python如何控制蓝牙

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
程之编·2025-03-11 09:03

.net 6.0 webapi支持 xml返回xml json返回json

//添加控制器并配置格式化器varbuilder=WebApplication.CreateBuilder();builder.Services.AddControllers(options=>{options.Filters.Add
故事里故去·2025-03-11 09:02

mitmproxy配合Wireshark 抓包分析

与Wireshark侧重于被动监听网络流量不同，Mitmproxy更像一个主动的中间人，可以拦截、检查、修改和重放HTTP/HTTPS流量，让你能够更深入地理解和控制你的网络通信。
自由鬼·2025-03-11 09:02

Apache POI详解

本文将详细介绍如何使用ApachePOI库操作Word模板（包括替换占位符、操作表格）、将Word文档转换为PDF，以及如何处理PowerPoint文档。我们将通过代码示例逐步演示这些操作。
波波有料·2025-03-11 09:31

每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别？

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两大核心协议，主要区别如下：核心差异对比连接模式TCP：面向连接，需通过三次握手建立可靠通道。UDP：无连接，直接发送数据报，无需预先协商。
晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

以下是完整的实现步骤和代码示例，详细说明了如何通过Python调用本地部署的DeepSeek-r1:1.5b模型，将功能测试用例转换为适合pytest和PageObject（PO）设计模式的Playwright
Python测试之道·2025-03-11 09:00

【UI自动化】Selenium库中使用By类元素定位方法

使用By类，首先需要在Python中导入该模块：fromselenium.webdriver.common.byimportBy1.通过元素的ID属性来定位driver.find_element(By.ID
搞不来测试的摄影狮·2025-03-11 08:59

如何画架构图

什么是架构方法软件架构，是有关软件结构与组件的抽象描述，用户指导大型软件系统各个方面的设计对于架构的组成部分架构元素、元素间关系、架构、系统、架构文档、架构视图、相关方、关注点关系描述，一个系统应该有个架构，架构是架构元素和元素间关系组成的；元素就是服务器、组件、模块、子系统、类等元素；元素之间有两种关系，静态关系和动态关系，静态关系就是组合、聚合、关联、依赖、继承、泛化；动态关系，表示的它们是如
qq_17335305·2025-03-11 08:59

【LAMMPS学习】四、运行 LAMMPS(1)基础知识

4.运行LAMMPS本部分解释了在安装可执行文件或下载源代码并构建可执行文件后如何运行LAMMPS。命令文档页面描述了输入脚本的结构以及它们可以包含的命令。
北行黄金橘·2025-03-11 08:58

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python
meisongqing·2025-03-11 08:58

Python 变量起名全攻略：新手避坑与大神指南

学习AI科雷learning2025年03月10日22:19江苏一、引言：变量起名的“玄学”难题在Python编程的世界里，变量命名看似简单，实则暗藏玄机，常常让新手们踩坑不断。
科雷learning·2025-03-11 08:27

[PCIE5.0] 4.3.6.7 Ordered Set Modification Rules

这段文字详细描述了Retimer如何处理和转发OrderedSets，以及在不同情况下它如何修改特定字段。
jxdzlgl2018·2025-03-11 08:26

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means
皖山文武·2025-03-11 08:56

python调用ollama本地部署的deepseek

之前的文章中已经部署好，并调试通的网络，现在需要使用python能调用deepseek的API，便于后续的模型探索和应用开发。
小杰丶·2025-03-11 08:25

LangChain 发布政策详解

核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制（Se
VYSAHF·2025-03-11 08:25

MySQL-关于如何保存“大数据”

作者：赵师的工作日（赵明中）现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号：mzzhao23微信公众号：赵师的工作日墨天轮社区：赵师的工作日CSND：赵师的工作日数据库的种类有很多，各类数据库充分发挥各自的优势从而保证业务稳定运行，mysql轻量级、关键数据，redis缓存、快，ES搜索，Mongodb
赵师的工作日·2025-03-11 08:55

Dubbo应用接入

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、应用配置1、pom文件引入下面的jar包com.niwodai.infdubbo-cat-extend3.0.02、如果要对全局dubbo服务加监控
weixin_34281477·2025-03-11 07:22

