真搞不懂blog怎么用

最新推荐文章于 2024-06-18 19:51:05 发布
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博客提出了什么是聚合以及统计->引用->计数的含义问题，还提到若想同时发表到优快云文档中心需勾选类别。

什么是聚合？

统计->引用->计数又是指什么？

如果您想同时发表到优快云文档中心，请勾选以下类别（可多选）．在一篇文章中勾选，所有文章都是这样．．．．

晕死

【单片机概念基础】迟迟搞不懂预分频系数、PWM占空比等等概念和计算怎么办？
m0_62599305的博客
03-17 7429
在学习单片机的过程中，预分频系数和PWM（脉冲宽度调制）占空比是两个常见但容易令人困惑的概念。预分频系数涉及定时器的时钟频率控制，而PWM占空比则关系到输出波形的高低电平时间比例。本文将简要介绍这两个概念，帮助读者更好地理解和应用于单片机开发中。注意：本博客使用72MHz的CPU给大家演示预分频系数和PWM占空比是单片机中常见的概念，对于定时器和PWM模块的使用至关重要。预分频系数用于控制定时器的时钟频率，通过设置适当的分频系数，可以实现对定时器溢出时间的调节。
blog博客系统开发记录(1)
BoringError的博客
09-26 1424
一直想运用所学的知识搞个小博客玩玩，由于个人学习问题一直拖了很久，所以这段时间希望能使用SpringBoot写一个博客系统来玩一玩，当做是练练手，以后也可以在这个项目中补充一些新技术。
网上思想交流的栖息地--Blog专题
07-26 4万+
网上思想交流的栖息地 Blog专题 2004-07-22 14:38:18 出处：CHIP新电脑 编辑：Recoco   近一年来RSS和Blog已逐渐成为互联网发展的新潮流，人们都纷纷在谈论它们并对其未来充满期望。那么RSS和Blog都是什么？谁需要它们？谁正在使用它们？它们又能够为您带来什么样的惊喜呢？ 互联网是极具创造力的，在创造了无数经济
一文搞懂PID控制算法
不脱发的程序猿
11-08 15万+
PID算法是工业应用中最广泛算法之一，在闭环系统的控制中，可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。PID算法已经有100多年历史，在四轴飞行器，平衡小车、汽车定速巡航、温度控制器等场景均有应用。...
真正搞懂hashCode和hash算法
成都彭于晏
01-28 3万+
自从搞懂hash，妈妈再也不担心我找不到工作啦
一文彻底搞懂加密、数字签名和数字证书，看不懂你打我！
编程指北
09-20 5万+
前言 这本是 2020 年一个平平无奇的周末，小北在家里刷着 B 站，看着喜欢的 up 主视频。 在一旁玩手机的女朋友突然问”你知道数字证书是来干啥的不，为啥浏览器提示证书不可信？” 你要说这个，那我可来劲了，于是乎从加密、数字签名一直讲到了数字证书。。。终于把女朋友讲睡着了，独自写下这篇文章。 正文 如果你能非常清晰的回答出以下问题，可以直接拉到最下面帮我点个赞~，把时间用去陪陪女朋友： 非对称加密中公私钥都可以加密，那么什么时候用公钥加密，什么时候用私钥“加密” ？ 什么是数字签名，数字签名的作
一套图 搞懂“时间复杂度”
热门推荐
12 26 25 的博客
06-04 35万+
写在前面： 这篇文章是在公众号： 程序员小灰 中发布的。是我到目前为止所看到的关于时间复杂度介绍的最好的文章，简介 清晰 明了。 所以拿来po出来 仅供学习交流，如侵则删。 现已将此文收录至：《数据结构》C语言版 (清华严蔚敏考研版） 全书知识梳理 正文： 时间复杂度的意义 究竟什么是时间复杂度呢？让我们来想象一个场景：某一天，...
一文搞懂UART通信协议
不脱发的程序猿
08-22 5万+
UART是一种双向、串行、异步的通信总线，仅用一根数据接收线和一根数据发送线就能实现全双工通信。
那些搞不懂的数据库连接异常
IamOceanKing的博客
09-14 3万+
Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30010ms. 原因：请求数据库连接时长时间未获取到时，会报这个错误 修改配置项：datasource.primary.connection-timeo...
你真的搞懂Class，class了么？
m0_56164356的博客
05-04 8030
JavaWeb系列【线程】第一篇，分析重要知识点Sychnorized锁内的class究竟是个啥？
外贸系列之-彻底搞懂信用证.pdf
04-12
由于提供的文件内容不包含实际关于信用证的知识点，而是包含了指向博客链接、电子邮箱、广告宣传以及书籍下载链接的重复信息，无法从中提取出与标题《外贸系列之-彻底搞懂信用证》相关的具体知识点。因此，我只能...
搞懂Web20教学文稿.ppt
07-14
2. 协同合作：Web2.0强调用户之间的交互，例如维基百科（Wikipedia）和博客（Blog）就是用户协同合作创造内容的典型例子。 3. 社群互动：Web2.0支持用户之间进行更有效的互动和交流，例如通过社交网络（如Facebook...
一文搞懂XDMA核详细配置，手把手教你学会用IP，让你不在挠头
qq_45029834的博客
06-18 1万+
XDMA的详细配置以及接口说明
基于Python3615环境实现国密SM2椭圆曲线非对称加密算法与数字签名完整流程的演示与验证项目_包含密钥生成模块加密签名模块解密验证模块的完整实验流程通过generater.zip
12-28
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上海市建筑轮廓带高度属性矢量SHP数据合集wgs84坐标系（非OSM）.zip
12-28
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341107631_1766844767rT2PMi.xlsx
12-28
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成都信息工程大学数据库头歌答案.zip
最新发布
12-28
成都信息工程大学数据库头歌答案
CRF.pdf
12-28
