python爬虫常用requests和beautifulSoup这2个第三方模块。需要先进行手动安装。 requests负责下载页面数据，beautifulSoup负责解析页面标签。 关于beautifulSoup的api使用，详见api页面：https://beautifulsoup.readth
1.简介 鼠标为我们使用电脑提供了很多方便，我们看到的东西就可以将鼠标移动过去进行点击就可以打开或者访问内容，当页面内容过长时，我们也可以使用鼠标滚轮来实现对整个页面内容的查看，其实playwright也有鼠标操作的方法。上一篇文章中已经讲解过鼠标的部分操作了，今天宏哥在这里将剩下的其他操作进行一个
什么时候该改变开发/测试集和指标？ 有时候在项目进行途中，可能意识到，目标的位置放错了。这种情况下，应该移动的目标。 来看一个例子，假设在构建一个猫分类器，试图找到很多猫的照片，向的爱猫人士用户展示，决定使用的指标是分类错误率。所以算法\(A\)和\(B\)分别有3％错误率和5％错误率，所以算法\(
由于系统资源是有限的，为了降低资源消耗，提高系统的性能和稳定性，引入了线程池对线程进行统一的管理和监控，本文将详细讲解线程池的使用、原理。
1.简介 前边文章中已经讲解过鼠标的拖拽操作，今天宏哥在这里对其的其他操作进行一个详细地介绍和讲解，然后对其中的一些比较常见的、重要的操作单独拿出来进行详细的介绍和讲解。 2.鼠标操作语法 鼠标操作介绍官方API的文档地址：https://playwright.dev/docs/api/class-
一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练，然后再针对特定下游任务进行微调，达到领域适应（迁移学习）的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务，从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务，
游戏规则 代码实现 首先把这个规则用代码写出来 再在它基础上进行简单的可视化（主要是利用Easygui的界面） 最后查缺补漏，看看有没有什么Bug 利用pyinstaller -F -w -i xx.ico craps.py命令打包成exe文件 from random import randint
在并发的世界中，最常见的并发安全问题就是数据竞争，也就是两个线程同时对一个变量进行读写操作。但当你在 Safe Rust 中写出有数据竞争的代码时，编译器会直接拒绝编译。那么它是靠什么魔法做到的呢？ 这就不得不谈 Send 和 Sync 这两个标记 trait 了，实现 Send 的类型可以在多线程
hello_world(签到) 思路：✅ 这道题就是利用printf函数泄露libc的基地址，然后再次进行栈溢出通过system，/bin/sh来获取shell wp： invisible_flag 思路：✅ 题目提示orw，那我们先看看是否开了沙盒 那么是开了沙盒的，试试orw读取flag 虽然保
前言 键鼠事件是指在计算机操作中，用户通过键盘和鼠标来与计算机进行交互的行为。常见的键鼠事件包括按下键盘上的键、移动鼠标、点击鼠标左键或右键等等。键鼠事件可以触发许多不同的操作，比如在文本编辑器中输入文字、在游戏中移动角色、在网页上点击链接等等。计算机操作系统和应用程序可以通过监听键鼠事件来响应
本示例介绍在Worker子线程使用@ohos.zlib提供的zlib.decompressfile接口对沙箱目录中的压缩文件进行解压操作，解压成功后将解压路径返回主线程，获取解压文件列表。
微软 3月22日 一篇文章“Semantic-kernel 嵌入和记忆：使用聊天UI探索GitHub Repos”[1] ，文章中进行了展示了嵌入，该文章解释了他们如何帮助开发人员提出有关GitHub存储库的问题或使用自然语言查询探索GitHub存储库。与嵌入一起，这是在SK存储器[2]（嵌入集合）
Semantic Kernel 是一个开源的 SDK，它允许开发人员将大型语言模型（LLM）与传统的编程语言进行混合使用。 微软Semantic Kernel团队 在博客上正式公布了Semantic Kernel 项目秋季发展路线图[1]。这家公司的设计和AI副总裁John Maeda在官方博客中写
归并排序的时间复杂度O（nlogn），空间复杂度为O（n） 首先我们先假设有两个有序数组，我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi
1. 按照之前的方式（https://www.cnblogs.com/gradyblog/p/17197707.html）进行抓包发现证书校验失败 SSL handshake with client failed: An unknown issue occurred processing the c
1.概述 ChatGPT是一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型，它能够进行自然语言处理和生成对话等任务。作为一款智能化的聊天机器人，ChatGPT有着广泛的应用场景，如在线客服、智能助手、个性化推荐等。今天笔者给大家分享一下如何使用ChatGPT的API模型快速搭建一个AI网站。 2.内容 在实
前景提要 这个笔记本是华为的Matebook14,本着原装系统比较稳定的原则,没有对其进行个人安装操作系统,但是对系统进行了升级,升级成了企业版,但是,目前看来内核还是原来的家庭版,这个安装起windows十分的费劲. 安装最新版的Docker需要wsl 2 ,按照百度到的方式,每次都会显示操作成功
import re # Python re.compile的性能优势 # 相对于使用re.match和re.search等函数直接进行匹配，使用Python re.compile的优化方式可以带来更好的性能。 # 由于re.compile将正则表达式转化为一种优化过的数据结构，它可以更快地进行匹配操
书接上回，上一回我们按照“低耦合高内聚”的组织架构方针对项目的整体结构进行了优化，本回将会继续编写业务，那就是用户的登录逻辑，将之前用户管理模块中添加的用户账号进行账号和密码的校验，校验通过后留存当前登录用户的信息，过程中使用图形验证码强制进行人机交互，防止账号的密码被暴力破解。 登录逻辑 首先在逻
前文再续，上一回我们完成了用户的登录逻辑，将之前用户管理模块中添加的用户账号进行账号和密码的校验，过程中使用图形验证码强制进行人机交互，防止账号的密码被暴力破解。本回我们需要为登录成功的用户生成Token，并且通过Iris的中间件(Middleware)进行鉴权操作。 Iris模板复用 在生成Tok
