200911220852

最新推荐文章于 2025-12-01 20:53:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 20:53:10 发布 · 308 阅读 · 0 ·
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#thread #python #list #null #file #工作

本文记录了解决Python中cURL对象被过早释放的问题，通过将cURL对象保存到列表中避免了Python解释器意外回收，确保了程序稳定运行。

崩溃了一个晚上

Assertion failed: get_thread_state(self) == NULL, file src/pycurl.c, line 971

终于搞定

原来只要把curl对象保存到一个list里就行了，要不python解释器总是莫名其妙的释放掉这些可爱的curl

耶，下一步工作，开始

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 378
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1828
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
w987333120的博客
12-01 228
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 421
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 652
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 500
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅
2503_94141257的博客
11-27 333
该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。
Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）
摸鱼的老谭
11-29 930
Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
tensorflow tf.function 的两种执行模式（计算图执行 vs Eager 执行）的关键差异
servepeople的博客
12-01 356
本文解析了TensorFlow中tf.function的两种执行模式差异：默认的计算图执行会"跟踪"函数并构建计算图（Python原生语句如print仅执行一次），而Eager模式则每次调用都完整执行所有代码。关键点在于：1) 图执行会捕获TensorFlow运算到计算图中，忽略Python原生语句；2) 使用tf.print替代print可确保每次执行都输出。实践建议区分Python代码和TensorFlow运算，理解跟踪阶段与执行阶段的差异，避免常见陷阱。
python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求
云霄IT的博客
12-01 93
【代码】python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求。
检查cuda是否安装成功
easyboot的专栏
11-28 122
cuda安装完成后输入nvcc --version查看cuda是否安装成功。在cmd命令窗口中输入nvidia-smi查看需要安装的CUDA版本。
如何获取Checkbutton复选框的值？
教师中的射鸡师
11-29 611
华兴上机技能模拟题：代码如下： 解析 核心功能：界面效果：运行后会生成标题为 “调查” 的窗口，包含提示标签和 4 个复选框，其中 “学长推荐” 默认勾选，支持鼠标点击切换选中状态。如何在代码中获取选中的复选框的值？要获取复选框的选中值，可以通过遍历绑定的变量来判断状态（为选中，为未选中），以下是具体实现方法：在代码中添加一个按钮，绑定点击事件，遍历所有复选框的变量并收集选中的文本： 方法 2：实时监听复选框状态变化 如果需要实时获取选中状态，可以给复选框绑定事件： 关键逻辑说明
Pandas也会掉坑？数据开发者必踩的局限与避坑指南
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Pandas作为Python数据分析核心工具，虽简化了数据操作，但在大数据、复杂计算场景下存在显著局限。本文从三大模块剖析其不足： 性能陷阱：向量化操作被误用为Python循环（如iterrows()），导致效率骤降；内存密集型设计易引发溢出，建议分块读取或使用Dask。 数据处理盲区：动态类型推断易丢失关键信息（如身份证前导0），需强制指定dtype；缺失值填充需结合分组逻辑避免偏差。 工程化短板：受GIL限制无法有效并发，推荐Modin实现多核并行；超大数据需迁移至Dask等分布式框架。 文末提
Cuda 矩阵乘法逻辑
qq_52053775的博客
11-27 60
本文系统介绍了CUDA矩阵乘法优化方法，从基础实现到多级优化。首先分析cuBLAS库的矩阵乘法原理，指出行主序与列主序的转换技巧。随后详细阐述三种优化方案：1）原始并行实现，每个线程计算一个输出元素；2）共享内存优化，通过分块减少全局内存访问；3）ThreadTile技术，提升指令级并行性。重点讨论了向量化加载和双缓冲队列优化，通过寄存器级流水和乒乓缓冲机制实现计算与访存重叠。实验结果表明，优化后性能达到1683.8 GFLOPS，较基础实现提升显著。文章包含完整的数学推导、代码实现和性能分析，为GPU矩阵
SSRF攻击：原理、手法与演进
2301_81140745的博客
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简单点就是：网站拥有让我访问别的网站的功能，我访问的是类似192.168.150.3:80这样的内网ip。的功能时（如分享预览、数据获取、网页抓取、Webhook通知等），如果攻击者能够控制这个URL，并使其访问内部或受限制的网络资源，就构成了SSRF。使用 Gopherus 等工具生成Payload，将公钥写入/root/.ssh/authorized_keys，或写入PHP WebShell。file:///proc/self/environ # 读取当前进程环境变量，可能包含密钥。
【AI 加持下的 Python 编程实战 2_18】第十二章：生成式 AI 工具的未来展望
PeacefulWinter的博客
11-29 857
本章为《Learn AI-assisted Python Programming》全新第2版最后一章内容的自学复盘笔记，主要整理了作者对一些热门 AI 问题的思考和可能的未来走向。由于本章内容几乎完全照搬上一版，因此未能充分体现改版的一年多时间内 AI 工具在各行各业取得的最新进展和创新实践，不得不说是一种遗憾。但作者思考问题的角度也有可圈可点之处，感兴趣的朋友可以在评论区留言。
​​​​​​​使用Anaconda管理Python环境：安装与验证Pandas、NumPy、Matplotlib
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对于Python数据分析与人工智能的初学者，环境配置是首要挑战。本文详细介绍如何使用Anaconda这一强大的工具，在Windows和macOS系统上管理Python环境，并可靠地安装Pandas、NumPy、Matplotlib核心库。文中包含详细的步骤说明、环境验证方法及常见问题的解决方案。
Python完整异常结构全解析：try-except-else-finally实战教程
2501_93482651的博客
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异常是程序运行阶段触发的错误，区别于编写时的“语法错误”。：除数为0；：读取不存在的文件；IndexError：列表索引越界；KeyError：字典键不存在；TypeError：数据类型不匹配（如字符串+数字）；ValueError：传入无效参数（如int("abc")# 未处理异常，程序直接崩溃print(10 / 0) # 触发ZeroDivisionErrorprint("这段代码永远不会执行")# 定义自定义异常"""登录异常类"""
Python_OpenCV入门到精通——入门篇（看这一篇就足够了！！！）
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本文是一篇OpenCV图像处理入门教程，分为四个部分：入门篇、基础篇、进阶篇和项目篇。入门篇从Python与OpenCV基础开始，详细介绍了开发环境搭建、图像基本操作（读取、显示、保存、获取属性）、像素操作（使用NumPy创建和修改图像）以及色彩空间与通道（BGR、GRAY、HSV色彩空间转换及通道拆分合并）。教程采用代码示例+图解+经验总结的方式，帮助零基础学习者快速掌握OpenCV核心概念，为后续深入学习奠定基础。重点讲解了NumPy数组操作在图像处理中的应用，包括创建黑白/彩色图像、图像拼接等实用技巧
Python 学习-深入理解 Python 进程、线程与协程（下）
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wend的博客
12-01 365
    掌握进程、线程、协程的底层原理和适用场景，不仅能提升程序的并发效率，还能帮助开发者构建更稳健、更易维护的并发系统。在实际开发中，需结合具体需求，灵活选择技术方案，避免 “过度设计” 或 “技术滥用”。
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