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【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版
12-28
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。 其次，采用s，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。 其次，采用sklearn机器学习库构建预测模型，通过时间序列分析和回归方法，对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型，以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段，我们优化了模型性能，确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后，基于Django框架开发前端展示系统，实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型，包括折线图和柱状图，帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案，不仅增强了数据获取和处理的效率，还提升了用户体验。未来，该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景，为大众提供更加准确和及时的气象服务。
我下了个conda，搞不懂他们之间的关系
12-03
<think> 我们正在讨论Windows系统下Python 3.11独立环境与conda之间的关系。首先，我们需要明确两个概念：Python的独立环境（通常指使用venv或virtualenv创建的虚拟环境）和conda（一个跨平台的环境和包管理器）。下面我将详细解释它们之间的关系。 ### 1. **核心概念对比** #### **Python独立环境（venv/virtualenv）** - **作用**：创建隔离的Python运行环境，用于管理特定项目的依赖[^1]。 - **原理**：复制（或链接）系统安装的Python解释器（如Python 3.11），并创建独立的包安装目录（如`Lib/site-packages`）。 - **公式表示**： $$ \text{独立环境} = \text{Python 3.11} + \text{专属包目录} $$ - **限制**：仅管理Python包，不处理非Python依赖（如C库）[^2]。 #### **Conda环境** - **作用**：创建包含任意软件（Python、R、C库等）的独立环境[^3]。 - **原理**：在独立目录中安装完整的软件栈（包括Python解释器、依赖库等），通过环境变量隔离。 - **公式表示**： $$ \text{Conda环境} = \text{任意Python版本} + \text{任意软件包} + \text{依赖闭包} $$ - **优势**：解决非Python依赖的版本冲突（如NumPy所需的MKL库）[^4]。 ### 2. **关键关系** #### (1) **环境隔离机制差异** | 特性 | Python独立环境 (venv) | Conda环境 | |--------------------|-------------------------------|---------------------------| | Python版本 | 依赖系统Python（需预装3.11） | 自带Python（可指定3.11） | | 非Python包管理 | ❌ 不支持 | ✅ 直接支持 | | 激活方式 | `.\env\Scripts\activate` | `conda activate myenv` | | 路径优先级控制 | 临时覆盖`PATH` | 修改`CONDA_PREFIX`[^5] | #### (2) **协作与互斥** - **协作场景**： - 在Conda环境中可嵌套创建venv环境（罕见但可行）。 - 示例流程： ```bash conda create -n conda_env python=3.11 # 创建Conda环境 conda activate conda_env python -m venv venv_in_conda # 在Conda环境内创建venv ``` - **互斥性**： - 同一时间只能激活一个环境（Conda或venv）[^6]。 - 包安装路径隔离：Conda环境的包在`conda_path/envs/conda_env`，venv的包在`venv_path/Lib/site-packages`。 #### (3) **选择策略** | 需求场景 | 推荐方案 | 原因说明 | |---------------------------|----------------|----------------------------| | 纯Python项目 | venv/virtualenv| 轻量且与PyPI生态无缝兼容[^7] | | 多语言混合项目 | Conda | 统一管理非Python依赖 | | 需精确控制Python解释器版本| Conda | 无需预装指定Python版本 | ### 3. **性能与开销对比** - **磁盘空间**： - venv环境：约$10$MB（仅复制必要文件）。 - Conda环境：约$500$MB（包含完整依赖闭包）[^8]。 - **环境启动速度**： $$ t_{\text{venv}} \approx 0.1s \quad << \quad t_{\text{conda}} \approx 2s \quad (\text{Windows实测}) $$ ### 4. **操作示例：创建Python 3.11环境** #### **使用venv** ```powershell # 需提前安装Python 3.11 python -m venv py311_env # 创建环境 .