我们可以通过下标访问单个的字符，跟所有的语言一样，下标从0开始（==，我自己都觉得写的好脑残了）
day1课程目录： 开课介绍（1） 开课介绍（2） 开课介绍（3） 电脑简史（1） 电脑简史（2） 计算机结构 day1课程内容梳理： 导师介绍： Alex Li（金角大王）：买了一辆特斯拉，喜欢姑娘 武sir（银角大王）：喜欢研究代码和武藤兰 苑昊（深山老妖）：河北大学计算机系在读硕士 小月月：擅长pyhton开发 Linux管理 已经不使用Windows了 学员自我介绍： 略 为什么要学Python？： 美国都用Python讲课，国内外许多知名公司都在使用，谷歌以前能用pyht
乳腺癌是全球主要的癌症相关死亡原因之一，尤其是女性。然而，早期诊断可显着提高治疗成功率。为了早期诊断，正确分析组织学图像至关重要。具体来说，在诊断过程中，专家通过全玻片和显微镜图像评估整体和局部组织组织。然而，大量的数据和图像的复杂性使得这项任务既耗时又不简单。因此，自动检测和诊断工具的开发具有挑战性，但对该领域来说也是至关重要的。
当Item 在Spider中被收集之后，就会被传递到Item Pipeline中进行处理 每个item pipeline组件是实现了简单的方法的python类，负责接收到item并通过它执行一些行为，
我的外网是win10 64位，内网环境win7 32位。由于未知原因，anaconda无法安装！！！
前言：这是2018年push的一篇文章，但是最近有很多人在群里或者私我咨询说linux安装python(较多)django(较少)问题，这里就再次整理一下推送出来，一切的开始都是友谊的开始。
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
一般新建的django项目都是配置为sqlite为数据库 通常项目中都会使用MySQL 所以首先修改配置 在project的settings.py里修改 将原来配置sqlite改为自己的属性
在进入正题前想聊下这位漂亮妹子「不要想多了，只是聊聊漂亮妹子的工作」，这位妹子虽然苦恼，但她做这样的事情已经一年多了，可谓毅力可嘉，有时候我就会觉得很奇怪，为什么不向产品提个需求，要求系统能支持批量导入的功能呢？
我们大家都知道，针孔摄像一般都很小，所以它不太可能含有存储设备，都是通过连接酒店房间内的无线网，远程传输给作案人，我们就从这方面入手，用Python的scapy模块扫描局域网内的所有设备，并通过爬虫找到该设备生产厂商，以厂商来判断该设备是否为摄像头。
day3课程目录： pyhton的历史 32bit和64bit系统的区别 Python版本的选择 第一个pyhton程序 文件后缀名及系统环境变量的介绍 pyhton程序的执行和其他编程语言的简单对比 变量详解 变量的重新赋值 编码部分历史及文件编码 简介项目类型 注释以及简单的用户输入输出 if语句实现猜年龄 缩进介绍 多分支if语句及作业 day3课程内容梳理： python发展史 1991年第一个pyhton编译器诞生，它是用c语言写的 2000年加入了内存回收机制，构成了现在pyhto
给定一段文本，文本中包含多条错误信息，每条错误信息包含行号、错误路径和错误信息。需要从文本中提取出这些错误信息，并以特定的格式输出。
摘要：以显著的能力，大语言模型（LLMs）已成为许多自然语言处理应用中不可或缺的元素，而参数高效的微调，特别是 LoRA，已经因其轻量级的模型定制方法而备受青睐。与此同时，各种dropout方法，最初设计用于所有参数更新的完全微调(full weight)，缓解了与过度参数冗余相关的过拟合问题。因此，由于 LoRA 的可忽略的可训练参数和先前dropout方法的有效性之间存在可能的矛盾，这一点在很大程度上被忽视了。为了填补这一空白，我们首先确认参数高效的 LoRA 也容易出现过拟合问题。然后，我们重新审视了特定于 transformer 的dropout方法，并从数学和经验上建立了它们的等价性和差异。在这种比较分析的基础上，我们引入了一个统一的框架进行全面的研究，该框架基于dropout位置、结构模式和补偿措施实例化这些方法。通过这个框架，我们揭示了当涉及到有限的可训练参数时，它们的新偏好和性能比较。这个框架还允许我们将最有利的方面融合成一种名为 HiddenKey 的新dropout方法。大量实验证实了 HiddenKey 在多个模型和任务中的显著优越性和充分性，这凸显了它作为大型语言模型的高性能和参数高效微调的首选方法。
比如红色表示为(255, 0, 0, 255)，其中alpha值最大，意味着完全不透明。
Visual Python是一个Python 代码生成器，只需要鼠标点击就可以实现导入包、读入文件、可视化等常用功能。
前几天在Python最强王者交流群【逸】问了一个Pyhton处理Excel的问题，这里拿出来给大家分享下。
最近自己在搞linux+python+django服务简单的整理下自己得环境搭建与建立服务，启动服务，
