Python编码系列—Python中的安全密码存储与验证：实战指南
在数字化时代，密码安全是保护用户数据的首要防线。Python提供了多种工具和库来帮助开发者实现安全的密码存储与验证。本文将深入探讨Python中实现安全密码存储与验证的方法，结合实际案例来讲解。随着网络攻击的日益增多，传统的密码存储方法（如明文存储或使用弱哈希算法）已不再安全。现代Web应用需要采用
Python AI：构建智能应用的利器
Python AI 为开发者提供了一个构建智能应用的强大平台。凭借其丰富的 AI 库、活跃的社区和不断发展的生态系统，Python 必将在 AI 领域持续发挥重要作用，推动 AI 技术的发展和应用
【C#】【EXCEL】BumblebeeComponentsAnalysisGH_Ex_Ana_SparkLine.cs
这段代码定义了一个名为的类，它是一个Grasshopper组件，用于在Excel工作表中添加迷你图（Sparkline）。以下是对这个组件的功能和主要特点的介绍：迷你图列（Sparkline Column）和迷你图（Sparkline）确实有一些区别。让我为您解释这两者的主要区别：功能概述：这个组件
pycharm最新专业版激活码
按照下图所示先点击上方的 Activation code，再将激活码粘贴至输入框，最后点击 Activate 激活。首先，我们打开下载的 pycharm 专业版并安装。
【人工智能】项目案例分析：使用TensorFlow进行大规模对象检测
在这个项目中，我们将使用TensorFlow进行大规模的对象检测。对象检测是计算机视觉领域的一个重要应用，它涉及从图像或视频中识别和定位特定的对象。TensorFlow作为一个强大的开源机器学习库，提供了丰富的工具和API来支持这一任务。
时间序列结构变化分析：Python实现时间序列变化点检测
在时间序列分析和预测中，准确检测结构变化至关重要。
Selenium的四种部署方式详解
关于selenium 的部署，我在网上找了很多，基本上都没有提到或是说的比较清晰的。当时我一直有个困惑：测试的脚本代码，是放在跟浏览器同一台机器上呢，还是放在Application Server上？
毕业设计项目 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)演示效果毕业设计 大同旅游数据分析可视化系统🧿 项目分享:见文末!数据可视化是数据处理中的重要部分Django是一个基于Web的应用框架，由python编写。Web开发的基础是B/S架构，它通过前后端配合，将后
Selenium+Python自动化测试环境搭建
注意，等号右边 返回的是 WebDriver 类型的对象，我们可以通过这个对象来操控浏览器，比如 打开网址、选择界面元素等。Chome浏览器接收到该请求后，就会打开百度网址，通过浏览器驱动， 告诉自动化程序 打开成功。前面，我们的代码创建 WebDriver对象时，需要指定浏览器驱动路径，比如。注意
使用 Java 和 Selenium 实现验证码识别登录详解
在使用 Tesseract 识别图片时，如果报错 tesseract-ocr 相关信息，可以通过 tesseract-ocr 下载 页面下载并安装 tesseract-ocr。
【PyCharm】配置“清华镜像”地址（pip源）
本章将简单介绍清华大学开源软件镜像站和pip，然后手把手带大家进行PyCharm的配置。不想了解可以跳过，请直接阅读第三节“具体步骤”的内容。没有总结。
在PyCharm社区版中切换中文界面的操作方法
如果按照以上步骤操作后，仍然无法切换到中文界面，可能是因为插件版本与PyCharm社区版的版本不兼容。这时，你可以尝试手动下载与你的PyCharm社区版匹配的中文语言包插件，然后进行安装。通过上述步骤，你应该能够在PyCharm社区版中成功切换到中文界面。如果你在操作过程中遇到任何问题，可以访问Py
启航前的风浪：在PyCharm中化解IDE启动错误的策略
创建自定义启动脚本，设置合适的启动参数。# Linux/Mac启动脚本示例 idea.sh -no-plugin = org.jetbrains.plugins.github:: Windows启动脚本示例。
pycharm无法添加python解释器的解决方法
出现该错误的原因是先前创建过重名的解释器，在pycharm配置中没有完全删除干净。接着将无法添加的虚拟环境删除，再添加即可。首先在文件->设置界面，找到解释器设置。
一文掌握YOLOv1-v10
YOLO目标检测算法，不过多介绍，是基于深度学习的目标检测算法中最出名、发展最好的检测器，没有之一。本文简要的介绍一下从YOLOv1-YOLOv10的演化过程，详细技术细节不过多介绍，只提及改进点，适合初学者当综述阅读，也适合有基础的同学用于复习回顾。
GLM-4 (5) - API & Function Calling
我们之前解析了GLM-4模型相关的部分，这有助于我们对理解和使用开源大模型。然后，有一些场景对于大模型的性能（比如某个任务的推理准确率）有较高的要求，10B以下参数的模型很可能无法胜任。那么就有两条路可以选择：1）收集与任务相关的数据，微调该模型；2）直接使用商业化的API服务。由于第一条路收集数据
Ubuntu22.04中安装cuda, cudnn, pytorch
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python操作kafka
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【AI大模型】时代，周鸿祎回应360儿童手表问答不当，想了想，我是这么做的
使用七牛和美数（Meisu）来实现图片的合规审核，可以分为两步：首先将图片上传到七牛云，然后使用美数的内容审核服务对图片进行合规性检测
《Flask Web 应用开发项目实战 基于 Python 和统信 UOS》及配套计算机操作指南深度解析
Flask Web 应用开发项目实战 基于 Python 和统信 UOS》是一本由木合塔尔·沙地克所著，由人民邮电出版社于2024年出版的书籍。这本书通过一个完整的项目开发案例，系统介绍了在统信UOS操作系统上进行Flask Web应用开发的过程。它不仅详细分析了用户功能、管理功能、数据分析与可视化
