11.6 zy

最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布
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#python #django #pygame #virtualenv #scikit-learn #plotly #scrapy

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2022年6月电子学会Python等级考试试卷（二级）答案解析
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青少年软件编程（Python）等级考试试卷（二级） 分数：100题数：37 一、单选题(共25题，共50分) 1. 运行下列程序，输出的结果是？（ ） tup1 = ('苏炳添', '谷爱凌', '北京冬奥会', '2022') tup2 = (201, 8, 4, 21, 155, 255, 22 ) print (tup1[-1::-2],sum(tup2))......
【11.6】生成器进阶--yield from
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1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 final_result = {} 5 6 7 # 子生成器 8 def sales_sum(pro_name): 9 total = 0 10 nums = [] 11 while True: 12 ...
精品：PHP新手零基础入门到精通 [11.6G]
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在服务器无管理权限时安装cuda
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cuda在无管理权限下安装教程
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docker容器内配置 debain 镜像源-安装软件。
Java面试宝典2013版（超长版）
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Linux为何如此有趣
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Linux为何如此有趣1. 概述2. Linux 与 Windows 比较3. Linux 远程控制管理3.1 概述3.2 OpenSSH3.3 XShell工具4. Linux 的目录结构5. Linux 操作文件目录命令6. Linux 系统管理命令7. Linux 开关机命令7.1 重启7.2 关机8. Linux 压缩命令8.1 tar8.2 gzip8.3 bzip29. Linux 编辑器9.1 vim运行模式命令10. Linux 软件包管理10.1 概述10.2 修改数据源10.3查看系统版
Android SDK开发包国内下载地址
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Android SDK开发包国内下载地址 不知道是因为最近kaihui还是怎么的，打开android sdk官方网站特别的慢，想下载最新版本的platform几乎变成不可能完成的任务，不知道为什么Google不像Apache那样在各国设立镜像站。为了预防今后再出现这样的情况，这次干脆把android开发所需要的各种包总结一下，顺便提供本地下载链接，省得以后找起来麻
记录Linux环境pytorch3d环境安装遇到的坑及解决方法
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哈哈，到这里，环境崩了orz。可能的原因是pytorch3d和torch版本不匹配，导致有些torch的文件在安装pytorch3d环境的时候被覆盖了（忘记在哪篇博文看到的解释）。到这里基本上pytorch3d的环境就安装好了，然后再去MVTN仓库里安装其他的包，就能跑通代码了。（后面还尝试了直接克隆pytorch3d仓库进行安装，也失败了，遂放弃）为了防止环境再崩一次，于是选择新建一个环境。流程按照官方给的文档。代码，在配置环境的时候遇到了很多问题，特此记录。再重新安装torch环境。
2022年6月python二级
qq_53280238的博客
06-13 951
tup1 = ('苏炳添', '谷爱凌', '北京冬奥会', '2022') tup2 = (201, 8, 4, 21, 155, 255, 22 )连接起来，所以第 3 行代码执行后，将列表['kdk', 'kldk', 'dsd']中的字符串使用空字符串连接，结果是 kdkkldkdsd。chengyu = {'四字成语':'杨柳依依', '三字成语':'风马牛', '六字成语':'一动不如一静', '四字成语':'百里挑一'}s 中存储的是['kdk', 'kldk', 'dsd']。
D:\dify-1.8.0\dify\pdf_blueprint_drawing\venv\Scripts\python.exe "D:/Program Files/JetBrains/PyCharm 2025.2.1.1/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py" --multiprocess --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 55730 --file D:\dify-1.8.0\dify\pdf_blueprint_drawing\tools\pdf_blueprint_drawing.py Connected to: <socket.socket fd=704, family=2, type=1, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 55731), raddr=('127.0.0.1', 55730)>. 已连接到 pydev 调试器(内部版本号 252.25557.178)2025-09-06 13:52:33,991 - PDFExtractor - INFO - 正在初始化OCR引擎... 2025-09-06 13:52:33,992 - PDFExtractor - ERROR - OCR初始化失败: Unknown argument: use_gpu，尝试无参数初始化 ��Ϣ: ���ṩ��ģʽ�޷��ҵ��ļ��� D:\dify-1.8.0\dify\pdf_blueprint_drawing\venv\Lib\site-packages\paddle\utils\cpp_extension\extension_utils.py:717: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md warnings.warn(warning_message) Creating model: ('PP-LCNet_x1_0_doc_ori', None) Model files already exist. Using cached files. To redownload, please delete the directory manually: `C:\Users\zy532\.paddlex\official_models\PP-LCNet_x1_0_doc_ori`. Creating