【Selenium】Python & Selenium 执行 CDP
🎈🎈🎈Python & Selenium 执行 CDP，执行CDP哦！！！写的很详细，nice~用作于记录学习所得，无实质性意义。
Python与Numpy版本对应表 及Python的卸载和安装
多个Python版本可以使用which python 命令查看。2. 卸载python3.6 安装指定版本python。报错 为解决--好吧，放弃卸载了。先查看一下Python版本。
postman 解决Could not send request
最近在自学FastApi，因此初次使用postman进行接口测试。然后就遇到了下面的问题直到学到了FastApi的CORS（跨域资源共享） 才弄明白这个问题。也就是说，postman想要访问我的接口，必须配置允许访问的外来地址（不同源地址）。以下是通过fastapi的CORSMiddleware的方
解决Selenium WebDriver 加载页面时出现浏览器闪退
webdrive。
Pycharm中恢复原始界面布局
Pycharm如何恢复原始界面与布局
pycharm最新版默认菜单栏等工具不见了
pycharm2022.3新版本，默认使用新UI（如下图），这让很多小伙伴来说不太适应，我还是习惯旧版本的界面。在网上搜了许多恢复旧版本界面的教程，说的解决方案都是由于“手贱把菜单栏给隐藏了”，这个本文章遇到的问题不一样。下面就说说如何恢复旧版本界面吧。
基于深度学习的CSI反馈（CsiNet）
最近在学习有关CSI反馈相关知识，整理了这一篇将深度学习引入CSI反馈的高引用论文，如果有理解不正确的地方，敬请回复。
Bark(Suno AI) 搭建及使用
Bark 是由Suno AI创建的基于转换器的文本到音频模型。Bark 可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频 - 包括音乐、背景噪音和简单的音效。该模型还可以产生非语言交流，如大笑、叹息和哭泣。 Bark 目前支持 13 种语言，包括英语、德语、西班牙语、法语、日语和印地语。Suno AI 表示
Python小案例（九）PySpark读写数据
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作
一篇带你肝完Python逆向为什么要学webpack，学完之后到底又该怎么用？
之前讲了很多关于基础方面的内容，从本章开始辣条我会开始慢慢开始跟大家解析一些进阶知识以及案例
Python 将CSV文件数据存入Mysql数据库
1、get_data函数打开文件csv文件， 通过open方法打开文件（python文件实现了迭代器协议），然后使用with语句来迭代读取csv文件，然后存入命名元组，可以使用列名作为下标访问元组中的内容。我们有一个名为student.csv的文件，里面包含有学生的学号、姓名、性别等信息，想要基于P
linux下安装cudnn
2、查看对应版本的cudnn（注意：仅查看，不需要下载）二、如果上述方法未安装，可通过自己找合适的版本来安装。查看如何在linux环境下查看自己的CUDA及版本。即可安装cudnn，conda会自动匹配合适的版本。可看到，cudnn已经安装，版本为8.2.1。安装之前先确定CUDA已安装成功。可通过
Python实现交互窗口功能（Tkinter；面向对象的图形化用户界面（GUI）模块）（一）
1、图形化界面设计的基本理解Python自带了tkinter 模块，面向对象的GUI工具包 TK 的Python编程接口，提供了快速便利地创建GUI应用程序的方法。导入 tkinter 模块创建 GUI 根窗体添加人机交互控件并编写相应的函数。在主事件循环中等待用户触发事件响应。2、窗体控件布局2.
Python+Selenium程序执行完，浏览器自动关闭问题
最近在学Selenium的时候遇到一个问题，当我执行完程序，浏览器自动关闭了，我在程序中也没有写driver.quit()方法，代码如下：from selenium import webdriverclass ServiceConfig(): # 定义prepareWork函数，做准备工作
【人工智能】国产开源大模型聊天 AquilaChat 快速开始上手实战&效果评测
Aquila语言大模型在技术上继承了GPT-3、LLaMA等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的tokenizer，升级了BMTrain并行训练方法，在Aquila的训练过程中实现了比Magtron+DeepSpeed zero-2将近８倍的训练效率。Aquila
python 自动化测试之Selenium 模块
【代码】python 自动化测试之Selenium 模块。
大数据分析的Python实战指南：数据处理、可视化与机器学习【上进小菜猪大数据】
结论： 本文介绍了使用Python进行大数据分析的实战技术，包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。通过掌握这些技术，您可以更好地处理和分析大数据，并从中获取有价值的信息。使用Python的丰富生态系统和易用性，您可以更高效地进行大数据分析和实践。通过有效地处理和分析大量的数据，
python+selenium尝试处理滑块验证
基于此,设计遇到rgb第一个值为0(出于某些考虑,代码出设计为5)的情况,这对后续40x35的像素进行分析,如哦rgb相加<400,则计数.最后计数像素点符合规则的>40*35-mixCnt(容错值),则认为找到了阴影的起点.如果没找到x,则有五次机会刷新图片重找.2).阴影处的rgb三个值相加大部
YOLOv5 使用tensorboard查看可视化训练结果
tensorboard
