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#PHP

博客提及了 PHP 手册 - Manual，围绕 PHP 展开。PHP 是后端开发常用语言，在众多项目中有广泛应用。
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[整理版]ASP常用内置函数 - CNBRUCE'S BLOG(布鲁斯狼)
RESTful Web Services.rar
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del.icio.us: The Sample Application 26 Making the Request: HTTP Libraries 29 Processing the Response: XML Parsers 38 JSON Parsers: Handling Serialized Data 44 Clients Made Easy with WADL 47 3. ...
集体智慧编程中文版---第二章
ok_1234的博客
06-12 884
中英文术语对照表 英文 中文 clustering j聚类 computationally intensive 计算量很大的 cross-product 叉乘 dendrogram 树状图 groups 群组 kernl methods,kernel tricks 核方法，核技法 k-nearest neighbors k-最近邻 multidimensional scalling 多维缩放 pattern 模式 solution （题）解 colle
40、Web服务与Ajax应用：安全、消息传递、事务及客户端编程解析
jj890的博客
11-22 5
本文深入探讨了Web服务与Ajax应用在安全、消息传递、事务处理及客户端编程方面的关键技术与实践。对比了SOAP与REST架构在安全性、可靠消息传递和分布式事务中的优劣，分析了Ajax作为REST客户端的工作机制，并通过del.icio.us实例展示了其具体实现。同时指出了同源策略、权限控制和数据泄露等安全问题及其解决方案，最后提出了技术选型的决策路径，为开发者构建现代Web应用提供了全面的技术参考。
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
pip install --find-links=. -r requirements.txt 这是什么意思
05-05
### 解释 `pip install --find-links=. -r requirements.txt` 的作用 该命令的主要目的是从指定的本地目录中查找并安装所需的 Python 包。以下是各参数的具体含义： - `-r requirements.txt`: 表示读取 `requirements.txt` 文件中的依赖列表，并按照其中定义的内容依次安装这些包。 - `--find-links=.`: 这里的`.`表示当前工作目录，意味着 `pip` 会在当前目录及其子目录中搜索可用的 `.whl` 或源码分发文件（`.tar.gz`, `.zip` 等）。如果找到了匹配的包，则会优先使用它们而不是访问在线索引[^1]。 因此，整个命令的功能可以总结为：依据 `requirements.txt` 列表的要求，在本地指定路径范围内寻找合适的软件包版本予以安装；如果没有找到符合条件的资源则报错终止进程，除非额外指定了其他可选来源或者忽略缺失项选项。 #### 实现步骤概述 为了达成完全基于本地存储完成Python项目所需库组件装配的目的，遵循以下流程操作即可达到预期成果: 1. **准备阶段**: 首先在一个具备网络连接能力环境下运用恰当配置后的pip指令预先获取所有必要的第三方扩展件副本存档于特定文件夹内； ```bash pip download --platform anylinux_x86_64 --no-deps -d pip_packages/ -r project/requirements.txt ``` 2. **生成离线需求文档**: 对所得档案集合做进一步整理加工形成专门用于指导后续无网境况下的全新型态清单记录——即所谓"offline version of requirement"; ```bash ls pip_packages > requirements_offline.txt ``` 3. **传输资料至目标主机**: 把先前制作完毕的相关素材(含packages仓库与更新后规格说明书)安全迁移到待布置作业场所之中; 4. **执行部署动作**: 最终凭借定制化调用模式激活对应机制从而顺利完成整体框架搭建使命. ```bash pip install --no-index --find-links=pip_packages -r requirements_offline.txt ``` 此处强调一点就是关于`--no-index`标志位设定意义在于告知工具全程仅限考量自定义供给渠道所提供的候选对象而不涉及任何公网范畴内的探寻活动[^2]. --- ###
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