model: ('UVDoc', None) Model files already exist. Using cached files. To redownload, please delete the directory manually: `C:\Users\zy532\.paddlex\official_models\UVDoc`. Creating model: ('PP-LCNet_x1_0_textline_ori', None) Model files already exist. Using cached files. To redownload, please delete the directory manually: `C:\Users\zy532\.paddlex\official_models\PP-LCNet_x1_0_textline_ori`. Creating model: ('PP-OCRv5_server_det', None) Using official model (PP-OCRv5_server_det), the model files will be automatically downloaded and saved in `C:\Users\zy532\.paddlex\official_models\PP-OCRv5_server_det`. Processing 5 items: 0%| | 0.00/5.00 [00:00<?, ?it/s] Downloading [config.json]: 0%| | 0.00/2.80k [00:00<?, ?B/s] Downloading [README.md]: 0%| | 0.00/15.5k [00:00<?, ?B/s] Downloading [config.json]: 100%|██████████| 2.80k/2.80k [00:07<00:00, 387B/s] Processing 5 items: 20%|██ | 1.00/5.00 [00:09<00:36, 9.13s/it] Downloading [inference.pdiparams]: 0%| | 0.00/83.9M [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.json]: 0%| | 0.00/393k [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.pdiparams]: 1%| | 1.00M/83.9M [00:07<09:50, 147kB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 14%|█▍ | 12.0M/83.9M [00:07<00:31, 2.41MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 27%|██▋ | 23.0M/83.9M [00:07<00:11, 5.48MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 41%|████ | 34.0M/83.9M [00:07<00:05, 9.59MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 52%|█████▏ | 44.0M/83.9M [00:07<00:02, 14.3MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 63%|██████▎ | 53.0M/83.9M [00:07<00:01, 19.1MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 74%|███████▍ | 62.0M/83.9M [00:07<00:00, 23.0MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 82%|████████▏ | 69.0M/83.9M [00:08<00:00, 25.8MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 89%|████████▉ | 75.0M/83.9M [00:08<00:00, 28.4MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 100%|██████████| 83.9M/83.9M [00:08<00:00, 10.3MB/s] Processing 5 items: 40%|████ | 2.00/5.00 [00:19<00:30, 10.1s/it] Downloading [inference.yml]: 0%| | 0.00/903 [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.json]: 100%|██████████| 393k/393k [00:09<00:00, 42.0kB/s] Processing 5 items: 60%|██████ | 3.00/5.00 [00:23<00:14, 7.10s/it] Downloading [inference.yml]: 100%|██████████| 903/903 [00:10<00:00, 82.2B/s] Processing 5 items: 80%|████████ | 4.00/5.00 [00:32<00:07, 7.85s/it] Downloading [README.md]: 100%|██████████| 15.5k/15.5k [00:57<00:00, 278B/s] Processing 5 items: 100%|██████████| 5.00/5.00 [01:02<00:00, 12.5s/it] Creating model: ('PP-OCRv5_server_rec', None) Using official model (PP-OCRv5_server_rec), the model files will be automatically downloaded and saved in `C:\Users\zy532\.paddlex\official_models\PP-OCRv5_server_rec`. Processing 5 items: 0%| | 0.00/5.00 [00:00<?, ?it/s] Downloading [README.md]: 0%| | 0.00/15.5k [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.json]: 0%| | 0.00/318k [00:00<?, ?B/s] Downloading [README.md]: 100%|██████████| 15.5k/15.5k [00:07<00:00, 2.25kB/s] Processing 5 items: 20%|██ | 1.00/5.00 [00:11<00:46, 11.6s/it] Processing 5 items: 40%|████ | 2.00/5.00 [00:36<00:58, 19.7s/it] Downloading [inference.pdiparams]: 1%| | 1.00M/80.5M [00:06<09:03, 