JLNotebookView

最新推荐文章于 2025-09-07 01:02:55 发布
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本文介绍了JLNotebookView控件，该控件实现了类似记事本的功能，适用于需要文本编辑功能的应用场景。
推荐一款高效神器：Jupyter Notebook Viewer
gitblog_00077的博客
05-18 628
推荐一款高效神器：Jupyter Notebook Viewer 对于Python开发者和数据科学家来说，Jupyter Notebook 是一个不可或缺的工具。它允许我们混合代码、结果以及文本解释，创建交互式的工作报告。现在，有了 Jupyter Notebook Viewer 这款原生的macOS应用，查看Notebook变得更加简单和便捷。 项目介绍 Jupyter Notebook Vi...
Jupyter Notebook二次开发的经验（一）——安装开发版本
热门推荐
李谦的博客
06-04 1万+
未完待续 搭建开发环境 安装Node.js和npm 略 安装Notebook-dev 使用Python虚拟环境或者默认环境执行下面的操作： git clone https://github.com/jupyter/notebook cd notebook pip install -e . 完成后，使用pip list查看发现，notebook 5.5.0.dev0会指向一个路径。 启动服务jup...
IOS应用源码——记事本界面.zip
10-14
最后，"jarodl-JLNotebookView-31dc28d.zip"是另一个子压缩包，可能是记事本视图的具体实现，由开发者"jarodl"创建的一个库或者组件，版本号为"31dc28d"，这通常是Git仓库中的一个特定提交哈希，用于追踪版本历史。...
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2584
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 675
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 1168
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
torch神经网络入门级设备测试
最新发布
m0_71002812的博客
09-07 562
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 660
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
Python核心技术开发指南(037)——匿名函数
谷哥的小弟
09-05 271
本文介绍了Python中的匿名函数（lambda函数），它是一种无需名称、通过lambda关键字定义的简洁函数形式。文章对比了匿名函数与命名函数的差异，指出匿名函数适合简单逻辑和临时使用场景，尤其是作为参数传递给高阶函数时更具优势。通过多个示例展示了匿名函数在数学运算、排序、条件判断和数据过滤等场景的应用，包括与sorted()、map()、filter()等内置函数的结合使用。
国产化Excel处理组件Spire.XLS教程：Java 向 Excel 写入数据的3种高效方法（含代码示例）
开发者效率提升工具的博客
09-04 967
手动向 Excel 工作表中输入数据既耗时又容易出错，尤其是在处理大型数据集时。而借助合适的 Java Excel 库，可以简化数据输入这一流程。本文将详细介绍如何使用 Spire.XLS for Java 库，通过 3 种高效方法完成 Java 向 Excel 工作表的数据写入，涵盖基础的逐个单元格录入、批量数组插入以及 DataTable 导出。
Python实现生成矩形、三角形、六边形和圆形点云
不枯石的学习笔记
09-06 500
本文介绍了使用Python生成规则几何形状点云的方法，包括矩形、三角形、六边形和圆形。主要内容包括：1）基本步骤概述，涵盖参数定义、采样、噪声添加和可视化；2）四种几何形状的具体生成算法和示例代码；3）应用场景分析，如工业检测、机器人导航和虚拟现实；4）综合程序实现，通过Tkinter界面实现点云生成与可视化。文中详细说明了每种形状的采样算法（如重心坐标法、极坐标采样）和实现细节，并提供了完整的Python代码示例。该内容为三维点云处理的基础技术，适用于计算机视觉、机器人学等领域的研究和开发。
Python爬虫实战：研究Animation模块，构建京东平台电商数据采集和分析系统
ylfhpy的博客
09-05 161
matplotlib 作为 Python 生态中成熟的可视化库，其 Animation 模块支持动态图表生成，可实现数据的实时动态展示。将爬虫技术与动态可视化结合，构建 "数据获取 - 处理 - 动态展示" 的完整闭环，对提升数据分析效率具有重要实践价值。而动态可视化技术通过连续帧画面展示数据变化轨迹，能更直观地揭示数据背后的规律，如商品价格波动、用户行为趋势等。第三梯队：vivo（3000-3400 元）、小米（2700-3100 元）、荣耀（2500-2900 元）
全网首发! Nvidia Jetson Thor 128GB DK 刷机与测评（一）刷机与 OpenCV-CUDA、pytorch CUDA13.0+ 使用
nenchoumi3119的博客
09-03 901
Nvidia Jetson Thor DK 于 2025年8月25日正式发售，我们实验室获得了首批套件，经过几天的折腾，这篇博客将总结如何刷机以及刷机过程中的注意事项。
AutoDL下载数据集（Flickr30K、MSCOCO）
全栈O-Jay的博客
09-04 202
Hugging face的数据集下载到本地。
Python元组：不可变但灵活的数据容器
这家伙很懒，什么都没有留下
09-05 999
元组的魅力在于它的简单性和明确性。它不追求成为全能数据结构，而是专注于做好一件事：提供不可变的有序集合。这种专注使它在特定场景下成为最佳选择。理解元组不仅是掌握一种数据结构，更是理解Python设计哲学的重要窗口。它教会我们：有时限制反而能带来自由，不可变性可以成为强大的工具。在编程实践中，合理运用元组能写出更健壮、更易维护的代码。从简单的数据存储到复杂的系统设计，元组都以其独特的方式贡献着力量。它可能不是最耀眼的数据结构，但绝对是Python工具箱中不可或缺的一员。
Protocol Buffers：数据世界的秘语之书，手把手教学环境搭建
2303_81060385的博客
09-03 1073
当数据在网络间穿梭、在磁盘中沉睡时，它需要一种 “通用语言”—— 既能被不同语言的程序读懂，又能轻巧地压缩体积，避免冗余的 “絮语”。谷歌于 2001 年打造的它用简洁的语法定义数据结构，以高效的二进制格式序列化数据，成为分布式系统、微服务通信中的 “信使密函”。本文将带你解锁这门 “秘语”：从认识它的本质，到亲手书写 “秘语契约”，再到让程序读懂并传递这些 “密函”，一步步掌握protobuf的核心入门技能。
【TRAE调教指南之MCP篇】FastMCP：快速制作自己的MCP服务
funfan的博客
09-03 697
【TRAE调教指南之MCP篇】FastMCP：快速制作自己的MCP服务
发文量统计，echarts展示
weixin_39689854的博客
09-05 353
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2024年发文量'),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()])#xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="time")bar.add_yaxis('发文量',monthly_count['count'].tolist())
Python 去重：轻松去除列表中的重复元素
2409_89146448的博客
09-05 724
通过本文的介绍，你已经学会了如何在 Python 中去除列表中的重复元素，并了解了一些实用的技巧和最佳实践。使用集合（set：简单快捷，但不保持元素顺序。使用字典（dict：保持元素顺序，代码简洁。使用列表推导式：适合简单的去重需求，但性能较低。使用：保持元素顺序，性能高效。使用pandas库：适合处理大型数据集，功能强大。
Java 异步任务工厂（三）线程管理深度优化
Yeats_Liao的博客
09-04 958
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