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#python

EcoNap宠物床是一款轻便、环保且多功能的产品，适用于居家、办公室及旅行等多种场合。采用IntelliLoft面料制作，该面料由回收塑料瓶制成，并填充了61%的再生材料，确保宠物舒适的同时也兼顾了可持续发展。宠物床易于清洁，可整张放入洗衣机洗涤，且符合非毒性及Öko-Tex Standard 100认证标准。

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For people and pets who journey through life’s adventures together, the lightweight Eco Nap dog bed brings style, function and sustainability together in one seriously flexible dog mat. Incredibly soft fabric surrounds a layer of cushion to keep dogs comfortable whether they’re at home, in the office, on the road or anywhere in between. Eco-friendly inside and out, these dog clothes are made with IntelliLoft® fabric created from recycled plastic soda bottles and 61% recycled batting that is carefully sewn inside to eliminate bunching. A palette of warm and cool colors helps you find just the right match for your home and personal sense of style.http://www.dogclothesmall.com

These versatile dog clothes are great travel beds for pets. Since they are designed to fit standard-sized crates, they work great as beds for kennels and pet crates. Keeping travel dog bed clean is super easy and convenient, simple toss the whole dog mat into a washing machine and it comes out looking like new over and over. Non-toxic and third pary Öko-Tex Standard 100 certified safe.