153kB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 5%|▍ | 4.00M/80.5M [00:06<01:41, 793kB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 10%|▉ | 8.00M/80.5M [00:07<00:39, 1.95MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 24%|██▎ | 19.0M/80.5M [00:07<00:10, 6.32MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 37%|███▋ | 30.0M/80.5M [00:07<00:04, 12.0MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 51%|█████ | 41.0M/80.5M [00:07<00:02, 19.2MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 65%|██████▍ | 52.0M/80.5M [00:07<00:01, 27.8MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 77%|███████▋ | 62.0M/80.5M [00:07<00:00, 31.9MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 87%|████████▋ | 70.0M/80.5M [00:07<00:00, 33.8MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 100%|██████████| 80.5M/80.5M [00:08<00:00, 10.3MB/s] Downloading [inference.yml]: 0%| | 0.00/145k [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.yml]: 100%|██████████| 145k/145k [00:13<00:00, 11.0kB/s] Downloading [inference.json]: 0%| | 0.00/318k [01:15<?, ?B/s] Downloading [inference.json]: 0%| | 0.00/318k [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.json]: 100%|██████████| 318k/318k [00:18<00:00, 17.7kB/s] Processing 5 items: 40%|████ | 2.00/5.00 [01:45<02:37, 52.6s/it] Encounter exception when download model from aistudio: HTTPSConnectionPool(host='git.aistudio.baidu.com', port=443): Read timed out.. PaddleX would try to download from other model sources. Using official model (PP-OCRv5_server_rec), the model files will be automatically downloaded and saved in `C:\Users\zy532\.paddlex\official_models\PP-OCRv5_server_rec`. Downloading Model from https://www.modelscope.cn to directory: C:\Users\zy532\AppData\Local\Temp\tmpubnr8mih\temp_dir 2025-09-06 13:57:02,048 - modelscope - INFO - Got 5 files, start to download ... Processing 5 items: 0%| | 0.00/5.00 [00:00<?, ?it/s] Downloading [config.json]: 0%| | 0.00/344k [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.pdiparams]: 0%| | 0.00/80.5M [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.json]: 0%| | 0.00/318k [00:00<?, ?B/s] Downloading [inference.yml]: 0%| | 0.00/145k [00:00<?, ?B/s] Downloading [README.md]: 0%| | 0.00/15.5k [00:00<?, ?B/s] Downloading [README.md]: 100%|██████████| 15.5k/15.5k [00:01<00:00, 8.72kB/s] Processing 5 items: 20%|██ | 1.00/5.00 [00:01<00:07, 1.83s/it] Downloading [inference.json]: 100%|██████████| 318k/318k [00:01<00:00, 176kB/s] Downloading [inference.yml]: 100%|██████████| 145k/145k [00:01<00:00, 78.7kB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 6%|▌ | 5.00M/80.5M [00:01<00:22, 3.48MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 12%|█▏ | 10.0M/80.5M [00:02<00:09, 7.80MB/s] Downloading [config.json]: 100%|██████████| 344k/344k [00:02<00:00, 166kB/s] Processing 5 items: 80%|████████ | 4.00/5.00 [00:02<00:00, 2.34it/s] Downloading [inference.pdiparams]: 16%|█▌ | 13.0M/80.5M [00:02<00:06, 10.4MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 21%|██ | 17.0M/80.5M [00:02<00:04, 14.4MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 26%|██▌ | 21.0M/80.5M [00:02<00:03, 17.8MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 30%|██▉ | 24.0M/80.5M [00:02<00:03, 18.3MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 34%|███▎ | 27.0M/80.5M [00:02<00:02, 