【学习笔记】通过windows自带命令WMIC，查询浏览器版本号信息，对比Selenium驱动的版本号信息
【简单介绍】WMIC 是 Windows Management Instrumentation Command-line 的缩写,是一个功能强大的 Windows 命令行工具,可以用于访问和管理 Windows Management Instrumentation (WMI) 提供的各种信息和功能。
python爬虫返回百度安全验证
果然还得是selenium好使
Django中的WebSocket实时通信的实现与优化
WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。与HTTP不同，WebSocket允许服务器主动向客户端发送消息，而不需要客户端首先发起请求。这使得它成为实时应用程序的理想选择。本文介绍了在Django中实现WebSocket的两种方法：一种是使用第三方库，另一种是使用官方支持的异步
【Python】Selenium基础入门
selenium基本操作
Python AI相关库介绍及使用指南
1. NumPy2. Pandas5. PyTorch6. Keras7. NLTK8. spaCy9. OpenCV10. Gensim13. Dask14. Optuna15. Gym17. Fastai总结Python 是人工智能（AI）领域中最受欢迎的编程语言之一，拥有丰富的库和工具，支持从
使用 Selenium Python 检查元素是否存在
像 Selenium 这样的自动化工具使我们能够通过不同的语言和浏览器自动化 Web 流程并测试应用程序。Python 是它支持的众多语言之一，并且是一种非常简单的语言。它的Python客户端帮助我们通过Selenium工具与浏览器连接。Web 测试对于开发 Web 应用程序至关重要，但更重要的是，
关于python 和 pycharm 中openpyxl 的安装
按上述流程 完成 唯一不同的就是 这次在设置环境变量的时候没有设置 用户变量 而是设置的系统变量。再运行pycharm 测试 import openpyxl 提示。再运行pycharm 测试 import openpyxl 成功。前几天在笔记本上安装pycharm ,open
Spring事件之注解@EventListener讲解
当我们观察方法的时候，会发现这个方法它主要是在对这个缓存在搞事情。这个缓存里面放的就是在项目启动过程中已经触发过的框架自带的listener对象：调用的时候，如果能从缓存中拿到对应的listener，则直接返回。而我们Demo中的自定义listener是第一次触发，所以肯定是没有的。因此关键逻辑就在
【AI大模型应用开发】2.1 Function Calling连接外部世界 - 入门与实战（1）
Function Calling是大模型连接外部世界的通道，目前表现形式有Actions、插件、GPTs、Tools工具集等。本文带你看下Funtion Calling是什么，以及如何与大模型进行交互。
【多模态大模型】AI对视频内容解析问答
对视频内容进行AI问答，测试Qween-vl-plus和Moonshot大模型的效果。
屌炸的文本转语音AI——ChatTTS本地部署教程
一周20.2K星! 的文本转语音TTS模型 -- ChatTTS
一篇文章教会你使用VSCode搭建Python开发环境
Python是一门高级的通用编程语言，适用于广泛的领域和应用场景，主要应用领域如数据科学、Web开发、自动化测试、网络爬虫、游戏开发、人工智能、机器学习等。对于大多数普通人而言在日常开发中，我们应用最多的还是利用Python脚本来完成数据的爬取、自动化办公、软件测试，原因是Python简单易学上手门
selenium XPath定位详解
XPath 使用路径表达式来遍历 XML 树，并且支持多种功能，如节点选取、字符串匹配、数值计算、逻辑运算等，可以帮助用户准确定位到文档中所需的节点或内容。XPath 的语法类似于文件系统路径，通过使用斜杠（/）、双斜杠（//）、方括号（[]）等符号来描述节点之间的层次关系和属性条件，从而实现对 X
Python使用百度文心一言AI方法
让python使用ai
毕设成品 深度学习疫情社交安全距离检测算法
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于深度学习疫情社交安全距离检测算
Android SystemUI源码分析与修改，面试官都被搞懵了
将图片放入对应的drawable文件夹，包括音量+，和音量-，见上图。
如何使用Python从0训练自己的AI模型
本篇博客介绍了如何使用Python从0训练自己的AI模型。以下是本篇博客的主要内容总结：确定问题和数据集：明确要解决的问题，并选择合适的数据集。数据预处理：对数据进行清洗、特征提取和数据转换等预处理步骤。构建模型：选择适合问题的模型架构，并使用Python构建模型。训练模型：定义损失函数和优化算法，
【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】
Python在数据挖掘和机器学习中的应用，涵盖了数据预处理、特征工程、监督学习、非监督学习和深度学习。
Python 全栈安全（四）
策略由指令组成；指令由源组成。每个额外的源都会扩大攻击面。源由 URL 的协议、主机和端口定义。一次性源在none和之间取得平衡。CSP 是你可以投资的最廉价的防御层之一。报告指令会在其他防御层失败时通知您。假设 Alice 部署了 admin.alice.com，作为她在线银行的管理对应物。像其他
Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例
本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数，利用Structured Streaming实时处理用户购物日志，然后利用websocket将数据实时推送给浏览器，最后浏览器将接收到的数据实时展现。