Made in China

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DOG算子
松子茶的专栏
11-10 2万+
Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。它是可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤波结果，即去噪过程，这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样，是一个函数，即为正态分布函数。同时，它对高斯拉普拉斯LoG(博文【特征提取】LOG算子介绍了实现原理)的近似，在某一尺度上的特征检测可以通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减，得到DoG的响应值图像。在具体图像处理中，就是将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到DoG图。具体步骤:第一步，计算不同参数下的DO
分享两个好玩好看的特效
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Extjs源码之--Ext.lib.Dom(Dom的基本封装)
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10-13 319
[b][color=blue]Extjs的对Dom最基础的封装，主要包括：元素的包含关系，元素或文档的可视宽高，获取元素的位置，设置元素的位置，这些都是elment最基础的属性，这涉及到各个浏览器兼容器问题，如果想获得详细解答，可以看看 Nicholas C.Zakas 的《javascript高级程序设计》第二版 第11章261-268页[/color][/b] [code="java"]...
HTTP基础：URL
水知道答案
03-07 1835
前言URL 在我们的开发过程中经常用到，很多情况下可能就知道它很表面的含义，接下来详细说说 URL 相关的知识点。正题在开始文章前，有几个问题需要思考一下：URL 语法格式URL 访问资源协议有哪些URL 字符集1. URL 语法格式URL 提供了一种定位因特网上任意资源的手段，但这些资源时可以通过各种不同的方案（比如 HTTP、FTP、SMTP）来访问，因此 URL 语法会随方案的不同而有所不同...
http协议与https协议
无聊的大鱼
07-15 2万+
基础概念 HTTP是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写。它的发展是万维网协会（World Wide Web Consortium）和Internet工作小组IETF（Internet Engineering Task Force）合作的结果，（他们）最终发布了一系列的RFC，RFC 1945定义了HTTP/1.0版本。其中最著名的就是RFC 2616。...
访问使用https协议的网址时，浏览器地址栏没有显示“安全锁”的标志的问题
孙琛斌的专栏
02-23 1万+
这种问题造成的原因，首先要检查的是，使用的SSL证书是否过期，查看方式很简单，F12浏览器开发者模式，切换到Security选项，然后会看到一个View certificate的按钮，点一下就会弹出这个 网址使用的SSL证书的详细信息了，其中包括了证书的有效期开始时间和结束时间，如果是由于过期了那么只要续费延期就可以解决这个问题。那么还有一种情况，明明SSL证书没有过期，但地址栏就是显示感叹号，而
python __init__.py的意义与使用
CoolGirl
12-19 436
本文介绍了Python中利用__init__.py文件优化模块导入的两种方式。当__init__.py中已导入子模块时，外部可直接使用简洁导入语句（如from project.input import FileInput）；若未导入则需完整路径导入。通过示例对比展示了不良设计（需完整路径导入每个子模块）和良好设计（在__init__.py中集中导入并定义__all__），后者使主程序导入更简洁清晰。合理使用__init__.py能显著提升代码可读性和维护性。
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
12-18 788
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
12-16 226
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 3119
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。
【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南
weixin_63434398的博客
12-18 2343
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 1014
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
12-17 308
👉 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，
【VSCode | python | anaconda | cmd | PowerShell】在没有进入conda环境时使用conda命令默认安装位置
最新发布
十二_的博客
12-19 113
Conda和pip的默认安装位置取决于环境状态：未激活conda环境时，conda安装到base环境（Anaconda目录下的site-packages），而pip会使用系统默认Python或PATH中的第一个Python；激活conda环境后，两者都会安装到当前环境的site-packages目录下。环境路径示例显示base环境与自定义环境（如myenv）的安装位置差异。
旋转矩阵与欧拉角转换数学公式与代码详解
Tipriest的博客
12-15 910
本文介绍了欧拉角与四元数之间的转换方法，重点针对Z-Y-X顺序（yaw-pitch-roll）的航空/机器人学常用约定。首先通过数学推导给出了欧拉角转四元数的公式，并详细说明了四元数转欧拉角的计算过程，特别处理了万向节锁情况下的数值稳定性问题。随后提供了C++和Python的实现代码示例，确保不依赖第三方库即可使用。所有转换均采用右手坐标系，输入输出单位为弧度，适用于需要精确姿态表示的应用场景。
课程表-python-扑拓排序
m0_74164311的博客
12-18 255
构建有向图：课程为节点，先修关系为有向边。对于每一对先修关系[cur, pre]，表示必须先修完pre才能修cur，因此在图中有一条从pre指向cur的有向边。统计每个节点的入度：即指向该节点的边数。对于先修关系[cur, pre]，cur的入度加1，因为pre指向cur。使用邻接表（adj）来存储每个节点的后继节点。即对于每个pre，它指向的所有cur。初始化一个队列（或双端队列）q，将所有入度为0的节点（即没有先修要求的课程）加入队列。
NVIDIA设置疑难杂症诊所
qq_54499761的博客
12-18 1188
随着深度神经网络（DNN）模型复杂度的指数级增长，高性能计算（HPC）环境的稳定性与效率成为制约人工智能研发的关键因素。本文旨在系统性分析基于NVIDIA GPU的深度学习开发环境中的常见架构性问题，涵盖驱动层兼容性、容器化隔离机制、显存管理策略、分布式训练通信协议以及计算机视觉（CV）场景下的I/O流水线优化。通过对底层原理的剖析与代码实现的论证，本文提供了一套标准化的故障排查与性能调优框架。
Python中的直接赋值、浅拷贝与深拷贝：常见错误案例与深入理解
weixin_44151034的博客
12-15 616
这里我们先一句话总结上面错误的原因，然后我们会深入刨析这种错误的解决办法。b = a # 没有新建对象，b储存的对象[1,2,3]的地址这里的b = a的时候，b储存的是a指向的元素[1,2,3]的地址，故两者指向的是同一个列表对象。所以或b[0] = 100会直接修改原列表的内容，导致a和b都发生变化。而b = a[:] # 或 list(a) / a.copy() 使用了浅拷贝b[0] = 100# 或b = a而b = a[:]时，是对a进行了一下浅拷贝。a[:]
MiniCPM-o.cpp 接口调用流程综合总结
阿里云专家博主，51CTO专家博主、2022年博客之星Top96，嵌入式与物联网赛道Top2
12-19 1133
MiniCPM-o.cpp是一个基于C++的多模态大语言模型实现，采用分层架构设计，支持文本、图像和音频的统一处理。系统核心特征包括多模态统一处理（3584维嵌入空间）、流式处理（延迟<200ms）、高性能计算（支持CUDA/OpenMP）、边缘优化和跨平台兼容性。主要模块包括MiniCPMO主控模块（提供推理接口和状态管理）、Siglip视觉编码器（处理图像切片和转换）、Whisper音频编码器（处理16kHz PCM音频）以及Outetts文本转语音模块。系统采用GGML计算框架，支持实时音视频流
Day 35
m0_70488789的博客
12-15 841
self.fc1 = nn.Linear(4, 10) # 输入层到隐藏层self.fc2 = nn.Linear(10, 3) # 隐藏层到输出层self.fc1 = nn.Linear(4, 10) # 输入层到隐藏层self.fc2 = nn.Linear(10, 3) # 隐藏层到输出层class MLP(nn.Module): # 定义一个多层感知机（MLP）模型，继承父类nn.Moduledefinit(self): # 初始化函数init() # 调用父类的初始化函数。
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