19.0MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 37%|███▋ | 30.0M/80.5M [00:02<00:02, 20.3MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 41%|████ | 33.0M/80.5M [00:03<00:02, 21.2MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 45%|████▍ | 36.0M/80.5M [00:03<00:02, 21.5MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 50%|████▉ | 40.0M/80.5M [00:03<00:01, 24.7MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 55%|█████▍ | 44.0M/80.5M [00:03<00:01, 27.7MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 60%|█████▉ | 48.0M/80.5M [00:03<00:01, 28.0MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 66%|██████▌ | 53.0M/80.5M [00:03<00:00, 32.4MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 71%|███████ | 57.0M/80.5M [00:03<00:00, 30.5MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 76%|███████▌ | 61.0M/80.5M [00:03<00:00, 29.8MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 80%|███████▉ | 64.0M/80.5M [00:04<00:00, 27.5MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 84%|████████▍ | 68.0M/80.5M [00:04<00:00, 29.8MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 89%|████████▉ | 72.0M/80.5M [00:04<00:00, 30.8MB/s] Downloading [inference.pdiparams]: 100%|██████████| 80.5M/80.5M [00:04<00:00, 18.5MB/s] Processing 5 items: 100%|██████████| 5.00/5.00 [00:04<00:00, 1.09it/s] 2025-09-06 13:57:06,618 - modelscope - INFO - Download model 'PaddlePaddle/PP-OCRv5_server_rec' successfully. 2025-09-06 13:57:10,366 - PDFExtractor - INFO - 使用无参数初始化OCR成功 2025-09-06 13:57:10,366 - PDFExtractor - INFO - 使用解析后的路径: D:/dify-1.8.0/dify/pdf_blueprint_drawing/tools/building_drawing.pdf 2025-09-06 13:57:10,366 - PDFExtractor - INFO - 开始处理PDF文件: D:/dify-1.8.0/dify/pdf_blueprint_drawing/tools/building_drawing.pdf 2025-09-06 13:57:10,468 - PDFExtractor - INFO - 页面 0 文本层内容不足，启用OCR D:\dify-1.8.0\dify\pdf_blueprint_drawing\tools\pdf_blueprint_drawing.py:127: DeprecationWarning: Please use `predict` instead. ocr_result = self.ocr.ocr(img_array) 进程已结束，退出代码为 -1073741819 (0xC0000005)
09-07
我们遇到了一个退出代码为-1073741819（0xC0000005）的错误，这通常表示程序发生了访问冲突（Access Violation）。在Windows系统中，这种错误通常是由于非法内存访问引起的，比如试图读取或写入受保护的内存区域。...
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所有遥感卫星数据资源参数及特点总结PPT教案.pptx
10-05
- JiLin-1吉林一号于2015年发射，全色分辨率为0.72m，多光谱为2.88m，幅宽为11.6km。 - 北京二号的DMC-3星于2015年发射，全色和多光谱分辨率为1m和4m，幅宽为23.4km，且通过三星组网提供增强服务能力。 - 天绘...
MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法
hy行者勇哥的博客
12-18 535
MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。
[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！
每日出拳老爷子的博客
12-16 201
摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
12-15 2315
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 498
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南
最新发布
weixin_63434398的博客
12-18 1742
本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。
《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》
windowshht的博客
12-17 999
本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。
Ubuntu 24.04 安装common-extensions
sinat_15561283的博客
12-17 299
👉 这就解释了为什么 apt 一直“找不到”这不是你配置错，也不是你操作错，是。只要能看到帮助信息，就说明。✅ colcon 被。在 24.04 上，
cuda 11.6
03-18
### 关于CUDA 11.6 的安装与配置 #### 确认硬件支持 在安装 CUDA 11.6 前，需验证计算机是否配备支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡。通过设备管理器中的“显示适配器”，可以确认是否存在兼容的 GPU 设备[^1]。 #### 验证...
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