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MySQL连接详解：从基础到进阶策略【含代码示例】

MySQL连接详解：从基础到进阶策略【含代码示例】一、MySQL连接基础1.1连接的重要性1.2连接方式概览二、基础连接示例示例一：使用命令行客户端示例二：Python编程连接三、高级连接配置3.1SSL
DTcode7·2025-07-28 22:41

Python面向对象编程入门：从类与对象到方法与属性

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-07-28 22:10

TableView嵌套的思路

这是因为scrollView默认拦截了其他view上面的手势操作，所以要实现如下的方法：/**同时识别多个手势@paramgestur
senpaiLi·2025-07-28 22:18

位 1 的个数｜Python刷题笔记

LeetCode｜Day26｜191.位1的个数｜Python刷题笔记️本文属于【LeetCode简单题百日计划】系列点击查看系列总目录>>题目简介题号：191.位1的个数难度：简单题目链接：点击跳转题目描述编写一个函数
Norvyn_7·2025-07-28 22:09

最长公共前缀｜Python刷题笔记

LeetCode｜Day19｜14.最长公共前缀｜Python刷题笔记️本文属于【LeetCode简单题百日计划】系列点击查看系列总目录>>题目简介题号：14.最长公共前缀难度：简单题目链接：点击跳转题目描述
Norvyn_7·2025-07-28 22:39

仅仅反转字母｜Python刷题笔记

LeetCode｜Day10｜917.仅仅反转字母｜Python刷题笔记️本文属于【LeetCode简单题百日计划】系列点击查看系列总目录>>题目简介题号：917.仅仅反转字母难度：简单题目链接：点击跳转题目描述
Norvyn_7·2025-07-28 22:38

验证回文串｜Python刷题笔记

LeetCode｜Day15｜125.验证回文串｜Python刷题笔记️本文属于【LeetCode简单题百日计划】系列点击查看系列总目录>>题目简介题号：125.验证回文串难度：简单题目链接：点击跳转题目描述
Norvyn_7·2025-07-28 22:38

有效的括号｜Python刷题笔记

LeetCode｜Day18｜20.有效的括号｜Python刷题笔记️本文属于【LeetCode简单题百日计划】系列点击查看系列总目录>>题目简介题号：20.有效的括号难度：简单题目链接：点击跳转题目描述
Norvyn_7·2025-07-28 22:38

【Python】pandas.cut()函数的用法

pandas.cut()函数是一个非常有用的工具，用于将数值型数据按照指定的分箱或区间进行分割，从而将连续的数值变量转换为离散的类别变量。这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用，因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征，或者简化模型的输入。基本用法pandas.cut()的基本语法如下：pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=Fals
·2025-07-28 21:32

基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战

本文将通过一个酒店订单数据集，展示如何使用Python进行完整的数据分析流程，包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察，适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。
不若浮生一梦·2025-07-28 21:02

AWS Bedrock Claude 3 API的完整指南

本文将介绍如何使用Python通过AWSBedrock服务调用Claude3模型API。
ivwdcwso·2025-07-28 21:01

构建专业级量化交易回测引擎：从Python代码到云端部署

引言量化交易的世界中，回测（Backtesting）并非简单的历史数据模拟，它是连接交易思想与市场现实的桥梁，是策略从雏形走向成熟的必经之路。一个严谨的回测流程，能够以科学的方法检验策略的有效性、揭示其潜在风险，并将交易决策从情绪驱动转向数据驱动。构建一个强大的回-测引擎，其意义远超编写一段脚本；它是在构建一个个人专属的金融实验室，用于系统性地开发、验证和迭代交易思想。本报告旨在提供一份全面而深入
wh3933·2025-07-28 20:30

【大模型LLM学习】function call/agent学习记录

3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools格式3.3agent微调格式3.4swift微调p.s.0前言  记录一下使用langchain做简单的functioncall/agent(或者说意图识别
威化饼的一隅·2025-07-28 20:59

