实战专题

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库，完全使用 Python 语言编写，它对 XPath表达式提供了良好的支持，因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块，该模块专门用来解析 HTML/XML 文档，下面来介绍一下 lxml 库

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结一、前言在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题，本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引？开源ERP项目地址：https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备打开IDEA找到登录请求资源路径位置

C#实战|大乐透选号器[6]：实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽，你好啊，我是雷工。关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记，这是第6篇；接下来实现实时显示当前选中红球数量，蓝球数量；以下为练习笔记。 01 效果演示当选择和取消选择红球或蓝球时，在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量； 02 标签名称分别设置Label标签名称为：lblRedCount、lblBlueCount

滚雪球学Java(87)：Java事务处理：JDBC的ACID属性与实战技巧！真有两下子！

咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE啦，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~ 🏆本文收录于「滚雪球学Java」专栏，专业攻坚指数级提升，助你一臂之力，带你早日登顶🚀，欢迎大家关注&&收藏！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10

springboot实战学习（1）(开发模式与环境)

目录一、实战学习的引言（1）前后端的大致学习模块（2）后端（3）前端二、开发模式一、实战学习的引言（1）前后端的大致学习模块（2）后端 Validation：做参数校验Mybatis：做数据库的操作Redis：做缓存Junit：单元测试项目部署：springboot项目部署相关的知识（3）前端 Vite：Vue项目的脚手架Router：路由Pina：状态管理Eleme

深度学习实战：如何利用CNN实现人脸识别考勤系统

1. 何为CNN及其在人脸识别中的应用卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心技术之一，擅长处理图像数据。CNN通过卷积层提取图像的局部特征，在人脸识别领域尤其适用。CNN的多个层次可以逐步提取面部的特征，最终实现精确的身份识别。对于考勤系统而言，CNN可以自动从摄像头捕捉的视频流中检测并识别出员工的面部。我们在该项目中采用了 RetinaFace 模型，它基于CNN的结构实现高效、精准的

项目实战系列三: 家居购项目第四部分

购物车 🌳购物车🍆显示购物车🍆更改商品数量🍆清空购物车&&删除商品 🌳生成订单 🌳购物车需求分析 1.会员登陆后, 可以添加家居到购物车 2.完成购物车的设计和实现 3.每添加一个家居,购物车的数量+1, 并显示程序框架图 1.新建src/com/zzw/furns/entity/CartItem.java, CartItem-家居项模型 /***

Birt报表开发实战

我就截图描述得了，没什么含金量，看图基本明白的。 1.开始 a.创建报表文件 b.数据源配置 c.配置数据集 2.网格报表拖拉式操作，很方便 3.预览效果其他报表的操作也基本不难，就不扯了！ 2.级联参数官方视频教程：http://demo.actuate.com/demos/cascade/cascade.html

[yolov5] --- yolov5入门实战「土堆视频」

1 项目介绍及环境配置下载yolov5 tags 5.0源码，https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0，解压 Pycharm 中创建conda虚拟环境激活conda虚拟环境根据作者提供的requirements.txt文件，pip install -r requirements.txt 如果作者没有提供requirement.txt文件

用Python实现时间序列模型实战——Day 14: 向量自回归模型 (VAR) 与向量误差修正模型 (VECM)

一、学习内容 1. 向量自回归模型 (VAR) 的基本概念与应用向量自回归模型 (VAR) 是多元时间序列分析中的一种模型，用于捕捉多个变量之间的相互依赖关系。与单变量自回归模型不同，VAR 模型将多个时间序列作为向量输入，同时对这些变量进行回归分析。 VAR 模型的一般形式为：其中：是时间的变量向量。是常数向量。是每个时间滞后的回归系数矩阵。是误差项向量，假

使用条件变量实现线程同步：C++实战指南

使用条件变量实现线程同步：C++实战指南在多线程编程中，线程同步是确保程序正确性和稳定性的关键。条件变量（condition variable）是一种强大的同步原语，用于在线程之间进行协调，避免数据竞争和死锁。本文将详细介绍如何在C++中使用条件变量实现线程同步，并提供完整的代码示例和详细的解释。什么是条件变量？条件变量是一种同步机制，允许线程在某个条件满足之前进入等待状态，并在条件满

很久很久以前读过Spring实战（第三版），因为第三版和第四部差异还是特别明显的，在整体思想上有了比较重大的改变，比如用注解和JavaConfig替换Xml以及现在非常火热的Springboot在书的最后也有提到。OK，开始看书，书本的第一章讲了一下Spring存在的目的（简化Java开发）和Spring的功能，以及Spring3->Spring4增加了哪些功能，那我就从第二章开始概括本书，以给我

开源Apache服务器安全防护技术精要及实战

Apache 服务简介　　Web服务器也称为WWW服务器或HTTP服务器(HTTPServer)，它是Internet上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。　　由于用户在通过Web浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而Web在Internet上一推出就得到了爆炸性的发展。现在Web服务器已