\py311_env\Scripts\activate # 激活环境 pip install numpy # 安装包 ``` #### **使用Conda** ```powershell conda create -n py311_env python=3.11 # 自动下载Python 3.11 conda activate py311_env conda install numpy # 通过Conda渠道安装 ``` ### 结论 > Python 3.11独立环境与Conda环境是**互补而非替代**关系[^9]： > - 若项目仅需隔离Python包，`venv`更轻量高效； > - 若涉及复杂科学计算或跨语言依赖，则Conda是更优解。 §§相关问题§§ 1. 如何在Windows中同时管理多个Python版本？ 2. Conda环境和venv环境能否共享同一个包缓存？ 3. 为什么在Conda环境中不推荐使用pip安装包？ [^1]: Python官方venv文档 [^2]: virtualenv高级用户指南 [^3]: Conda官方文档 [^4]: Anaconda博客：解决科学计算依赖 [^5]: Conda环境变量设计白皮书 [^6]: Windows环境管理最佳实践 [^7]: PyPA推荐工作流 [^8]: Conda磁盘空间优化策略 [^9]: Python打包权威指南（PYPA） </think>### Windows系统下Python 3.11独立环境与Conda的关系解析 #### 1. **核心定位差异** - **Python独立环境** (如`venv`/`virtualenv`) 仅隔离**Python解释器和包**，需预装系统级Python 3.11。 公式表示： $$ \text{独立环境} = \text{系统Python 3.11} + \text{专属包目录} $$ 仅管理Python依赖，无法处理非Python库（如C/C++编译工具）[^1]。 - **Conda环境** 是**跨语言的全栈环境管理器**，可独立安装Python 3.11（无需预装系统Python）。 公式表示： $$ \text{Conda环境} = \text{任意Python版本} + \text{任意软件包（Python/R/C++等）} + \text{依赖闭包} $$ 可解决科学计算中复杂的非Python依赖（如MKL数学库）[^2]。 #### 2. **环境隔离机制对比** | 特性 | Python独立环境 (`venv`) | Conda环境 | |--------------------|-----------------------------|---------------------------| | Python版本来源 | 依赖系统预装的Python 3.11 | 自带Python解释器（可指定3.11） | | 非Python包支持 | ❌ | ✅（如FFmpeg、CUDA Toolkit） | | 环境存储位置 | 项目目录内（如`.\env`） | 集中存储（`conda_path/envs/`） | | 激活命令 | `.\env\Scripts\activate` | `conda activate myenv` | #### 3. **协作场景与互斥性** - **互斥性**： 同一时刻只能激活一个环境（Conda或`venv`），因两者均通过修改`PATH`变量实现隔离： $$ \text{激活后PATH} = \begin{cases} \text{Conda环境路径} & \text{（Conda激活）} \\ \text{venv路径} & \text{（venv激活）} \end{cases} $$ [^3] - **协作场景**： 可在Conda环境中嵌套创建`venv`（罕见但可行）： ```powershell conda create -n base_env python=3.11 # 创建Conda基础环境 conda activate base_env python -m venv nested_venv # 在Conda环境中创建venv ``` #### 4. **依赖管理对比** | 操作 | Python独立环境 (`venv`) | Conda环境 | |--------------------|-----------------------------|---------------------------| | 安装Python包 | `pip install numpy` | `conda install numpy` | | 导出依赖 | `pip freeze > requirements.txt` | `conda env export > environment.yml` | | 解决依赖冲突 | 仅Python层面 | 全局依赖解析（含二进制包）[^4] | #### 5. **何时选择哪种方案？** - **选Python独立环境 (`venv`)**： - 纯Python项目 - 需轻量级隔离（磁盘占用约$10$MB） - 与PyPI生态无缝兼容 - **选Conda环境**： - 涉及科学计算（需管理MKL/CUDA等非Python依赖） - 需灵活切换Python版本（如同时用3.11和3.12） - 项目依赖复杂二进制包（如PyTorch+GPU支持）[^5] > 💡 **关键结论**： > Conda **包含** Python环境管理能力（可创建Python 3.11环境），但额外提供**跨语言依赖解决方案**。两者非替代关系，而是根据需求互补使用[^6]。 --- ### 操作示例：创建Python 3.11环境 #### 使用Conda ```powershell conda create -n py311_env python=3.11 # 自动下载Python 3.11 conda activate py311_env conda install numpy pandas # 通过Conda渠道安装 ``` #### 使用venv（需预装Python 3.11） ```powershell python -m venv py311_venv # 依赖系统Python 3.11 .\py311_venv\Scripts\activate pip install numpy pandas # 通过PyPI安装 ``` ---
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