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链家二手房数据：多页《—一页
发送请求，向目标网址发送数据请求
获取网页源代码<响应文本信息>
解析数据
保存数据
from lxml import etree
import csv
import requests
因优快云不能出现网站链接，所以我把下图代码删了，大家可以按照下图片把它添加一下
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36'
}
html = requests.get(url=url, headers=headers)
# print(html.text)
# 解析 转换数据类型
soup = etree.HTML(html.text)
【python数据分析】练习4：线性回归—二手房价预测
数据集及源码https://github.com/JCATHoney/python-data-analysis 一、问题描述 在对房价的影响因素进行模型研究之前，首先对各变量进行描述性分析，以初步判断房价的影响因素，进而建立房价预测模型 总体步骤如下： （一） 因变量分析：单位面积房价分析 （二） 自变量分析： 2.1 自变量自身分布分析 2.2 自变量对因变量影响分析 （三）建立房价预测模型 3.1 线性回归模型 3.2 对因变量取对数的线性模型 3.3 考虑交互项的对数线性 （四）预测： 假设有一家
Python房价分析和可视化＜anjuke二手房＞
房价分析系列-贵阳二手房anjuke。
抓取房地产信息：一个Python爬虫实战案例
在这篇博客中，我们学习了如何使用Python编写一个简单的网络爬虫，从房地产网站（如Zillow）获取房源信息及价格。我们还演示了如何分析网页结构、提取房源信息、输出结果为CSV文件以及进行一些优化。这个爬虫可以应用于其他房地产网站，只需根据目标网站的HTML结构进行相应的调整。请注意，在使用网络爬虫时，务必遵守网站的使用条款和政策。使用命令行参数：可以使用argparse库将爬虫改为命令行工具，从而更方便地指定地点、页数等参数。获取更多信息：我们可以提取更多的房源信息，如建造年份、楼层、学区等。
Python爬取房价信息
Pyhon爬虫案例-----爬取北京房价，主要功能，爬虫，数据可视化。
教你读懂techpoint视频解码芯片tp2855规格书（第一部分）
所有的控制环都是可编程的，以实现最大化的灵活性。对于NTSC/PAL输入，输出时钟和采样结构是非标准的，以便在多路复用输出时与HD格式一同工作。所有通道的音频数据都可以选择性地级联，以实现最大的灵活性。TP2855是一款通用的高清/标清视频解码器芯片，其支持对HD-TVI、NTSC/PAL制式960H分辨率及普通AHD视频格式的解码。TP2855具有内部钳位，在每个通道上都有自动增益控制放大器，用于最佳的信号调节。即使在使用低质量和长线缆的条件下，它的可编程均衡放大器和自动控制环也能维持尚佳的表现。
Ubuntu开机卡在BusyBox？3种方法快速修复initramfs错误（附详细命令）
本文详细介绍了Ubuntu开机卡在BusyBox并出现initramfs错误的3种修复方法，包括使用fsck检查文件系统、调整BIOS/UEFI存储设置以及修改GRUB内核参数。针对常见的文件系统错误和根设备无法找到问题，提供了具体的命令行操作步骤和实用技巧，帮助用户快速恢复系统启动。
VC Spyglass：Lint实战指南之TCL脚本自动化解析
本文详细介绍了如何利用TCL脚本实现VC Spyglass Lint检查的自动化流程。通过实战指南，从基础脚本编写到高级参数化技巧，帮助数字IC设计工程师摆脱手动操作，提升验证效率，并实现与CI/CD流程的集成。
【AI绘图进阶指南】Latent Diffusion Model核心组件解析——从理论到实践
本文深入解析Latent Diffusion Model（LDM）的核心组件，包括Autoencoder、Denoiser和Conditioning Encoder的工作原理及实践应用。通过理论结合代码示例，揭示LDM如何高效处理图像生成任务，并优化AI绘图流程，为开发者提供从理论到实践的进阶指南。
Qt绘图库对决：QWT与QCustomPlot的实战选型指南
本文为Qt开发者提供了QWT与QCustomPlot两大绘图库的实战选型指南。文章从功能特性、性能资源、开发效率三大维度进行深度对比，并结合工业监控、科学计算、嵌入式设备等典型场景，给出了清晰的决策清单。对于需要专业科学图表（如极坐标、等高线图）的场景推荐QWT；对于追求高性能、实时性、快速开发及嵌入式部署的通用图表需求，QCustomPlot是更优选择。
【实战】LLaMA-Factory 如何做 LLM 的多轮对话微调
LLaMA-Factory 作为一个广受欢迎、易于使用的 LLM 微调框架，为开发者提供了便捷的途径来针对特定任务（包括多轮对话）优化模型。本文将深入探讨 LLaMA-Factory 如何支持多轮对话微调，涵盖其基本概念、数据准备、核心机制、评估方法等。简单来说，多轮对话是指包含两个或更多轮次（Turn）的交互过程，其中每一轮通常包含用户的一个输入和模型的一个输出。后续轮次的回应通常依赖于前面轮次的对话内容。模型需要理解并记忆对话历史。
YOLOv11官方代码库与预训练模型下载：介绍Ultralytics官方GitHub及模型权重（yolov11n.pt, yolov11s.pt等）
本文介绍了Ultralytics官方GitHub仓库和YOLOv11预训练模型。Ultralytics仓库是YOLO系列算法的官方实现，包含YOLOv11最新代码、预训练模型、文档和工具。仓库采用清晰的代码结构和活跃的更新策略，支持全流程开发。YOLOv11提供了5种不同规模的模型变体(YOLOv11n/s/m/l/x)，在精度、速度和模型大小间权衡，适用于从移动设备到高精度检测等不同场景。各模型在COCO数据集上预训练，可直接使用或微调，满足多样化应用需求。
[Dify] 多步对话流程的实现技巧：构建连贯自然的多轮交互系统
摘要：本文探讨了AI系统中实现多轮对话的核心技术与应用方法。文章首先分析了多步对话的典型场景（如机票预订、财务报告生成）及其价值，提出了Dify平台实现该功能的三大机制：变量系统、条件控制和状态管理。随后详细介绍了顺序型、条件型和确认型三种基本对话模式，并通过"会议预约助手"案例展示了实际应用流程。文章还提供了提示词设计、变量引用等实用建议，并强调多轮对话成功的关键在于清晰的结构设计而非单纯依赖模型能力，最终实现自然流畅的人机交互体验。
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
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