YOLOv8改进实战 | 注意力篇 | 引入CVPR2024 PKINet 上下文锚点注意力CAAttention

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以

读懂《机器学习实战》代码—K-近邻算法

一，K近邻算法概念 K近邻算法即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。KNN 算法是一种 lazy-learning 算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为 n，

flutter开发实战-flutter build web微信无法识别二维码及小程序码问题

flutter开发实战-flutter build web微信无法识别二维码及小程序码问题 GitHub Pages是一个直接从GitHub存储库托管的静态站点服务，‌它允许用户通过简单的配置，‌将个人的代码项目转化为一个可以在线访问的网站。‌这里使用flutter build web来构建web发布到GitHub Pages。最近通过flutter build web，通过发布到GitHu

【知识分享】MQTT实战-使用mosquitto客户端连接emqx服务器

一、简介 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的、基于发布/订阅模式的通信协议，旨在实现物联网设备之间的低带宽、高延迟的通信。MQTT协议设计简洁，使用TCP/IP协议进行通信，适用于各种网络环境，尤其适合在有限的网络带宽和不稳定的网络连接条件下进行通信。 MQTT的工作原理是基于发布/订阅模式的消息传递，它包括两个主要

计算机毕业设计选题推荐-域名管理系统-域名商城-域名竞拍系统-Java/Python项目实战

✨作者主页：IT研究室✨ 个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语

【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，目前出现的插件（Plugins ）、OpenAI的Actions、各个大模型平台中出现的tools工具集，其实都是Function Calling的范畴。时下大火的OpenAI的GPTs，原理就是使用了Function Calling，例如联网检索、code interpreter。本文带大家了解下Function calling，看

天翼云存储资源盘活系统 HBlock：企业级轻量存储的革新与实战

目录前言关于HBlock系统HBlock的核心优势番外篇：HBlock应用场景结束语参考文献前言在数字化转型的浪潮中，数据存储作为支撑企业业务连续性和数据安全的基石，企业对于存储资源的需求日益增长，同时也面临着成本控制和资源优化的双重挑战，尤其是近两年行业整合和技术圈被AI的颠覆性影响双重影响下，持续性降本增效成为企业的首要任务。由于这些原因的影响，天翼云推出的HBlock存储资源盘

spring boot实战(番外篇)整合RabbitMQ

前言最近几篇文章将围绕消息中间件RabbitMQ展开，对于RabbitMQ基本概念这里不阐述，主要讲解RabbitMQ的基本用法、Java客户端API介绍、spring Boot与RabbitMQ整合、 Spring Boot与RabbitMQ整合源码分析。 RabbitMQ安装在使用消息中间件RabbitMQ之前就是安装RabbitMQ。安装erlang:yum i

龙芯+FreeRTOS+LVGL实战笔记（新）——05部署主按钮

本专栏是笔者另一个专栏《龙芯+RT-Thread+LVGL实战笔记》的姊妹篇，主要的区别在于实时操作系统的不同，章节的安排和任务的推进保持一致，并对源码做了改进和优化，各位可以先到本人主页下去浏览另一专栏的博客列表（目前已撰写36篇，图1所示），再决定是否订阅。此外，也可以前往本人在B站的视频合集（图2所示）观看所有演示视频，合集首个视频链接为：借助RT-Thread和LVGL

【数据库实战】1_Oracle_命中关联人或黑名单或反洗钱客户

一、字段名称 1、CST_ID ：客户编号 2、IDV_LGL_NM ：客户姓名 3、关联方标志 RELPARTY_IND，0-否未命中，1-是命中 4、TBPC1010表，RSRV_FLD1_INF（备用字段）中的第6位：黑名单标志，0无，1是。第10位：反洗钱风险等级1-5。反洗钱风险等级5级： 1级-低风险客户 2级-较低风险客户 3级-中风险客户 4级-较高风险客户 5级-高风

QT项目实战之音乐播放器2.0版本

该版本相较于1.0版本最主要的不同在于连接数据库实现类似于歌曲收藏和取消收藏的功能。详细情况看我的这篇文章http://t.csdnimg.cn/WS5s8。效果展示 VSMyMusicShow2.0 define.h UseMySQL.h musicInfo.h VSMyMusicPlayer.h

LLM应用实战: 产业治理多标签分类

数据介绍标签体系产业治理方面的标签体系共计200+个，每个标签共有4个层级，且第3、4层级有标签含义的概括信息。原始数据企业官网介绍数据，包括基本介绍、主要产品等企业专利数据，包括专利名称和专利摘要信息，且专利的数据量大。 LLM选型经调研，采用Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4量化版本，占用显存更少，且效果与非量化相当，

计算机毕业设计选题推荐-班级管理系统-教务管理系统-Java/Python项目实战

✨作者主页：IT研究室✨ 个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语