Python Pandas.cut函数解析与实战教程

PythonPandas.cut函数解析与实战教程摘要pandas.cut是数据分析工具库Pandas中一个极其强大且常用的函数。
皓月照山川·2025-07-28 20:56

AI技术落地的综合实战经验报告，结合最新行业案例、代码示例及可视化图表，系统阐述AI在开发提效、算法优化与行业应用中的实践路径。

自然语言转代码（NL2Code）实战技术架构基于GPT-4/Codex的代码生成器实现以下流程：graphTDA[自然语言输入]-->B(GPT-4/Codex解析)B-->C{代码解析器}C-->D[Python
·2025-07-28 20:56

今日头条极速版邀请码多少？（哪些今日头条极速版邀请码值得填写）

今日头条极速版邀请码（1542137748或1712201738或1805884301）是官方为每一位用户后台编辑的活动识别码，为了明确大家邀请好友时的从属关系，当你的好友首次下载了今日头条极速版并在活动页面输入提交了你的邀请码
e95cfad15310·2025-07-28 20:39

Python day26

@浙大疏锦行Pythonday26内容：函数的定义def函数名(参数)：    函数逻辑    return返回值局部变量和全局变量y=2#全局变量，可以在任意位置访问，z=3deffun()x=1#局部变量
赵英英俊·2025-07-28 20:25

vscode 找不到python解释器,VS Code找不到python 3解释器

IaminstallingPython3.7.2forthefirsttime,andI'musingtheVSCodepythonextension.WhenIrunpython-VIgetPython2.7.10whichisnotcorrect
miao君·2025-07-28 20:53

python学习（六）字典

字典学习如何访问和修改字典中的信息学习如何遍历字典中的数据学习储存字典的列表，存储列表中的字典和存储字典中的字典。理解字典，可以更准确的为各种真实物体建模。一个简单的字典alien_0={'color':'green','points':5}print(alien_0['color'])print(alien_0['points'])green5使用字典字典就是一系列的键-值对，每个键都有一个值相
August________·2025-07-28 19:53

vscode没法选python解释器interpreter

问题比较复杂，尝试以下方案，（1）这个错误是由配置引起的，关闭vscode，ctrl+H显示配置文件，在/home/user/.config下，删除这个文件夹（里面包含错误的配置），/home/user/.config/code然后就可以正常配置vscode了。
·2025-07-28 19:22

「实战指南」使用 Python 调用大模型（LLM）

目录前言1.原生HTTP请求方式1.1核心特点1.2关键代码分析1.3优势和适用场景1.4完整代码2.封装式API调用2.1核心特点2.2关键代码分析2.3优势和适用场景2.4完整代码3.OpenAISDK方式3.1核心特点3.2关键代码分析3.3优势和适用场景3.4完整代码4.传统OpenAI库方式4.1核心特点4.2关键代码分析4.3优势和适用场景4.4完整代码5.对比分析总结前言随着大语言模
用什么都重名·2025-07-28 19:47

python实现双向循环链表基本结构及其基本方法

双向循环链表是在双向链表的基础上发展的，双向链表的最后一个节点指向起始节点，起始节点的上一个节点指向最后一个节点，就得到双向循环链表。双向循环链表比双向链表具有更多的优势，节点的增加和删除有很多优化的地方，从起点开始不必循环完整个链表就可以增加或删除节点。首先定义双向链表的基本类和节点的基本类：imageclassNode:def__init__(self,item):self.item=item
Python之战·2025-07-28 19:58

实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎

在上一篇《思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中，我们阐述了团队确立的技术路线：利用大型语言模型（LLM）作为自然语言到代码的“翻译器”，并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心
超人阿亚·2025-07-28 19:47

如何为微信小程序添加人脸识别和身份验证功能

为微信小程序添加人脸识别和身份验证功能，需要使用微信开放平台提供的人脸识别接口和身份验证接口。下面将详细介绍如何使用这两个接口，并提供相关代码案例。
棂梓知识·2025-07-28 19:17

使用Python，OpenCV计算跑图的图像彩色度

使用Python，OpenCV计算跑图的图像彩色度这篇博客将介绍如何计算跑图里最鲜艳的top25图片和最灰暗的top25图片并显示色彩彩色度值展示。
程序媛一枚~·2025-07-28 18:14

