【Python系列】Python 项目 Docker 部署指南
Docker 是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及应用的运行环境到一个可移植的容器中。Docker 使用 Linux 容器（LXC）技术，但提供了比传统容器更加易用的工作流和用户界面。Docker 为 Python 项目提供了一种快速、一致且可移植的部署方式。通过本文的介绍，你应
11个提升Python列表编码效率的高级技巧
Python中关于列表的一些很酷的技巧
spark基础详解：案例解析(第1天)
* 1- Spark基本介绍（了解）* 2- Spark入门案例（掌握）* 3- 常见面试题（掌握）
【强化学习】Q-learning训练AI走迷宫
Q-learning是一种基于强化学习的算法，用于解决Markov决策过程（MDP）中的问题。这类问题我们理解为一种可以用有限状态机表示的问题。它具有一些离散的状态state、每一个state可以通过动作action转移到另外一个state。每次采取action，这个action都会带有一些奖励re
毕设开源 基于大数据的电影数据爬取分析可视化系统
🔥 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🚩基于大数据的电影数据爬取分析可视化系统🥇
Airtest-Selenium实操小课④：微信读书上阅读书籍
selenium课程叕来了，本周我们通过实现滑动有效范围以及判断是否滑动到底部，去实现微信读书web端的阅读~
python接口自动化测试框架2.0，让你像Postman一样编写测试用例，支持多环境切换、多业务依赖、数据库断言等
公司突然要求你做自动化，但是没有代码基础不知道怎么做？或者有自动化基础，但是不知道如何系统性的做自动化， 放在 excel 文件中维护，不知道如何处理多业务依赖的逻辑，又或者你想想postman一样可以给每一条测试用例编写一些代码来处理脚本，但是又不知道怎么做。那么 gitee 中勇哥的自动化测试框
Python测试的艺术：深入理解单元测试与unittest框架应用
本文介绍了Python中单元测试的概念和unittest框架的使用方法，并通过一个简单的示例展示了如何编写和执行单元测试。单元测试是软件测试中最基础、最常用的一种测试方法，通过编写高质量的单元测试，我们可以确保代码的质量和稳定性，降低维护成本，并提高开发效率。希望本文能够帮助读者更好地理解和掌握单元
大数据 深度学习毕设课题帮助
🔥 这里是丹成学长，毕业季马上就要开始了，不少同学询问学长管理选题开题类的问题。今天跟大家分享信息安全毕设选题 ~最新的信息安全(网络安全)专业毕设选题，难度适中，适合作为毕业设计，大家参考。学长整理的题目标准：🧿 选题指导, 项目分享：见文末最近非常多的学弟学妹问学长关于选题的问题，所以今天学
Python Web 前后端分离 后台管理系统 Django+vue（完整代码）
在前后端分离的架构中，前端和后端分别作为独立的项目进行开发和部署。（4）注册app(使用创建 django-admin startapp app名称)（4）在主路由中配置user app（主路由跟setting在同一个文件夹）（4）在主路由中配置该app（主路由跟setting在同一个文件夹）创建表
毕设开源 基于Django的端口扫描与渗透测试系统(工程源码)
今天学长向大家介绍一个信息安全、网络安全相关的毕业设计网安毕设分享 基于Django的端口扫描与渗透测试系统(工程源码)本项目命名为Sec-Tools，是一款基于的多功能 Web 应用渗透测试系统，包含漏洞检测、目录识别、端口扫描、指纹识别、域名探测、旁站探测、信息泄露检测等功能。
ctfshow web 其他 web432--web449
看到了另外一种拼接字符的方法我觉得很神，但是由于太长不能正常传入。删除了很多，我们用reload重新下回来。python里面可以用分号执行多条语句。我没有写多因为payload是一样的打。
新手教学系列——“笑看”单元测试（pytest）
单元测试是提高代码质量和开发效率的重要手段。尽管编写单元测试可能会增加一些开发时间，但从长远来看，它能显著减少代码维护的成本，提高项目的稳定性和可扩展性。希望本文能帮助大家更好地理解和实践单元测试，为项目的成功保驾护航。
人工智能--图像语义分割
工作原理图像语义分割的工作过程主要包含以下几个关键步骤：🍍数据准备首先，需要收集大量的图像数据，并对这些图像中的每个像素进行类别标注。标注的类别可以是物体类别，如人、车、建筑物等，也可以是场景类别，如室内、室外、森林等。🍍特征提取使用深度卷积神经网络（CNN）来自动提取图像的特征。CNN 由多个
如何在Linux上使用Java命令排查CPU和内存问题
以上是在 Linux 上使用命令行排查 Java 应用程序 CPU 和内存问题的方法。这些命令提供了对 Java 进程进行基本的性能监视和诊断的手段，同时 VisualVM 则提供了更多功能和图形化界面，方便进行更深入的分析和调优。希望这些命令和工具能够帮助小伙伴们快速定位和解决 Java 应用程序
Selenium 操作指南：鼠标点击和键盘输入高级技巧
通过 Selenium 的 ActionChains 类，测试人员可以灵活地模拟各种鼠标和键盘事件，以验证Web应用的行为。理解事件驱动编程的基本概念有助于更有效地使用这些工具，而异常处理和同步机制的合理运用则能确保测试脚本的健壮性和可靠性。借助这些高级技巧，自动化测试不仅能模拟简单操作，还能处理复
AI：175-使用Python进行深度学习模型的训练和部署
我们将使用MNIST数据集，这是一个手写数字识别的标准数据集。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。本文详细介绍了如何使用Python进行深度学习模型的训练和部署。通过实战案例，我们展示了从数据预处理、模型构建、训练、优化到部署的整个过程。同时，我
pandas，polars，pyspark的df对象常见用法对比
pandas，pyspark，polars的常见用法对比，切片筛选分组排序合并连接.....
（三十一）Flask之wtforms库【剖析源码下篇】
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AI：182-利用Python进行自然语言处理（NLP）（BERT与GPT的应用）
BERT是由Google开发的预训练语言表示模型，其突出特点是双向编码器结构，能够更好地理解上下文信息。BERT可以应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。GPT是由OpenAI提出的生成式预训练转换模型，其核心思想是使用自回归模型生成文本。GPT模型在文本生成、对话系统等领域有