Docker部署SVN服务器并使用：从基础到高级

目录引言Docker部署SVN服务器SVN基础使用SVN高级使用最佳实践和注意事项结语1.引言Subversion(SVN)是一个开源的版本控制系统,广泛用于管理和追踪软件项目的源代码。
ivwdcwso·2025-03-11 07:22

Git 的详细介绍及用法

一、Git的优点分布式版本控制每个开发者都拥有完整的仓库副本，无需依赖中央服务器（如SVN）。支持离线操作（提交、查看历史、创建分支等）。高效的分支管理创建和切换分支速度快（几乎是瞬间完成）。
xluo1715·2025-03-11 07:50

使用 ResponseBodyEmitter 实现异步响应式数据流处理

它允许在控制器方法中逐步发送数据给客户端，而无需一次性生成完整的响应。1.2使用场景实时数据推送（如股票行情、聊天消息等）。大量数据分批传输。
随风九天·2025-03-11 07:49

Unity游戏引擎

今天，我们就来深入探讨Unity的奥秘，解锁它如何帮助我们实现那些令人惊叹的游戏项目。
喜欢星期五·2025-03-11 07:18

Python通过RS485串口控制码垛机器人

先看代码，再看后面的说明importserialimporttimeclassPalletizingRobot:def__init__(self,port,baudrate=9600,timeout=1):self.port=portself.baudrate=baudrateself.timeout=timeoutself.serial_conn=Nonedefconnect(self):"""
mosquito_lover1·2025-03-11 07:18

领域大模型之微调技术和最佳实践

在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型（LLM）的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。
程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。
Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。
Wis4e·2025-03-11 07:47

npm install -g yarn 报错 -13 code: ‘EACCES‘ 亲测有效

在配置新mac的环境的时候，发现yarn无论如何也无法下载安装，搜了很久，最终找到了一个完美的结局办法，亲测有效报错内容zhaowei@zhaoweideMacBook-Pro~%npminstall-gyarnnpmERR
前端CV攻城狮·2025-03-11 07:16

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（10）.电力系统信号处理中的现代滤波器设计

电力系统信号处理中的现代滤波器设计1.引言在电力系统中，信号处理技术被广泛应用于监测、保护、控制和优化等多个方面。
kkchenkx·2025-03-11 07:45

利用AI大模型，破解医疗数据困境_医疗ai大模型

如何在确保隐私的前提下，高效利用有限的医疗数据？医疗数据困境新解：基础模型医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可
喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

svn 的详细介绍及用法

一、SVN的优缺点优点集中式管理所有代码和历史记录存储在中央服务器，权限控制严格，适合企业级项目管理。简单直观：用户只需要关注当前工作目录，无需处理复杂的本地仓库。
xluo1715·2025-03-11 06:14

Python学习总结

第一个python程序print("HelloWorld")#缩进一般4个空格键或者1个tab键，但是所有代码块语句必须是相同的缩进，这个必须严格执行，不同的缩进会导致程序不能运行，不能混用空格和tabifTrue
serve the people·2025-03-11 06:43

C++11使用mutex和condition_variable实现线程同步

condition_variable实现线程同步在实现项目的过程中，突然有一个问题：C++中A、B、C三个线程模拟购买100张车票，A输出99，B输出98，C输出97,然后又循环A输出96，B95,C94,直到0，使用线程同步，如何实现
追烽少年x·2025-03-11 06:13

如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用？

今天我想要大家的问题是：如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用？
嗯哼唉、·2025-03-11 06:43

python贪心算法几个经典例子_贪心算法经典例子

一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
weixin_39637979·2025-03-11 06:42

python贪心算法几个经典例子_贪心算法及几个经典例子

一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
weixin_39786850·2025-03-11 06:42

js基本功（四）

ASCIIASCII（AmericanStandardCodeforInformationInterchange，美国信息交换标准代码）是一种字符编码标准，用于表示英文字符、数字、标点符号以及一些控制字符
码林鼠·2025-03-11 06:42