Python模块化编程：高效代码组织技巧

在Python中，包和模块是代码组织和管理的重要概念。这种思想能显著提升代码的可读性，可复用性和可维护性，是现代编程中广泛采用的核心范式之一。
Gession-杰·2025-07-28 18:14

【tower】Rust tower库原理详解以及axum限流实战

《博客》：Rust开发，Python全栈，Golang开发，云原生开发，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django
景天科技苑·2025-07-28 18:13

OpenCV+Python

安装OpenCV：Python：直接pipinstallopencv-python（核心库）和opencv-contrib-python（扩展功能）。
·2025-07-28 18:12

CPA全国青少年编程能力等级测评试卷及答案 Python编程(二级)

青少年编程能力等级测评试卷Python编程(二级)（考试时间90分钟，满分100分）一、单项选择题（共20题，每题2.5分，共50分）运行下方代码段，输出的结果是（）。
No0d1es·2025-07-28 18:12

睡岗识别漏检率 3%？陌讯动态检测技术解密

在工业生产与安防监控领域，睡岗行为检测一直是保障作业安全的关键环节。传统监控系统依赖人工巡检，不仅人力成本高昂，还存在80%以上的漏检风险；而普通视觉算法则常因光照变化、姿态遮挡等问题，出现高达30%的误报率，严重干扰监控效率[实测数据来源：某能源企业2024年运维报告]。这些痛点直接导致生产事故隐患增加，据统计，制造业因睡岗引发的安全事故占比达17%，单次事故平均损失超50万元。技术解析：从传统
2501_92487762·2025-07-28 18:41

路口实时检测 30FPS+：陌讯抗遮挡算法实测

开篇痛点：复杂路口的视觉识别困境在城市交通治理中，行人闯红灯行为检测一直是智能监控的难点。
2501_92488070·2025-07-28 18:41

打电话识别误报率↓82%：陌讯轻量化部署算法实战解析

摘要：针对边缘计算优化和复杂场景鲁棒性挑战，本文解析陌讯视觉算法在打电话识别中的轻量化部署方案。实测显示，该方案在误报率指标上较基线提升显著，适用于安防监控等场景。
2501_92474790·2025-07-28 18:41

破解电梯场景难题：陌讯识别算法 mAP 达 98.7%

开篇痛点：电梯间电动车识别的行业困局传统视觉算法在电梯间电动车检测场景中始终面临三重挑战：复杂光线环境下（如强光直射、夜间低照度）目标特征提取不稳定，电动车与婴儿车、行李箱等相似物体的误判率高达35%；
2501_92474790·2025-07-28 18:11

电线杆鸟巢识别误报率↓72%：陌讯多模态融合算法实战解析

一、行业痛点：电线杆鸟巢识别的现实挑战电力巡检领域中，电线杆鸟巢被列为重要安全隐患之一。
2501_92474779·2025-07-28 18:40

陌讯动态特征融合算法在安全带穿戴识别中的实战优化

一、行业痛点：安全带穿戴识别的现实挑战据交通部2023年道路运输安全报告显示，货运车辆与网约车的安全带穿戴识别场景中，传统算法存在三大核心问题：复杂光照干扰：逆光场景下（如清晨/傍晚行车），安全带特征被强光淹没
2501_92474779·2025-07-28 18:40

棉田霉斑病难识别？陌讯跨季节检测方案误判率直降58%！

开篇痛点在农业病虫害识别场景中，传统算法常面临三大挑战：叶片遮挡导致的特征丢失（约32%误检）、跨季节形态变异（冬夏病虫害差异超60%）、复杂光照干扰（田间正午强光下mAP暴跌28%）。
2501_92474779·2025-07-28 18:40

电表箱识别漏检率高？陌讯算法实测降 90%

在电力巡检领域，电表箱状态识别一直是计算机视觉技术落地的难点。传统人工巡检模式下，一个台区的200个电表箱需2名巡检员耗时1天完成，且受光线、天气影响，误判率常超过15%。
·2025-07-28 18:10