现在基本各大云服务厂家都开始部署Serverless方案，serverless并不是真正的 "无服务器"，而是你在使用过程中不用过多考虑服务器配置等问题。
Pyhton3.8 引入了海象(walrus)运算符:=。这是一种赋值判断运算符。赋值运算一般写作 a = b,而walrus运算写作 a := b。 它的用处就是它可以在不允许使用=的地方进行赋值，例如在if语句中。
昨天arXiv新上一篇被NIPS2018会议接收的论文《DropBlock: A regularization method for convolutional networks》，作者为来自谷歌大脑的研究人员，提出了一种专门针对卷积层正则化的方法，方法非常简单，有效改进了CNN的各种任务，非常值得一读！
Impacket 工具包是红队人员内网横向使用频率最多的工具包之一，而Impacket 是一个标准 Python 类库，用于对 SMB1-3 或 IPv4 / IPv6 上的 TCP、UDP、ICMP、IGMP，ARP，IPv4，IPv6，SMB，MSRPC，NTLM，Kerberos，WMI，LDAP 等协议进行低级编程访问。在 impacket 工具包中用到最多的协议就是 smb 协议，SMB 是一种网络协议，也称为服务器消息块协议，它被用于在客户端和服务器之间进行通信，它 还可以用来共享文件，打印机和其他一些网络资源。其次就是 MSRPC，MSRPC 或 Microsoft 远程过程调用是 DCE / RPC 的修改版本，它是由 Microsoft 创建的，用于在 Windows 中无缝创建客户端/服务器模型，Windows Server 域协议完全基于 MSRPC。
在Linux、Windows、Mac OS的命令行窗口或Shell窗口，执行python命令，启动Python交互式解释器。交互式解释器会等待用户输入Python语句。输入Python语句并回车，解释器会执行语句并输出结果。交互式解释器是学习Python语言比较好的工具，优点是输入Python语句可以立即得到反馈。
分析 列表页面 首先进入1024的导航网站，随便点击一个地址进入选择图片区或者在网站地址后面添加,这就是1024网站的图片区，这个爬虫就是主要抓取这个区域的所有图片，使用浏览器debug分析一下这个页面发现基本都是列表页,格式如下： 📷 在地址栏后面拼1、2、3等于就是访问图片区第一页、第二页、第三页的列表页。根据这些列表页就可以爬出具体的每一个图片页的地址，类似上图的地址： 在地址的前面拼接上主站地址就是具体的图片页了。所以根据以上的分析：通过循环地址栏找到不同的列表页在根据列表页找到具体的图片页 地址栏
快照（snapshot）是最简单的压缩方式。在快照中，全部的当前系统状态都被写入到快照中，存储到持久化的存储中，然后在那个时刻之前的全部日志都可以被丢弃。
作为使用Sourcetree大于3年的我，已熟知Git的每一个功能，并灵活运用利用Git解决开发中各式各样的场景问题，我也曾多次在公司内部不同小组间分享Sourcetree使用经验，接下来给大家分享下这款工具吧。
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迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种（之一），在 Python 中随处可见它的身影，我们经常用到它，但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中（链接见文末），我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的，还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。
Python的官方默认实现为CPython，即C语言实现（主要指解释器的实现，其他实现见Other Interpreter Implementations）。CPython的源代码可以从官网pyhton.org或者 github.com/python/cpython 获取，目前最新的稳定版本为3.8.0，于2019.10.14发布。这里，从官网 https://www.python.org/downloads/release/python-380/ 下载源码压缩包，如下图所示，
如果对 Python 源码感兴趣，那“窥探”其实现的最佳方式就是调教它，不，调试它。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Linux 桌面发行版中 Ubuntu 是最多的一款，虽然说 Linux 与 Windows 家族不可等量齐观，但是其社区还是相当的活跃的。
ICMP 通常被认为是 IP 的一部分，但从体系结构上讲它是位于 IP 之上，因为 ICMP 报文 是承载在 IP 分组中的。
