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RSS订阅原创 Linux 系统日志‘/var/log/syslog‘ 和 ‘/var/log/messages‘ 详解
和都是系统日志文件，它们记录了系统运行时的各种信息，包括启动信息、错误信息、警告信息以及调试信息等。这两个文件的具体使用可能因不同的Linux发行版而异。
2025-11-19 20:46:31
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原创 Git Bisect - Git Commit 故障排查利器使用详解
git bisect 是 Git 分布式版本控制系统中的一个非常有用的命令，它通过一个二分查找的过程来确定引入错误的具体提交，这个过程可以显著减少查找错误的时间。Git Bisect 使用 的基本步骤：首先，你需要确定一个已知的错误提交（当前发现错误的提交的Commit ID）和一个已知的好提交（代码能正常工作的提交的Commit ID）。然后，使用 git bisect start 命令开始 bisect 过程。
2025-11-16 16:22:11
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原创 实战篇：Playwright 安装与使用
本文介绍了使用Python和Playwright进行自动化测试的基本流程。首先安装Playwright库，并下载所需浏览器内核。然后展示了百度搜索测试脚本示例，包含启动浏览器、打开页面、输入搜索词、获取结果等完整步骤，适合初学者快速上手浏览器自动化测试。
2025-11-05 16:09:45
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原创 Ollama 下载安装及配置
Ollama安装指南：支持Windows和Docker两种方式。Windows用户需从官网下载安装程序，默认路径不可更改但可通过命令行指定（如OllamaSetup.exe/DIR="E:\location"）。安装后通过命令行输入"ollama--version"验证。Docker用户可拉取官方镜像并运行容器，通过http://localhost:11434访问服务。两种方式均提供详细安装说明和验证步骤。
2025-10-24 09:24:00
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原创 pyenv 命令 command not found: pyenv
在终端中尝试运行 pyenv 命令时，收到“command not found: pyenv”的错误提示，这意味着系统找不到名为 pyenv 的命令。安装完成后，将 pyenv 添加到系统的 PATH 环境变量中。然后，重新加载配置文件：source ~/.bashrc # 或者 source ~/.zshrc。通过以上步骤，能够解决 command not found: pyenv 的错误、$ pyenv --version，如果显示版本号，则表示安装成功。
2025-09-28 12:05:46
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原创 Pandas 深入学习【7】数据合并
是一个非常强大的函数，用于沿指定轴（行或列）连接多个数据结构（如 DataFrame 或 Series）。假设我们有两个DataFrame。只有按行合并，没有按列合并，相当于。
2025-09-22 13:57:25
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原创 Pandas 深入学习【5】dataframe 行和列计算
df.ndim: 返回DataFrame的维度数，对于DataFrame来说通常是2， Series 是1.也是一种获取行数的方法。它通过获取DataFrame的索引长度来计算行数。df.shape: 返回一个包含行数和列数的元组，例如(行数, 列数)len()函数可以直接返回DataFrame的行数。这将返回一个整数，表示DataFrame中的元素总数。属性，尤其是在处理大型DataFrame时。获取DataFrame的大小，可以使用。
2025-09-22 11:42:38
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原创 Pandas 深入学习【4】train_test_split函数
random_state的值会影响划分的随机性，如果不设置random_state的值，每次划分都是随机的，导致得到不同的训练集和测试集。而如果设置了random_state的值，可以保证每次划分是相同的。特征的选择：决策树在每个节点的决策过程中，会根据某些标准选择一个最佳的特征进行划分。random_state的值会影响这一选择过程中的随机性，即使数据和模型参数相同，不同的random_state值可能会给出不同的特征选择结果。通过设置相同的随机种子，可以确保每次运行代码时，数据集的划分结果是相同的。
2025-09-22 11:10:40
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原创 Pandas 深入学习【3】数据标准化处理 StandardScaler
是 Scikit-learn 提供的一个工具，用于对数据进行标准化处理，使其均值为 0，标准差为 1。这种处理方式有助于加快梯度下降的收敛速度，并提高模型的性能。
