httprunner使用第6页

conda实现虚拟环境的迁移

参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/87344422使用conda将服务器上配置好的虚拟环境从当前ip迁移到目标ip。

邹小妹·2025-02-17 15:31

如何在不依赖函数调用功能的情况下结合工具与大型语言模型

GitHub代码地址核心实现步骤定义工具函数使用@tool装饰器声明可调用工具：fromlangchain_core.toolsimporttool@tooldefmultiply_by_max(a:int

Jason9510·2025-02-17 15:01

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

vite和react有什么区别？

它使用原生ESM作为模块系统，利用浏览器对ESM的支持，在开发时无需打包，从而实现了极速的启动速度和热模块替换

因上精进，果上随缘·2025-02-17 14:58

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（下）

在上一篇文章中，我们介绍了SpringCloud的基本概念、核心组件以及如何在Java项目中使用SpringCloud进行服务注册与发现。

Wells974·2025-02-17 14:28

nvm切换node版本命令

‌使用nvm切换Node版本的命令如下‌：‌查看已安装的Node版本‌：在命令行中输入nvmlist或nvmls，这将显示所有已安装的Node版本，并指示当前正在使用的版本。‌

在下，杨江河·2025-02-17 14:27

安装指定版本的pnpm

要安装指定版本的pnpm，可以使用以下方法：方法1:使用pnpm安装指定版本你可以通过pnpm的add命令来安装指定版本：pnpmadd-gpnpm@例如，安装pnpm的7.0.0版本：pnpmadd-gpnpm

在下，杨江河·2025-02-17 14:27

conda虚拟环境的离线迁移

方法一：直接拷贝envs下的整个已有环境先下载A机中envs目录下的已有环境文件夹，并将其上传至B机上然后使用以下命令：condacreate-n[new_envs_name]--clone[pathtoenvs_names

Lsy_0408·2025-02-17 14:27

数据库MySQL 8.0.32安装包网盘资源下载（附教程）

它使用SQL（结构化查询语言）来管理数据，允许用户定义表、字段、索引和关系，并通过SQL语句来查询、更新和管理数据。

听风说雨的人儿·2025-02-17 14:56

【机器学习】多元线性回归

本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。

T0uken·2025-02-17 14:26

springboot中的配置类Configuration

它通过使用特定的注解和方法，为应用程序提供各种配置信息，使得Spring容器能够正确地初始化和管理应用程序的各个组件。

华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:55

使用Python构建论坛爬虫：抓取论坛主题、标签和讨论量

本篇博客将介绍如何使用Python构建一个论坛数据抓取爬虫，从论坛网站上抓取主题、标签和讨论量，并对数据进行存储和分析。

Python爬虫项目·2025-02-17 14:55

使用bitnamiredis-sentinel部署Redis 哨兵模式

使用bitnami/redis-sentinel部署Redis哨兵模式为什么使用Bitnami镜像？Bitnami密切跟踪上游源代码更改，并使用我们的自动化系统及时发布此镜像的新版本。

m0_67265654·2025-02-17 14:54

pytest.fixture详解：如何有效管理测试的前置条件与后置条件

基础概念pytest.fixture是一个装饰器，标记一个函数作为“夹具”（fixture），这个夹具会在每次测试函数运行前被调用，并可以在测试函数中作为参数使用。测试函数中的夹具会自

测试不打烊·2025-02-17 14:54

iotop 命令详解：深入分析系统 I/O 性能

本文将详细介绍iotop命令的使用方法、典型输出示例、各项指标的详细解析，并结合异常指标详细分析系统I/O性能问题的解决过程。

测试不打烊·2025-02-17 14:23

网络瓶颈分析与排查：性能测试中的隐秘敌人

在本文中，我们将结合性能测试的过程，从网络监控、常见的网络瓶颈问题以及如何使用Linux工具（如netstat、iftop、ping、traceroute等）进行详细的瓶颈定位。

