识车载测试

2、CAN：控制局域网络（ControllerAreaNetwork）早期：围绕BCM（车身控制器）为控制中心主流：以CAN网关为控制中心CAN组成：1）CAN网关：CAN网络的核心功能：a.连接不同比特率的

林初夏·2025-07-27 07:16

RabbitMQ--消息丢失问题及解决

常见消息丢失场景：场景描述生产者发送失败由于网络问题、Broker宕机，消息未送达RabbitMQ消息未持久化队列/交换机/消息未持久化，Broker重启后丢失消费者未确认消费者处理失败未ack，RabbitMQ

你我约定有三·2025-07-27 07:25

同济大学 Python程序设计及应用

【教学课件】同济大学Python程序设计及应用第1讲Python概述第2讲数据类型及处理第3讲结构化程序设计——顺序结构第4讲结构化程序设计——选择结构第5讲结构化程序设计——循环结构第6讲综合应用第7

资料问题私信作者·2025-07-27 07:24

网络热门小说曾笑万场离合曦瑶季如葵_曾笑万场离合(曦瑶季如葵)最新小说全文阅读

《曾笑万场离合》主角：曦瑶季如葵简介：嫁给魔尊后的第三百年，她准备瞒着他离开了。“系统，我申请脱离世界。”冥域殿，季如葵低声召唤出系统，下一秒，金色物体从空气中弹出来。果然，东方重楼犹豫了起来。曾经，她永远是他的第一选择，可如今，他却状似无奈的开口：“今日不行，下次陪你去好不好？”说完，他又哄了季如葵几句，便快步离开。看着他的背影，季如葵感觉到自己脸上一片黏腻。她抬手摸了摸，才发现自己不知道何时早

d1932dbc5104·2025-07-27 07:30

PyZDDE：Python控制Zemax光学设计软件的实践指南

PyZDDE是一个Python库，允许用户通过DDE通信协议控制Zemax，以自动化执行设计、优化和分析任务。

鄧寜·2025-07-27 07:23

一旦停下，再难拾起

图片来自网络坚持了好几个月的日更，因为各种原因，再次停止。刚停下的那几天，因为之前的习惯使然，我还总是不自觉地打开，想要写点什么。随着时间的推移，我打开的次数越来越少，想要写点什么的冲动也越来越少。

夏湄月·2025-07-27 07:24

【Python】moviepy2

3.5.4.2创建无缝循环视频(vfx.make_loopable)：永不停止的视觉流vfx.make_loopable(clip,crossfade=0.5,t_duration=None)是一个非常巧妙的函数，用于将一个视频剪辑转换成可以无缝循环播放的形式。它通过在视频的结尾和开头之间创建一个平滑的过渡来实现这一点，从而消除循环播放时的突兀感。这在制作背景动画、GIF动图或需要无限重复的视频素

宅男很神经·2025-07-27 07:22

【Python】FFmpeg2

2.5.3.1.响度标准化：EBUR128与loudnorm滤镜深度解析我们继续深入EBUR128响度标准的核心概念，这对于理解loudnorm滤镜至关重要。EBUR128标准核心概念：目标响度(TargetLoudness)：EBUR128建议的广播电视目标响度是-23LUFS。对于流媒体平台，这个目标响度通常会更低，例如Spotify和YouTube可能推荐-14LUFS，而iTunes/Ap

宅男很神经·2025-07-27 07:22

微信小程序动态柱状图实现案例分析

本文介绍了如何在微信小程序中实现动态柱状图的实例，涵盖了数据驱动、使用图表库、生命周期方法、动画效果、事件处理、布局与样式设计、API调用以及调试与发布等关键知识点。

·2025-07-27 06:22

ffmpeg python_ffmpeg-python 学习

#增加自动缩进换行defindent(elem,level=0):i="\n"+level*""iflen(elem):ifnotelem.textornotelem.text.strip():elem.text=i+""ifnotelem.tailornotelem.tail.strip():elem.tail=iforeleminelem:indent(elem,level+1)ifnotel

Rulin X·2025-07-27 06:51

截图python ffmpeg

importosimportffmpegimportshleximportsubprocessimporttime#每隔一秒提取一张图片#ffmpeg-ixxx.mp4-r1yyy_%04d.jpg-ystr='ffmpeg-i{}-r1{}'input_dir='D:\\360Downloads\\ffmpeg-4.3.1-win64-shared\\test\\test3\\in'output

SoLucky2017·2025-07-27 06:51

戴容容中原焦点团队.网络初级第33期,坚持分享第13天 2022年3月3日

《从心理学发展史看人生的历程》最近在读心理学史,感叹于人类每一个细小的进步,每一门科学的形成,都是无数有着热爱和奉献精神的先人经过自己的努力,最终一点一点累积而来的.在这过程中,总是会经历许一些茫然的时候,一些争得面红耳赤的时候,也有一些另世人惊喜的时候,最后越来越走向成熟,走向稳定,走向统合.仔细想想,人生的历程又何尝不是如此呢.从呱呱坠地的婴儿到迟暮老人,也是要经历迷茫,挣扎,痛苦,喜悦等等,

TessDai·2025-07-27 06:11

Python ffmpeg视频处理

2.源码#coding=utf-8importffmpegimportgetpassimportsubprocessimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnpimportos#ffmpeg相关的音视频操作指令函数#程序列表：'''comband_av音频视频合并comband_aa音频合并pick_v视频静音acceler

程序媛一枚~·2025-07-27 06:50

九分钟解说银色大地app是诈骗软件不可信,操作失误提现不了怎么办

(一)关于解决方法如下：1.被骗可以联系内容最下面图片有联系方式追回金额，我上次就是通过他提成功了，真的非常的牛逼，大佬级别技术真的很牛逼，在网络世界好像没有他解

AA最新曝光29·2025-07-27 06:08

ffmpeg-python 实战教程：从视频处理到流媒体应用

ffmpeg-python实战教程：从视频处理到流媒体应用ffmpeg-python是一个基于FFmpeg的Python绑定库，它提供了简洁的API来处理音视频文件。

洪赫逊·2025-07-27 06:20

微信小程序长期订阅用户关闭后引导用户自动跳到小程序设置去打开

以下是针对微信小程序订阅消息权限引导的优化方案，结合你的代码场景进行了全面升级，确保在用户关闭或拒绝权限时能有效引导：一、核心问题分析微信小程序的订阅消息机制要求必须通过用户主动交互触发，当用户拒绝订阅（尤其是勾选“不再询问”）后，直接调用订阅接口会失败

·2025-07-27 06:50

深度解析：在Odoo 18中基于原生Owl框架为PWA定制功能丰富的底部导航栏

本文旨在提供一个从架构设计、核心功能实现到高级用户体验优化的全面指南，详细阐述如何在Odoo18中，完全利用其原生的Owl前端框架，为渐进式网络应用（PWA）从零开始开发一个功能完备、数据驱动且高度可定制的底部导航栏

源力祁老师·2025-07-27 06:49

机器学习实战笔记（四）：决策树（Python3 实现）

1决策树的构造1.1决策树的特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分

max_bay·2025-07-27 06:49

群晖DSM深度掌握与实践指南

我们将指导您完成从零开始的系统初始化、关键网络配置及DSM界面的基础导航，为后续所有高级操作奠定坚实、可靠的基础。

源力祁老师·2025-07-27 06:19

推荐频道

c++调用python网络