2025-09-22 10:37:13
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原创 Pandas 深入学习【2】dropna详解
在数据分析中，处理缺失值是一个常见的任务。Pandas 提供了 dropna 函数来删除包含缺失值的行或列。dropna 函数的 subset 参数允许我们指定要考虑缺失值的特定列或行。
2025-09-22 10:11:53
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原创 Pandas 深入学习【1】
data['Value'].fillna(method='bfill', inplace=True)，使用后向填充（backward fill）方法填补剩余的缺失值，用后一个有效值填充前面的缺失值，这样可以确保所有缺失值都被填补（如果开头有缺失值，ffill 无法处理）bins区间的最右边，默认为True，最右边为闭区间，False则不包含 labels：要返回的标签，和bins的区间对应。根据某个特征数据（如某列），筛选，把筛选出来的数据按条件赋给新数据列，列如。是否删除缺失值nan，默认删除。
2025-09-18 16:30:52
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原创 Jenkins参数化构建
1. 新增字符串参数，参数名为Branch, 默认值为feature/f250907, 描述可以设置你想要的说明等等。其他类型的参数类似，用上面的方法配置，界面创建好后添加到对应的pipeline 脚本或者Jenkinsfile中。替换分支参数，使得可动态获取给的build 分支。可以添加echo语句查看验证是否获得参数值。在脚本中添加参数，确保参数名和默认值和界面上配置的一样。3. 配置pipeline scripts。在Jenkins 界面上配置参数。
2025-09-15 17:32:01
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原创 Jenkinsfile配置【1】
6. 到jenkins机器上确认，代码克隆成功。3. 生成Gitee WebHook 密码。2. 在构建触发器里匹配webhook。1. 新建流水线任务。4. 编写流水线脚本。
2025-09-15 11:30:04
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原创 PyTorch 神经网络
创建了一个名为 SimpleNN 的神经网络类，继承自 nn.Module网络结构包含两个全连接层：fc1（输入2维，输出2维）和 fc2（输入2维，输出1维），使用ReLU激活函数。return x。
2025-09-11 18:38:20
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原创 PyTorch 梯度与微积分
梯度是一个向量，表示多元函数在某点处变化最快的方向和变化率：对于单变量函数：梯度就是导数对于多变量函数：梯度是由各个偏导数组成的向量可以把梯度想象成坡度（就像山坡的陡峭程度），方向指引（告诉你朝哪个方向走能最快上升或下降）和敏感度（表示输入的小变化会引起输出多大的变化）在机器学习中，我们通常使用梯度来更新模型参数，使损失函数最小化。
2025-09-11 14:18:38
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原创 PyTorch之张量创建与运算
PyTorch 主要有以下几个基础概念：张量（Tensor）、自动求导（Autograd）、神经网络模块（nn.Module）、优化器（optim）等。张量（Tensor）：PyTorch 的核心数据结构，支持多维数组，并可以在 CPU 或 GPU 上进行加速计算。自动求导（Autograd）：PyTorch 提供了自动求导功能，可以轻松计算模型的梯度，便于进行反向传播和优化。
2025-09-11 13:36:45
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原创 Torch 安装
直接输入命令pip install torch torchvision，下载了一天都没下载下来，非常慢...加了超时，也不行。这里大家就不要踩这个坑了。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，这里介绍下安装方法。
2025-09-10 20:32:23
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原创 AI自动化测试工具入门
随着 AI 技术的迅猛发展，其强大的数据分析、智能识别与自主学习能力，加速了测试流程的智能化进程。手动编写脚本效率低、用例覆盖率不足、跨平台兼容性差等传统自动化测试痛点，也正被AI技术逐一击破。2025年，AI驱动的自动化测试工具已能基于自然语言生成测试场景、智能预测缺陷模式、甚至通过强化学习自我优化测试策略。这种变革，不仅让测试速度提升数倍，更将测试从“事后验证”推向“预防式质量守护”。
2025-09-10 09:14:33
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原创 数据分析之Pandas入门小结
