python常见框架第9页

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计

长安程序猿·2025-02-19 07:01

Bug处理之执行自己编写代码中出现的AttributeError: ‘XXX’ object has no attribute’xxx’

操作系统Windows10.0；PythonIDE：Pycharm2018.02Python版本：python3.6（anaconda平台）自己编写脚本搭建股票数据库问题描述：自己编写python脚本解决一些数据库搭建过程中的繁琐过程

NormanG·2025-02-19 07:00

【Spring Boot 实现 PDF 导出】

以下是四种常见的方式：iText、ApachePDFBox、JasperReports和Thymeleaf+FlyingSaucer。我将详细对比这些方法，并提供相应的代码示例。

web14786210723·2025-02-19 07:30

基于图像处理的裂缝检测与特征提取

本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码，重点讲解其实现的核心算法与关键步骤，分析其应用场

机器懒得学习·2025-02-19 07:00

Python 函数-调用函数

目录抽象调用函数数据类型转换练习小结我们知道圆的面积计算公式为：S=πr2当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：r1=12.34r2=9.08r3=73.1s1=3.14*r1*r1s2=3.14*r2*r2s3=3.14*r3*r3当代码出现有规律的重复的时候，你就需要当心了，每次写3.14*x*x不仅很麻烦，而且，如果要把3.14改成3.14

赔罪·2025-02-19 07:59

Python数据容器（dict字典、set集合）

无序（Python3.6之前的版本）：在Python3.6之前的版本中，字典是无序的。但从Python3.7

张小生180·2025-02-19 07:29

探索大数据处理：利用 Apache Spark 解锁数据价值

ApacheSpark作为一个快速、通用的集群计算框架，以其出色的性能和丰富的API，成为大数据处理的利器。那么，ApacheSpark究竟如何帮助我们高效处理海量数据？接下来，让我们一起深入探讨。

Echo_Wish·2025-02-19 07:59

批量更新 AWS ECS Fargate 服务：自动化平台版本升级

本文将介绍如何使用Python和AWSSDK(boto3)来批量更新ECSFargate服务，自动化这一过程。背景AWSFargate会定期发布新的平台版本，以提供新功能和进行例行维护。

ivwdcwso·2025-02-19 06:26

【学习笔记】Python基础-字典Dict和Set和List与Str扩展

/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#字典dict类似Java的HashMap#Dict{}#List[]#turple()mDict={"Lava":90,"Huawei

法迪·2025-02-19 06:56

flink核心特性

ApacheFlink核心特性详解一、流处理与批处理的统一Flink的核心设计理念之一是将流处理和批处理统一在一个框架中。这种统一性使得Flink在处理实时数据和批量数据时具有高度的灵活性和一致性。

24k小善·2025-02-19 06:55

flink反压详解

Flink背压/反压（Backpressure）详解在ApacheFlink中，背压（Backpressure）是一个常见的性能问题，通常表现为数据流在某些节点处积压，导致整体处理速度下降甚至停滞。

24k小善·2025-02-19 06:55

6种MySQL高可用方案对比分析

m0_74823595·2025-02-19 06:54

python中的dict与set

python内置字典：dict支持key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样取出来的时候才能根据key拿到value。

“光光”·2025-02-19 06:53

Python基础---Dict（字典）

1.字典以键值对组成，包含在{}中，字典的键必须为hashable，即不可变（字符串、元组、数字），并且唯一；值可以是任何类型#dict1={[1]:1}#报错：TypeError:unhashabletype:'list'#dict1={{1}:1}#报错：TypeError:unhashabletype:'set'dict1={(1,):1}print(dict1)#{(1,):1}dict1

grace666·2025-02-19 06:53

Markdown 到 PowerPoint 转换工具——md2pptx

该项目主要使用Python编程语言实现。项目基础介绍md2pptx是一个

伍盛普Silas·2025-02-19 06:23

Python网络爬虫-WebSocket数据抓取

目录前言1、WebSocket请求的分析通常涉及以下几个方面：2、利用WebSocket爬取数据总结最后，创作不易！非常感谢大家的关注、点赞、评论啦！谢谢三连哦！好人好运连连，学习进步！工作顺利哦！博主介绍：✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神，答疑解惑、坚持优质作品共享。本人是掘金/腾讯云/阿里云等平台优质作者、擅长前后端项目开发和毕业项目实战，

程序小勇·2025-02-19 06:22

【微服务】Nacos Discovery--服务治理

NacosDiscovery--服务治理前言服务治理常见的注册中心ZookeeperEurekaConsulNacosNacos入门搭建nacos环境将商品微服务注册到nacos将订单微服务注册到nacos

