【Django学习笔记（十）】Django的创建与运行
Django，作为一款高级 Python Web 框架，以其优雅的设计、清晰的架构和丰富的功能，赢得了广大开发者的青睐。本文旨在提供一个系统而深入的 Django 运行学习指南，从创建到运行，全面解析 Django 的核心概念和关键技术。
swift与Internvl下的多模态大模型分布式微调指南（附代码和数据）
微调框架：swift微调模型：internvl-chat-v1_5微调任务：多模态大模型在指定任务上的OCR能力微调优化微调显存：55G，多batch时对单卡要求较高（4090不能满足需求）
django中的F对象
Django 的F对象是一种特殊的查询表达式，用于在数据库查询中引用字段的当前值，而不是实际的数据。这使得可以在不将数据加载到 Python 中的情况下，直接在数据库中进行字段的比较、计算和更新操作。
使用 Python和 SQLite 打造一个简单的数据库浏览器
通过上述代码，我们已经成功创建了一个简单的SQLite数据库浏览器，它可以帮助你快速查看和操作数据库中的数据。这个项目非常适合用作学习wxPython和sqlite3的入门项目，你可以在此基础上进一步扩展功能，如支持更多的SQL操作、增加数据编辑功能、或改进用户界面。
Python爬虫——爬取某网站的视频
爬取视频
CentOS7部署Python环境
的设置也是尤为重要的, 这里主要介绍单体应用的环境设置, 容器环境只需要采用相应镜像即可;在线上环境中同样采用。来针对不同的项目及异步程序进行环境的设定, 根据项目根目录中提供的。包版本控制文件进行依赖项的安装及同步;优化配置，配置pip源及pip3和pip关联。的控制, 采用源码部署是通用的方式;
毕设开源 基于大数据的招聘与租房分析可视化系统
🔥 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🚩基于大数据的招聘与租房分析可视化系统🥇学
Python OS库 经典且使用的 5个脚本 示例 附源码
希望这些代码解析对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时告诉我。功能描述：列出指定目录中的所有文件和文件夹。功能描述：重命名指定的文件或目录。功能描述：获取指定文件的大小。功能描述：创建一个新目录。功能描述：删除指定文件。
Pytorch基础：Tensor的连续性
在Pytorch中，一个连续的张量指的是张量中各数据元素在底层的存储顺序与其在张量中的位置一致。这意味着每一个元素的地址可以通过下面的线性映射公式来确定：
Python酷库之旅-第三方库Pandas(075)
第三方库Pandas(075)
学习大数据DAY30 python基础语法3
上机练习5的作业我昨天就写完了，但是因为它是今天的作业，我就今天发咯。按行作为分隔符条件，返回所有行组成的列表（每行内容是一个元素）今天写的代码比较多，但是整理一下思路还是不难写的。检测到一个错误时，解释器就无法继续执行（程序。了，反而出现了一些错误提示，这就是所谓的异常。方法将任何字符串写入打开的
unittest测试框架介绍
tearDownClass()：这个是类里所有都运行完之后运行的操作，和setUpClass()一样，这个只会在所有代码都运行完后，最最最后运行一次，在使用tearDownClass()时也是必须加装饰器@classmethod。3.测试方法：即测试用例，一个用例是一个方法，用def定义，必须要以t
用四种锁实现加入队伍功能(伙伴匹配系统)
首先使用userId以区分每个用户，然后使用intern可以取出字符串常量池中的字符串对象地址，比如userId是1，每次的都是字符串常量池中“1”这个字符串对象的地址。众所周知，字符串常量池中的元素是唯一的，保证了同一Id用户的每次请求的锁对象都是相同的。对锁可以添加一个使用时间，一定时间之后自动
pyinstaller打包onnxruntime-gpu报错找不到CUDA的解决方案
会在这个目录中查找自定义的钩子（hooks）文件。钩子文件用于在打包过程中处理一些特殊的依赖或行为。2、电脑上已经安装与onnxruntime-gpu对应版本的cuda和cudnn，并加入了环境变量。使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署，但在打包时发生了报错：找不到CUDA。--
Selenium和Requests搭配使用
之前有提过, 用selenium控制本地浏览器, 提高拟人化,但是效率比较低,今天说一种selenium和requests搭配使用的方法。允许使用工具来检测、检查、调试和分析 Chromium、Chrome 和其他基于 Blink 的浏览器。先用selenium登录网站, 然后获取cookie, r
Linux+CentOS服务器NVIDIA显卡驱动更新(NVIDIA Driver)、CUDA、cuDNN更新
安装过程中，会问你是否需要下载驱动（Drive），正常情况下请不要下载，即选择否。即取消第一个Drive的[X]，改为[ ]（使用回车键取消选择），然后选“Install”开始安装下载。PS, 要将cuda版本11.7替换成你安装的版本，如cuda-12.2。nvidia-smi：GPU驱动版本，d
pwn入门-buu刷题第三页题解(32道)(持续更新中)
这个0x400A28的位置，然后程序就会根据我们rbp的值再加上一些偏移，赋值给rsi，最后实现往0x123000+偏移的地方写值，但是这里的0x38的字长，再加上偏移还是不够我们写orw，所以我们可以再执行一次read，来获取更多的字长，然后如果在调试时发现位置不对的话，可以通过nop滑梯滑到正确
Transformer 论文通俗解读：FFN 的作用
在经过前面3节关于 Transformer 论文的解读之后，相信你对提出 Transformer 架构的这篇论文有了一定的了解了，你可以点击下面的链接复习一下前3节的内容。总的来说，这篇论文虽然重要且经典，但很多关于Transformer 架构的技术细节并没有介绍的很清楚，因此读起来有些晦涩。之前的
Python自动化测试之selenium - 元素定位
使用的方法是find_element_by_css_selector(css选择器表达式)一般不常用，可能不能精确定位。多种属性可以组合使用。
结合傅里叶变换和传统特征提取方法，通过XGBoost检测计算机生成图像
我个人认为，在模型无法区分的情况下，使用图像取证工具的人类将比机器学习模型更好地检测CGI，因为人类可以使用他们的先验知识逐个像素地评估图像，而模型只能依赖他们的训练数据。CGI检测模型对世界的了解是不完整的，而人类对世界的了解要大得多。为什么要应用傅里叶变换?而如何检测AI生成的图片变得越来越困难
