逻辑能力培养第28页

requests入门以及requests库实例和with,os的解释（Python网络爬虫和信息提取）

导学定向网络数据爬取和网页解析的基本能力requests入门安装方法首先cmdpipinstallrequests然后打开idle测试**>>>importrequests>>>r=requests.get

眸生·2025-03-13 02:41

ThinkPHP6中间件深度解析：原理、流程与实战指南

ThinkPHP6通过中间件实现了：解耦处理逻辑：将非业务代码（如鉴权、日志）从控制器中剥离灵活组合：按需为不同路由配置不同处理流程双向处理：支持请求到达前和响应返回前的双向处理统一管理：集中处理通用逻辑

·2025-03-13 02:57

Java 内部类完全指南：成员内部类、静态内部类、局部内部类、匿名内部类

内部类主要用于封装逻辑、简化代码，并且可以访问外部类的成员变量和方法。本文将带你从零开始全面掌握Java内部类的类型、作用及应用场景。1.什么是内部类？

秋‍.·2025-03-13 01:38

书生大模型全链路开源体系，学习

_哔哩哔哩_bilibili实战营地址书生·浦语(intern-ai.org.cn)https://internlm.intern-ai.org.cn/developers/activity领先的推理能力性能

小方abc·2025-03-13 01:37

论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》

SSPCV-Net（语义立体匹配网络）目的：进一步捕捉视差的细节主要模块：数据集：SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------

cunese0088·2025-03-13 01:34

论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control

π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布，这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务，同时具备处理多模态数据的能力。

寻丶幽风·2025-03-13 01:33

chrome内核大版本升级涉及核心事项

渲染引擎变更：Blink引擎的渲染逻辑调整可能导致页面布局差异（如CSSFlexbox/Grid实现变化），需全面

ปรัชญา แค้วคำมูล·2025-03-13 01:33

使用 Node.js 和 Follow 模块监控 CouchDB 数据库变更

通过结合Node.js的异步能力和Follow模块的事件驱动机制，我们可以构建一个高效的监控

田猿笔记·2025-03-12 23:54

MySQL 数据库简介

MySQL是由瑞典公司MySQLAB开发、现隶属于Oracle的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），支持多用户、多线程访问及事务处理（ACID特性），其核心存储引擎InnoDB提供行级锁、崩溃恢复等能力

机智的三三·2025-03-12 23:52

LeetCode 第50题：Pow(x, n)

文章目录题目描述解题思路快速幂算法代码实现递归实现迭代实现代码逻辑解析递归实现迭代实现使用流程图展示代码实现逻辑递归实现流程图迭代实现流程图举例说明

Gemini技术窝·2025-03-12 23:51

安卓Android与iOS设备管理对比：企业选择指南

目录一、管理方式差异AndroidEnterprise方案包含三种典型模式：AppleMDM方案主要提供两种模式：二、安全防护能力Android系统特点：三、应用管理方案四、设备选择建议五、典型场景推荐需求场景推荐方案六

EasyControl移动设备管理·2025-03-12 22:19

深度解析：Deepseek与Manus的根本区别——大模型与AI智能体的深度对比

一、Deepseek：强大的“大脑”，但缺乏行动能力1.1什么是Deepseek？Deepseek是基于大规

火山说数·2025-03-12 22:19

Android Service封装实战：基于Binder与接口的高效通信方案

1.封装Service的步骤1.1创建基础Service类创建一个基础的Service类，封装通用的逻辑（如启动、停止、绑定等）。

tangweiguo03051987·2025-03-12 22:48

第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别

以下从多个维度对比分析：1.核心目标维度AIAgentRAG主要目标自主执行复杂任务（感知、决策、行动闭环）通过检索外部知识增强生成结果的准确性智能性强调自主推理、多步规划与动态调整能力依赖检索与生成的静态组合