填充空白值（NaN），最简单的可以直接替换，设置指定列替换为指定值，指定列的空值就会被替换为目标数据，如newdf2=df.fillna({'b':3,'f':7})1.查看文件内容,通过newdf.head()，查看前100行，可以用newdf.head(100), 也可以直接输入变量名df查看全部内容，如上图。用索引列访问会报错，该列为索引列 df['a']，其他列依然可以用列名访问数据。7. 设置列索引，可以手动定义列索引，一旦定义列索引后，行索引自动消失，也就不能用iloc访问数据。
2025-09-10 08:35:56
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原创 PIP install timeout 报错解决办法
设置超时时间： pip --default-timeout=1000 install -U langchain-openai。中国科学技术大学 http: //pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/中国科技大学 https: //pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/清华大学 https: //pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云 http: //mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
2025-09-09 15:04:49
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原创 Python中cache文件夹及环境变量DONOTWRITEBBYTECODE
python编写项目，在第一次运行后，会发现工程根目录下生成了一个__pycache__文件夹，里面是和py文件同名的各种 *.pyc 或者 *.pyo 文件。Python程序运行时不需要编译成二进制代码，而直接从源码运行程序，简单来说是，Python解释器将源码转换为字节码，然后再由解释器来执行这些字节码。
2025-09-08 10:56:28
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原创 AI人工智能神经网络介绍
节点 Neuron： 类似于人脑的神经元，每个节点接受输入信号，进行处理后发送输出信号。层Layer: 神经网络的结构由多个层组成，每层包含一定数量的节点。一般分为输入层，隐藏层和输出层。链接Weights: 每两个相邻层之间的节点通过带有权重决定了信号传输的强度。
2025-09-05 15:44:25
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原创 Linux 常用命令
/.bashrc~/.profile (部分系统为 ~/.bash_profile)/etc/profile (部分系统为 /etc/bash_profile)
2025-08-29 12:51:18
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原创 【解决办法】IntelliJ IDEA 里Java 文件图标显示为咖啡杯
文件图标显示为咖啡杯的情况。这通常表示 IDEA 未正确识别这些文件，导致代码提示和检查功能失效。文件显示为咖啡杯图标的问题，并恢复 IntelliJ IDEA 的正常开发功能。在使用 IntelliJ IDEA 开发 Java 项目时，可能会遇到。如果项目目录未被标记为源根目录，IDEA 无法识别。清理旧的构建文件并重新加载项目配置。省电模式会禁用代码检查功能，导致。确保选择了有效的 JDK 版本。确保项目使用了正确的 JDK。文件无法被正确识别。在项目视图中右键点击。确保取消勾选该选项。
2025-08-28 17:39:00
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原创 Selenium WebDriver 驱动下载与使用
注意: 如果要打开 IE 浏览器的话，需要在浏览器的 Internet 选项中的安全页里有 4 个安全选项，Internet、本地 Internet、受信任的站点、受限制的站点，这 4 个里面都有一个启用保护模式，都需要勾选上才可以。使用方法：把文件存放在项目目标目录下，例如：C:\projectxxx\selenium_driver。下载对应驱动：根据自己的操作系统下载相对应的驱动。该浏览器不用下载驱动，可以直接执行代码。
2025-08-28 16:16:20
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原创 DevOps 实践之ELK 搭建
在usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 加两行配置。这样ES 就部署好了，默认端口是9200， http://192.168.183.151:9200。# docker macvlan 可以让每个容器都有自己的IP， 不需要端口映射。就可以看到我们的ES, Kibana自身已经可以被监控到了。下载Elasticsearch镜像并创建容器。#关闭防火墙，设置最大内存，内存放大。ES 配置， 进入容器。下载Kibana镜像并创建容器。
2025-08-03 14:00:00
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原创 DevOps 实践 之SonarQueb 配置（4）