岸边垃圾识别准确率↑32%：陌讯多模态融合算法实战解析

一、行业痛点：岸边垃圾识别的三大技术瓶颈岸边垃圾监测是水环境治理的重要环节，但传统视觉方案始终面临难以突破的技术壁垒：复杂背景干扰：岸边植被、岩石、水面反光等与垃圾目标特征高度相似，某环保机构报告显示，
2501_92474745·2025-07-28 18:09

生成式引擎优化（GEO）在 Google Gemini 中的实践与探索

用户行为从"浏览多个网页"转向"直接获取AI生成的精准答案"，这一转变使传统SEO（搜索引擎优化）面临失效风险——即使内容优质，若未被AI模型识别为"可信信源"，仍可能被淹没在信息洪流中。
GEO优化助手·2025-07-28 18:08

在python中安装geohash库

pip安装使用镜像网站安装pipinstall-iGeohashhttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple报错：CannotdeterminearchiveformatofC:\Users\Zz\AppData\Local\Temp\pip-req-build-t35bzb_f解决办法：重新安装，添加信任pipinstall-ihttps://pypi.tuna.t
·2025-07-28 17:05

新买的SSD不建议用exFAT

我运行python项
lm down·2025-07-28 17:04

智慧零售 AI 卡顿？陌讯轻量化方案 FPS 升 40%

自助结算台的商品误识别率常高达12%-18%，导致消费者频繁触发人工核验；复杂货架场景下，商品重叠、光照变化和包装相似性问题，使得目标检测漏检率超过20%；而边缘设备的算力限制，又让实时推理帧率（FPS
2501_92722744·2025-07-28 17:03

程序代码篇---python获取http界面上按钮或者数据输入

在Python中获取HTTP界面上的按钮点击或数据输入，主要有两种场景：作为客户端：模拟用户在网页上输入数据、点击按钮（比如爬虫自动提交表单）。
Atticus-Orion·2025-07-28 17:32

用python写一个背单词程序

###########################################################################################1.本程序主要用途是背单词，主要有五个功能，添加新单词，查询模式，默写中文，默写英文，背诵模式#(1)添加功能:先添加英文,然后判断momo.xlsx中是否存在,存在跳过，不存在添加到momo.xlsx中#(2)查询功
zzcc_ll·2025-07-28 16:00

Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现

Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中
AI量化价值投资入门到精通·2025-07-28 16:55

ESP32+MicroPython随机颜色生成器

概述本文档将介绍一个基于MicroPython环境下，为ESP32(基本含有MicroPython环境中都可以使用)开发板上的WS2812B灯珠设计的随机颜色生成器。
sunsunyu03·2025-07-28 16:24

IntelliJ IDEA 高效开发指南：从基础操作到高级技巧

一、IDEA概述与环境配置1.1IDEA的核心优势智能代码辅助：基于上下文的代码补全（Ctrl+Space）、方法参数提示、错误实时检测全栈开发支持：内置Java/Python/JavaScript等20
zqmgx13291·2025-07-28 15:54

FastAPI的介绍，特性，及几个常用案例

更多内容请见：python3案例和总结-专栏介绍和目录文章目录一.介绍二.关键特性三.几个常用案例3.1第一个案例3.1.2使用浏览器访问:[http://127.0.0.1:8000/items/5?
数据知道·2025-07-28 15:47

Excel——重复值处理

识别重复行的三种方法方法1：COUNTIF公式法在E2单元格输入公式：=COUNTIF($B$2:$B2,B2)>1下拉填充至所有数据行结果为TRUE的即为重复行（会标出第二次及以后出现的重复项）方法2
·2025-07-28 14:46

Python_继承

python中super关键字用法与java不同，它主要是用来在子类中调用父类方法，例：当子类的方法和父类的方法同名时，python会优先调用子类的方法，需要用super关键字去调用父类方法。例：
西瓜超人励志要变小细腿·2025-07-28 14:32
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