释迦呼呼·2025-03-12 22:46

iOS安全和逆向系列教程第7篇：iOS应用静态分析实战

这是逆向工程过程中必不可少的一步，能够帮助我们发现应用的核心逻辑、安全机制和潜在漏洞。静态分析的意义与目标在开

自学不成才·2025-03-12 22:45

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的分布式文件存储与同步方案

随着HarmonyNext的推出，开发者可以利用其强大的分布式能力和ArkTS语言的高效性，实现高效、可靠的分布式文件存储与同步方案。

·2025-03-12 22:51

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的高性能图像处理与渲染方案

随着HarmonyNext的推出，开发者可以利用其强大的分布式能力和ArkTS语言的高效性，实现高性能的图像处理与渲染方案。

·2025-03-12 22:21

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的分布式任务调度与资源优化方案

随着HarmonyNext的推出，开发者可以利用其强大的分布式能力和ArkTS语言的高效性，实现复杂的任务调度与资源优化方案。

·2025-03-12 22:21

论文摘要生成器：用TextRank算法实现文献关键信息提取

numpy：提供数值计算能力，如数组操作、矩阵运算等，主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor

Atlas Shepherd·2025-03-12 21:10

资深跨境人分享：5款海外仓库管理软件使用感受

一、ZohoBooks精英版作为Zoho生态系统的核心产品，ZohoBooks精英版凭借其高度集成化和全球化适配能力，非常适合出海企业使用。核心优势：智能多仓库管理：支持多仓库实时

·2025-03-12 21:18

文件上传复现

php#.jpg），使系统误判为图片文件‌但未严格校验文件真实类型及内容，导致攻击者可构造特殊压缩包绕过删除逻辑，保留恶意文件‌//1.接收用户上传的ZIP压缩包并直接写入临时文件 file_p

是懒羊羊吖～·2025-03-12 21:40

五大理由告诉你，软考为什么要趁早考！

一、软考难度逐渐上升，越晚考越难拿证现在，软考的试题越来越注重考查考生的实践能力，且考得越来越细致。与前几年相比，软考的通过率有了很明显的下降。

公众号-希赛网·2025-03-12 21:09

安当TDE透明加密技术：为Manus大模型构建用户会话数据保护的“安全金库”

作为垂直领域大模型的代表，Manus凭借其强大的语义理解与个性化交互能力，在金融、医疗、教育等行业获得广泛应用。然而，其海量的用户会话数据存储与调用场景，也面临着数据泄露、非法篡改等安全威胁。

安当加密·2025-03-12 21:08

供电公司-开关和闸刀的区别

一种没有灭弧能力的电器，主要用于隔离电源，保证检修安全。功能能切断或闭合高压回路，可在线路正常运行或发生故障时工作。主要用于隔离电源，保证检

Double Point·2025-03-12 21:07

JavaEE AOP详解(从原理到实践基于Spring AOP + AspectJ，附完整代码实例)

传统OOP编程中，重复的逻辑（如日志、事务、权限）会散落在各业务方法中，造成代码冗余和维护困难。AOP通过横向切割将这些公共功能抽取成独立模块（切面），实现解耦。

可问可问春风·2025-03-12 20:32

八、Vuex与Composition API的结合：现代化状态管理方案

比如一个电商平台，用户信息、购物车状态、商品列表等全局状态都可以统一在Vuex中管理，开发人员能快速定位和修改相关状态逻辑。

码说数字化·2025-03-12 20:31

C语言指针

这种能力对于低级编程至关重要，尤其在操作系统开发、嵌入式编程、性能优化等领域中，直接操作内存可以带来极大的优势。

812503533·2025-03-12 20:30

Struts 2.0核心架构详解与实战应用

开发者可以通过继承ActionSupport类实现业务逻辑，并利用配置文件定义Action映射和拦截器链。Struts2.0还支持注解配置，提高了开

赵阿萌·2025-03-12 19:57

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

03_基础-03

includeintmain(){//比较运算符inta=7,b=8;printf("a>b:%d\n",a>b);printf("a=b:%d\n",a>=b);printf("aintmain(){//逻辑运算符

芦苇King·2025-03-12 19:24

Vue Amazing UI插件推荐

VueAmazingUI的综合分析和技术选型建议，结合其技术特性、适用场景及与主流库的对比：一、核心优势解析技术栈轻量高效Vue3+Vite原生支持：充分发挥Vue3的CompositionAPI和Vite的极速构建能力