测试不打烊·2025-02-17 14:53

ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习

）和资源（Assets）的区别与联系游戏对象（GameObjects）：一般为玩家，敌人，环境等资源（Assets）：一般包括声音，脚本，材质等区别与联系：对象一般是一些资源的集合体资源可以被多个对象使用资源作为模版

yesor_not·2025-02-17 14:53

【瀑布流插件】vue-masonry

导致图片高度小的，下一行不能紧挨在一起**如图：但是我要的效果是这样的，如图：依靠vue-masonry，实现了一些简单的功能,可参考这篇文章，讲的比较详细《Vue插件》瀑布流插件vue-masonry的使用与踩坑记录

春晓_春眠花落·2025-02-17 14:22

vue3 - 【完整源码】实现网页整屏大量图片、div 容器的自适应瀑布流布局，宽高度不固定的列表式瀑布流展示效果（高效无 BUG 网站瀑布流效果，超详细代码注释，可根据需求快速进行改造！）

核心组件源码组件的存放位置无所谓，最后使用的时候能正确引入就行了。创建瀑布流组件Waterfall.vue，复制代码。

街尾杂货店&·2025-02-17 14:22

redis压力测试

你可以使用redis-benchmark-h来查看基准参数。

weixin_33845881·2025-02-17 14:21

Lua 5.1中文编程手册：全面指南与实践

本手册是Lua5.1版本的官方文档中文翻译，涵盖了语法、特性到使用方法的全面指南。内容包括基础语法、数据类型、表、控制结构、函数、模块、元编程、错误处理、C接口、垃圾收集、线程及标准库等关键概念。

元楼·2025-02-17 14:21

Shiro 框架详解

它可以集成到任何JavaWeb应用程序中，并且易于使用和扩展。Shiro的设计理念是简洁而灵活，不仅可以应用于Web应用程序，还可以应用于命令行、移动设备和分布式系统等各种应用场景。

大家都说我身材好·2025-02-17 14:50

Spring常用注解和组件

引言了解Spring常用注解的使用方式可以帮助我们更快速理解这个框架和其中的深度注解@Configuration：表示该类是一个配置类，用于定义SpringBean。

优人ovo·2025-02-17 14:20

常见数据结构的简介（基本概念 & 操作 & 时间复杂度）

.线性表、栈和队列2.数组2.1基本操作1)时间复杂度2)案例3.字符串3.1存储结构3.2基本操作1)时间复杂度2)案例：最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例：使用字典树判断字符串是否存在

子诚之·2025-02-17 14:19

如何了解您的手机是否已经被黑客攻击

当您遇到诸如数据使用流量超过正常水平、出现未下载安装的新应用、不寻常或不正当的弹出窗口等警告迹象时，您可以知道您的手机是否已经被黑客攻击。

黑客Ash·2025-02-17 13:49

app，waf笔记

SOAP使用HTTP来发送

qq_45981247·2025-02-17 13:49

Pandas使用教程 - 多级索引 (MultiIndex)

2.MultiIndex的创建2.1从多个数组或列表创建MultiIndex2.2从元组列表创建MultiIndex2.3使用DataFrame的set_index()创建MultiIndex3.MultiIndex

闲人编程·2025-02-17 13:19

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例

闲人编程·2025-02-17 13:48

WEB安全--SQL注入--floor报错注入

一、原理：floor()报错注入需要组合count()、rand()、groupby()等函数使用，通过一些手段使数据库在处理语句时产生主键重复的报错，从而达到爆出信息的目的二、内容：?