前端的架构

2,、组件化：一般常用的组件有两个，requirejs和sea.js二、做前端架构前需要想什么1、除了技术基础外，应当了解需求，然后进行模块的边界划分；2、如何设计友好接口；3、自动化的发布和快速迭代；
so_cruel·2025-03-11 06:42

Click Event Simulation：无需浏览器触发动态数据加载

一、明确目标与前置知识目标使用Python模拟点击事件，直接发送HTTP请求采集拼多多上商品价格和优惠信息。
亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:10

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。`llama.cpp`框架以其出色的性能和灵活性，为这一问题提供了有效的解决方案。
Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

个人主页：https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据（五）表格数据（六）JSON数据（七）动态数据（八）元数据（九）总结二、结构化数据提
易辰君·2025-03-11 06:39

如何实现集群中的session共享存储？思维导图 代码示例（java 架构)

以下是关于如何在Java架构中实现集群中的Session共享存储的主要方面：1.使用集中式存储服务Memcached：轻量级、高性能的内存缓存系统，适用于存储短期的session数据。
用心去追梦·2025-03-11 06:08

JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格

在信息爆炸的时代，如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱，是数据侦探们常常面临的挑战。
亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:38

【DeepSeek问答】QProcess::start是异步的吗?会使UI卡顿吗？

用户之前已经询问过如何开发一个调用7-Zip的Qt应用，并且我给出了示例代码。现在用户可能在使用过程中遇到了问题，或者想更深入了解QProcess的工作机制。
CSUC·2025-03-11 05:07

python mongo异步操作_让python调用mongo读写速度加速10倍的方法

1.把mongo读写封装成api2.在api初始化时保持数据库长链接；并且用线程每2分钟遍历一次所有的表并count一次importsysimporttimeimportpymongoimportjsonimportlogimporttracebackimportthreading//库名test，表名test_tableserver_list=['test-mongos.all.serv:636
weixin_39867125·2025-03-11 05:36

oracle date类型如何比较

以下是一些示例，说明如何在Oracle中比较DATE类型的值：1.等于(=)检查两个日期是否相等：sql复制代码SELECT*FROMyour_tableWHEREyour_date_column=TO_DATE
&loopy&·2025-03-11 05:36

Android 碎片视图生命周期与按钮事件处理

本文将通过一个实例，探讨如何在Fragment中正确地设置按钮点击事件，并解释为什么在不同生命周期方法中设置监听器会导致不同的结果。
t0_54manong·2025-03-11 05:35

Nginx如何实现 TCP和UDP代理？

文章目录前言Nginx之TCP和UDP代理工作原理示意图配置文件和命令参数注释基本命令配置实例说明TCP代理实例UDP代理实例总结前言Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也支持TCP/UDP代理。在1.9.13版本后，Nginx已经支持端口转发，包括TCP和UDP协议。Nginx的TCP/UDP代理功能允许它作为一个中间人，接收来自客户端的TCP或UDP请求，并将这些请求转发到指
m0_74824755·2025-03-11 05:35

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）

目录快某手-安全实习生一面一、Linux操作：查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch（ES）核心要点三、HTTPS建立过程（TLS1.3优化版）四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六
独行soc·2025-03-11 05:04

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断

本文将深入探讨如何监控和诊断这两种类型的内存使用。二、堆内内存监控与诊断JVM参数
猿泰山·2025-03-11 05:33

Python product函数介绍

通过fromitertoolsimportproduct引入product函数。Product函数可以实现对矩阵做笛卡尔积importitertoolsforiteminitertools.product([1,2],[10,20]):print(item)'''(1,10)(1,20)(2,10)(2,20)'''iterables是可迭代对象,repeat指定iterable重复几次,即:pr
无尽的沉默·2025-03-11 05:03

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

随着大语言模型（LLM）的快速发展，微调（Fine-tuning）已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤，结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践，详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包，助你快速上手！一、什么是大模型微调？微调指在预训练大模型（如GPT-3.5、LLaMA）的基础上，使用特定领域的数据进行二次训练，使模型适应新任务或领域需求。
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32
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