前端熊猫·2025-03-12 19:24

2025年北京市海淀区信息奥赛真题解析（小学组）

本专栏旨在帮助大家从基础到进阶，逐步提升编程能力，助力信息学竞赛备战！专栏特色1.经典算法练习：根据信息学竞赛大纲，精心挑选经典算法题目，提供清晰的代码实现与详细指导，帮助您夯实算法基础。

热爱编程的通信人·2025-03-12 19:53

效果媲美Cursor的开源替代：Roo-Cline

作者在Cline项目的基础上做了能力增强，并增加了多项实验性功能，包括多语言支持、图片拖放、消息管理等创新特性。

开源项目精选·2025-03-12 19:52

.net中的内存泄漏

在.NET中，内存泄漏通常并非因为垃圾回收器（GC）失效，而是由于程序逻辑导致对象被无意中保持引用，从而无法被回收。

Gene Z·2025-03-12 19:51

大企业邮箱是什么？大企业邮箱怎么申请注册？

大企业邮箱是一种专为企业设计的邮箱服务，具备用户权限管理、集成能力、办公协作能力和高安全性等功能。以Zoho邮箱为例，企业可以通过官网快速注册，享受专业的企业邮箱服务。一、大企业邮箱是什么？

·2025-03-12 18:15

大公司邮箱是什么？企业邮箱哪个平台最好

Zoho邮箱凭借强大的功能和灵活的定制能力，成为众多大型企业和集团公司的首选。一、大公司邮箱的核心功能是什么？大公司邮箱不仅仅是一个收发邮件的工具，它还承担着企业信息流转和数据安全的重要职责。

·2025-03-12 18:15

AI双轨革命：DeepSeek与Manus

DeepSeek与Manus是当前人工智能领域备受关注的两款产品，它们在技术定位、核心能力及适用场景上存在显著差异，但并非直接竞争关系，而是形成互补。

·2025-03-12 18:44

基于HarmonyNext的实时音视频通信实战指南

·2025-03-12 17:43

基于HarmonyNext的跨设备分布式数据同步实战指南

·2025-03-12 17:12

(9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统：多模态大模型评估

最终，将评分结果保存为JSON文件，并导出能力和能力整合评估的CSV报告，用于分析模型的性能和能力分布。文件mm-vet-v2_evaluator.py的具

码农三叔·2025-03-12 17:13

大数据面试之路 (三) mysql

技术选型通常也是被问道的问题，一方面考察候选人对技术掌握程度，另一方面考察对项目的理解，以及项目总结能力。介绍项目是从数据链路介绍，是一个很好来的方式，会让人觉得思路清晰，项目理解透彻。

愿与狸花过一生·2025-03-12 16:38

python能否控制plc_小说python操作PLC

PLC(ProgrammableLogicController)可编程逻辑控制器，可以理解为一个微型计算机，广泛应用于工业控制中，如楼宇智控、精密机床、汽车电子等等。

狮子坤·2025-03-12 16:38

网络工程师如何用DeepSeek提升效率？10大实战场景解析

网络工程师常面临拓扑设计复杂、故障定位耗时、策略配置繁琐等痛点，而DeepSeek的AI能力可深度融入工作流。

IT99_·2025-03-12 16:02

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

从“建议者”到“执行者”：Manus如何重新定义AI代理的边界——基于GAIA基准测试的深度技术解析与行业启示

不同于传统AI的“建议生成”模式，Manus实现了从任务分解、工具调用到成果交付的全流程自动化，被用户称为“数字世界中的全能实习生”本文将从技术架构、任务闭环能力、行业影响三个维度，对比Manus与现有

ByteForge·2025-03-12 15:31

【模型调优的深入分析与Python实践】

其核心目标是在以下两者间找到平衡：泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成/Agent能力测试常见问题与性能优化指南

emmm形成中·2025-03-12 15:59

量化交易中用到的回测评估指标（策略收益、基准收益、Alpha比率、Beta比率、夏普比率、索提诺比率）详解

故现阶段以学习量化交易的知识为主，多学多问总是没错的嘛~现阶段使用Python爬取交易数据来验证自己的一些选股逻辑，笔者目前去一家民营的券商开户后，券商赠送了Ptrade作为量化软件供客户使用，可回测可交易

林不更新·2025-03-12 15:59

2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）