SoftwareDevOps·2025-02-19 05:18

Kubernetes 服务发现背后的秘密武器——CoreDNS

本文将通俗易懂地介绍CoreDNS的作用、工作流程，并通过一些常见的配置案例帮助你更好地理解它的功能。CoreDNS的作用服务名称解析CoreDNS负责将Kuberne

weixin_42587823·2025-02-19 05:47

Unity UI优化总结

常见的四大UI优化问题：1、片段着色器利用率过高（或者说GPUfill-rate填充率过高），即每个片段处理的

Don里个冬·2025-02-19 05:17

python 山脊图_（数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图

1简介下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队JoyDivision在1979年发行的其第一张录音室专辑UnknownPleasures的封面，由艺术家PeterSaville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成为了一种流行文化的符号标志。图1类似图1的风格，在地图制作中也存在着一种山脊地图，基于记录地表海拔信息的高程数据，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对

weixin_39780255·2025-02-19 05:16

哈希表总结-C语言版

目录1、哈希表的原理2、自己实现的hash表--C语言版3、C语言开源项目uthash.h中的hash接口使用指南3.1uthash.h头文件说明3.2常见的uthash.h接口以及使用方法4、实践应用参考资料

vanguard2021·2025-02-19 05:13

数据权限校验实践

数据权限控制实践最近在实习中为公司项目完成一个文件数据权限校验代码的转换重构，写这篇博客来记录前后两种权限校验的实现方案与相关概念原实现方案：RBAC-基于角色的访问控制RBAC（Role-BasedAccessControl）RBAC是一种常见的访问控制模型

fengdongnan·2025-02-19 05:11

Blender渲染模糊？掌握这些技巧，提升你的渲染质量！

下面小编就为大家解答Blender渲染中出现的一些常见问题，帮助你迅速提升渲染质量。1.为什么我的Blender渲染模糊？（1）检查“属性”面

LhcyyVSO·2025-02-19 04:09

【Python 学习 / 5】函数详解（定义、参数、作用域、lambda、内置函数）

文章目录一、函数1.定义函数1.1基本函数定义1.2带参数的函数1.3带返回值的函数2.参数传递2.1位置参数2.2默认参数2.3可变参数2.3.1使用`*args`2.3.2使用`**kwargs`2.4参数的混合使用3.作用域3.1局部和全局变量3.2`global`关键字输出：3.3`nonlocal`关键字输出：4.lambda表达式4.1基本用法4.2与`map()`、`filter()

卜及中·2025-02-19 04:39

qt 图形视图框架详解以及举例

1基础介绍Qt的图形视图框架是一个强大的工具,用于创建和管理大量的2D图形项目。它由三个主要类组成:QGraphicsScene、QGraphicsView和QGraphicsItem。

爱学习的大牛123·2025-02-19 04:38

云贝餐饮连锁V3独立版全开源+vue源码

该系统不仅功能全面，涵盖了餐饮连锁企业的日常运营、财务管理、库存管理、会员管理等多个方面，而且框架结构清晰，模块化设计使得系统易于扩展和定制，满足不同餐饮企业的个性化需求。

kaui52066·2025-02-19 04:38

基于Web的手机模拟器的实现(含源文件)

除了常见的教学课件演示、实验动画模拟、过程仿真实现、可视化仿真及测试系统等方面的应用外，Web也因其浏览方便、实现技术相对简单、使用方式灵活等特点，开始涉及生活中的方方面面，为人们的生活带来越来越多的便

设计源码分享·2025-02-19 04:08

leetcode简单(181-200)python

762.PrimeNumberofSetBitsinBinaryRepresentation(e-181)GiventwointegersLandR,findthecountofnumbersintherange[L,R](inclusive)havingaprimenumberofsetbitsintheirbinaryrepresentation.(Recallthatthenumberofs

九日火·2025-02-19 04:07

C#中的GC机制简析

关于GC在C#中，垃圾回收（GarbageCollection，GC）是.NET框架的一部分，负责自动管理内存。

_DRAGON__XU·2025-02-19 03:02

PaddleOCR面板恢复python脚本--针对pdf的面板恢复

但是，官方的文档只提供了针对图片进行面板恢复的python脚本，没有提供pdf进行面板恢复的python脚本，官方只提供了pdf面板恢复的命令行使用方法，因此，我去看了PaddleOCR的源码，将命令行方法转换为

zsh669·2025-02-19 03:00

Python库 - transformers

transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库，用于自然语言处理（NLP）任务。

司南锤·2025-02-19 03:28

【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例

2、运行以下命令来安装Transformers库：pipinstalltransformers这将使用pip工具从PythonPackageIndex（PyPI）下载并安装Transformers库。