我们默认的都是Linux CentOS 安装， 这里就不多说了。SonarQube (以前叫Sonar) 是一个开源的代码质量管理平台, 专用于持续集成分析和测量技术质量。
2025-07-22 19:17:17
209
原创 DevOps 实践 之GitLab搭建配置（2）
粘贴SSH Key到GitLab: user--> preference --> SSH Key。找出initial passord， 并初始化GitLab。生成ssh key， 打开id_rsa 文件，复制内容。工具： docker, docker-compose。新建空白仓库，上传本地代码，本地Terminal执行。2. 编写docker-compose.yaml。1. 拉取GitLab镜像。打开GitLab,并登录。push 本地代码到仓库。系统： CentOS。
2025-07-21 15:17:20
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原创 Docker 和 Docker-Compse 安装
从github上下载可执行文件， 如docker-compose-linux-x86_64。优化docker-compose可执行文件名为docker-compose。系统任意位置可以调用到docker-compose, 可查看版本号。docker-compose up --d #后台启动应用程序。将可执行文件移到Path目录里，这样系统就可以调用到它。编辑docker-compose.xml文件，并执行。docker-compose up #启动应用程序。启动docker, 并设置开机自启。
2025-07-19 20:29:29
184
原创 DevOps 实践 之构建工具安装配置 （1）
这里通过docker 安装jenkins, 预先安装好docker和docker-compose。解压并安装到/usr/local。添加maven1.8的编译插件。Windows上下载url。
2025-07-18 21:46:57
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原创 CentOS 7 不能使用 yum，报错Could not retrieve mirrorlist
basearch/ 改成 “baseurl=http://vault.centos.org/centos/7.9.2009/extras/$basearch/”需要把每个模块里的baseurl更新成下面类似的， 如将baseurl=http://vault.centos.org/centos/经过一番调查，发现系统默认的Centos-Base.repo里没有给定镜像仓库，引用的地址都是注释掉的。新装了CentOS 7 系统，准备安装些软件，发现报错。再尝试安装软件，就不会报错了。
2025-07-18 14:54:04
402
原创 Git 常用命令
git reset --hard <commit id> # 回退到版本 commit id = xxx。git pull origin master # 从主分支pull到本地。git checkout master # 切换到master分支。git checkout -b aa # 创建并切换到aa分支。git merge aa # 把aa 分支合并到master分支。git merge #把当前分支合并到master 分支。git push # push到默认主分支。
2025-07-17 14:19:35
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原创 ONNX Runtime 入门实践
ONNX Runtime是一种高性能引擎，旨在高效运行 ONNX 模型。它是一种帮助更快、更高效地运行机器学习模型的工具。它适用于 Windows、Mac 和 Linux 等不同平台.
2025-07-16 21:01:15
361
原创 AI大模型如何重塑软件开发流程？
未来，人机协作的开发模式将成为主流，开发者需要适应这一趋势，利用AI提升效率，同时专注于更高价值的创造性工作。凭借其强大的知识储备和分析能力，大模型可以对不同架构模式的优缺点进行评估，根据项目的具体需求和约束条件，推荐合适的软件架构。近年来随着人工智能技术的快速发展，（AI）大模型正逐步渗透到软件开发的各个环节，深刻影响着传统的软件开发流程。传统的软件开发流程通常包括需求分析、设计、编码、审查、优化、、测试和部署等多个阶段，而AI大模型的引入使得这些环节的效率大幅提升，甚至在某些方面实现了自动化。
2025-07-15 17:06:45
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原创 Linux 命令执行方式
2. 子进程运行完成后，释放大部分资源并通知父进程，这个时候子进程就被称为僵尸进程。source ./test.sh --> 改变目录，当前目录更新为test。source ./test.sh --> 改变目录，当前目录更新为test。3. 父进程获知子进程结束后，处理子进程释并释放其所有资源。bash test.sh- -> 不会改变目录，bash test.sh- -> 不会改变目录，./test.sh --> 不会改变目录。./test.sh --> 不会改变目录。
2025-07-15 14:23:41
306
空空如也
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