神经毒素·2025-02-17 13:17

Httprint 指纹识别技术：网络安全的关键洞察

保持对各种web服务器的监视和追踪使得Http指纹识别变的唾手可得，Http指纹识别可以使得信息系统和安全策略变的自动化，在基于已经设置了审核策略的特殊的平台或是特殊的web服务器上，安全测试工具可以使用

蚂蚁质量·2025-02-17 13:47

如何申请和使用券商api进行股票交易？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>自动化交易功能券商API允许投资者编写程序来实现自动化交易。在股票市场中，价格波动瞬息万变，人工交易可能会因为反应速度慢而错过最佳交易时机。通过自动化交易程序，利用券商API，可以根据预设的交易策略，如当股票价格达到某个设定值时自动买

股票程序化交易接口·2025-02-17 13:46

python中session的使用

使用场景：当接口之间有cookie数据之间的传递的情况下为了确保接口之间cookie数据传递，一定要使用同一个session对象接口返回的cookie数据，存储在session对象中#1.创建session

白桃提拉米苏·2025-02-17 13:46

Inpaint for Mac v11.0.2 抠图去水印工具支持M、Intel芯片

使用Inpaint将它们从您的照片中移除！只需几个简单的手势，您就可以获得清晰、壮观的图片，就

Macdo_cn·2025-02-17 13:16

本地部署model scope魔搭大模型流程

一、安装python二、安装Gradio三、添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python

CQller·2025-02-17 13:15

电脑录屏软件班迪录屏 Bandicam v8.0 注册版下载与使用说明

Bandicam是一款电脑录屏软件。主要功能：多模式录制：支持录制屏幕、游戏画面以及设备内容（如HDMI输入和摄像头）。自由调整录制区域：你可以选择全屏录制，也可以自定义录屏分辨率，满足多种需求。鼠标追随功能：录制时可追随鼠标移动，聚焦特定操作区域。重复捕捉功能：支持反复录制屏幕内容，方便制作教程或解说视频。快捷键设置：自定义快捷键，录制操作更加便捷高效。双音频混合录制：提供同时录制系统音效和麦克

2401_89543598·2025-02-17 13:15

Python中的Session和Cookie详解

Session和Cookie详解引言一、Cookie1.1Cookie的基本概念1.2Cookie的工作原理1.3Cookie的基本属性1.4Python中Cookie的实现1.4.1Cookie实现代码1.5使用案例二

闲人编程·2025-02-17 13:45

应用行为检测工具【python源码】

使用说明基于python编写的应用行为检测工具源码。1、选择你想检测的exe文件，点击启动检测，等待日志显示。

PaceCN·2025-02-17 13:14

30.4:Python如何安装Pandas库？（课程共4100字）

课程概述（课程共4100字）①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化

小兔子平安·2025-02-17 13:43

15. MySql高级之常用SQL技巧☆

文章目录MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序2.正则表达式使用3.MySQL常用函数3.1数字函数3.2字符串函数3.3日期函数3.4聚合函数☆MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序编写顺序

喵先生呢·2025-02-17 13:43

elementuiPlus日期范围选择el-date-picker动态禁用时间选择

记录项目中的一个小需求：使用elementuiPlus日期选择组件时，需要动态禁用可选择的日期，禁止选中今天之后的日期，且选中的日期范围不饿能超过30天。

瑶琴AI前端·2025-02-17 12:13

linux es后台启动命令,小白学ES 02-Linux中部署Elasticsearch单机服务

目录@此部署过程以Elasticsearch-5.6.10版本为例,后续的学习和演示也用此版本.1前提:安装JDK学习使用ES的前提是成功安装JDK——很基础的一项步骤,这里省略.此处学习演示所用的JDK

热带汽水·2025-02-17 12:13

springboot之https服务器(生成keystore证书库及转cer证书)

/https-java.keystore-storepass123456属性说明：-alias别名-keypass指定生成密钥的密码-keyalg指定密钥使用的加密算

Biu→Biu丶·2025-02-17 12:43

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了

数行天下·2025-02-17 12:42

java web 项目中封装的下拉列表小组件：实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...

导读：主要从4个方面来阐述，1：背景；2：思路；3：代码实现；4：使用一：封装背景像easyui之类的纯前端组件，也有下拉列表组件，但是使用的时候，每个下拉列表，要配一个URL,以及设置URL反回来的值和

weixin_34383618·2025-02-17 12:42

IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接

由于各种限制，大部分人无法有效使用GPT，即使费力注册成功也因为科学上网时间