云天徽上·2025-02-19 03:28

利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换

利用OpenCV进行棋盘检测与透视变换1.引言在计算机视觉领域，棋盘检测与透视变换是一个常见的任务，广泛应用于摄像机标定、文档扫描、增强现实（AR）等场景。

萧鼎·2025-02-19 03:57

conda更换环境版本（比如torch版本）

找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA

挨打且不服66·2025-02-19 03:57

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的！！！

a小胡哦·2025-02-19 03:27

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

Python：优势Python以其简洁、易读的语法闻名，新手能快速上手。丰富的库和框架，能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

用conda虚拟环境解决py+torch环境问题

wheelpipinstallwheelcondainstallnb_conda安装nb_conda这样可以在shell切换虚拟环境启动jupyternotebook后切换到虚拟环境创建虚拟环境condacreate-npython36python

SevenZS·2025-02-19 03:26

【报错】ImportError: cannot import name ‘get_refined_artifact_map‘ from ‘basicsr.losses.loss_util‘

ImportError:cannotimportname'get_refined_artifact_map'from'basicsr.losses.loss_util'(xxx/lib/python3.10

之群害马·2025-02-19 03:55

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务，但因为它们在处理序列时需要一步步前进，因此其他信息无法立即对其产生影响，当序列变长时，长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题，Transformer模型被设计出来，内核思想是利用自注意力机制，这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直

医学小达人·2025-02-19 03:24

Spring Framework 7.0.0-M1 预发布版重磅更新！全面优化，性能与稳定性双提升！

在当今快速发展的技术领域中，SpringFramework作为Java生态系统中的核心框架之一，今天的内容是介绍v7.0.0-M1预发布版——一个旨在为开发者们带来前所未有的编程体验的里程碑版本。

·2025-02-19 03:15

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六

Long_poem·2025-02-19 02:23

C#编程的技术难点有什么

其中，异步编程与并发编程是C#开发中常见且具挑战性的难点，特别是在多线程和任务并行的处理上，需要合理运用相关的工具

·2025-02-19 02:14

hping3工具介绍及使用方法

文章目录hping3的特点hping3的常见功能1.发送ICMP请求（类似ping）2.TCPSYN扫描3.SYN洪水攻击4.TCPACK扫描5.UDP洪水攻击6.模拟IP欺骗7.自定义数据包8.ICMP

璃靡·2025-02-19 02:49

C# 反射与动态编程

1.2反射的基本操作1.2.1获取类型信息1.2.2获取成员信息1.3调用成员1.4实例化对象1.5常见应用场景2.动态编程2.1什么是动态编程？

萨达大·2025-02-19 02:49

python正则表达式快速入门_Python 正则表达式入门

本文主要为没有使用正则表达式经验的新手入门所写。转载请写明出处引子首先说正则表达式是什么？正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法(英语：RegularExpression，在代码中常简写为regex、regexp或RE)，计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那

weixin_39955938·2025-02-19 02:49

Spring Boot 示例项目：从零开始构建 Web 应用

一、项目概述本文档将指导您通过一个示例项目，了解如何使用SpringBoot框架构建一个简单的Web应用程序。

梦落青云·2025-02-19 02:48

一文读懂：GIS中坐标系、投影、EPSG:4326、EPSG:3857

常见的坐标系主要包括地理坐标系和投影坐标系。地理坐标系定义：地理坐标系是用经度和纬度来描述地球上的位置的坐标系统。

鎈卟誃筅甡·2025-02-19 02:48

javascript 常见设计模式

什么是设计模式?在软件开发中，设计模式是解决特定问题的经验总结和可复用的解决方案。设计模式可以提高代码的复用性、可维护性和可读性，是提高开发效率的重要手段。单例模式1.概念单例模式（SingletonPattern），保证一个类只有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。也就是说，第二次使用同一个类创建新对象的时候，应该得到与第一次创建的对象完全相同的对象。2.代码实现classSingleton

smiley121·2025-02-19 02:18

python正则表达式必知必会的基础

re.flags小结re.sub()re.split()re.findall()re.fullmatch()re.compile()小结方法分类注意细节正则表达式网站参考资料正则表达式本文主要讲的是正则表达式在python

豆子前端·2025-02-19 02:47

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