LaTeX 是一种标记语言(或者，如 官方网站 所述，“用于高质量排版的文档准备系统”) 用于创建精彩的论文和演示文稿。你在职业生涯中阅读的几乎所有论文都是使用 LaTeX 编写的。那么，让我们看看它是如何工作的！
Given a sorted array and a target value, return the index if the target is found. If not, return the index where it would be if it were inserted in order. You may assume no duplicates in the array. Example 1: Input: [1,3,5,6], 5 Output: 2 Example 2: Input:
对于广播，我相信在现实生活中我们时常都能接触到，例如学校一言不合就响起了校歌，搞的全校的人都能够听到，想假装没听到都不行。
print()会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出空格，输出的内容是这样的：
视频会议中常常受到网络丢包的影响,导致视频质量下降甚至视频冻结。传统解决方案如重传丢失的数据包在实时应用中往往不切实际。采用前向纠错(FEC)技术恢复丢失的包具有挑战性,因为很难设定合适的冗余度。
如果你想进入数据科学领域，你可能立即会想到R和Python。然而，我们并不是要以作为两种选择来考虑他们，相反地，我们更多的是去比较他们。R和Pyhton在他们各自的领域里，都是非常完美的工具。尽管如此，他们往往成为各自敌人而争吵。如果你在谷歌搜索栏里输入“R vs Python”,你会看到非常多的关于他们霸权之争。
最近有位微信昵称为Andy的读者在后台留言，问我关于新手学习Python的问题。他的问题是关于以下三点，相信很多读者都有相同的问题。
最近python搭上人工智能的快车，越来越火，作为一门出现比java还早的语言（python诞生于1989，java 诞生于1995），经过这么长的时间还能逆袭，真是不容易。是金子总会发光的这句话说的没错，但是在这么多金子（编程语言）中脱颖而出，肯定有其独特之处。
在Flink中，EventTime即事件时间，能够反映事件在某个时间点发生的真实情况，即使在任务重跑情况也能够被还原，计算某一段时间内的数据，那么只需要将EventTime范围的数据聚合计算即可，但是数据在上报、传输过程中难免会发生数据延时，进而造成数据乱序，就需要考虑何时去触发这个计算，Flink使用watermark来衡量当前数据进度，使用时间戳表示，在数据流中随着数据一起传输，当到watermark达用户设定的允许延时时间，就会触发计算。但是在使用EventTime的语义中，会出现一些不可预知的问题，接下来会介绍笔者在使用过程中遇到的一些问题与解决办法。
day5课程内容： 集成开发环境（IDE） VIM #经典的Linux下的文本编辑器 Eclipse #Java IDE Visual Studio #微软开发的IDE notepad++ sublime #pyhton开发的 Pycharm #主要pyhton的IDE pycharm 使用 （自动为每页代码加上作者名和时间）file——Setting——Editor——File and Code Template——pyhton Script #_author:"作者名" #或
在谈RST攻击前，必须先了解TCP：如何通过三次握手建立TCP连接、四次握手怎样把全双工的连接关闭掉、滑动窗口是怎么传输数据的、TCP的flag标志位里RST在哪些情况下出现。下面我会画一些尽量简化的图来表达清楚上述几点，之后再了解下RST攻击是怎么回事。
DINO-v2一种无监督学习的预训练方法，可以生成具有强大泛化能力的视觉特征，适用于各种图像分布和任务，而无需进行微调。这篇论文重点介绍了数据和模型规模方面的技术贡献，包括自动构建一个多样化和精心筛选的图像数据集、在多个层级上进行训练、使用Sinkhorn-Knopp居中方法和KoLeo正则化等。实验结果表明，该方法在多个图像理解任务上的表现超过了目前公开的最佳无监督和半监督方法。
经常有同学私信问，Python爬虫该怎么入门，不知道从何学起，网上的文章写了一大堆要掌握的知识，让人更加迷惑。
渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）：
通过 break 跳出的循环不会执行 else ,continue 会执行 else
俗话说，老虎也有打盹的时候。我们提交代码，也会有出错的时候。 我今天不小心把不该提交的文件给提交了。
桶具有一定的容量，即最多能容纳多少个请求排队，当桶满的时候，再进来的请求就直接过滤掉，不再被处理。
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