CopyableCell

最新推荐文章于 2025-08-12 17:34:03 发布
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本文探讨了2019年独角兽企业对于Python工程师的招聘需求，并介绍了CopyableCell如何为UITableView增加列表项的拷贝功能，提供实用的技术解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

iOS游戏应用源代码——ardalahmet-CopyableCell-14eeb7d.zip
07-02
这个压缩包文件“ardalahmet-CopyableCell-14eeb7d.zip”看起来包含了一个iOS游戏应用的源代码，特别关注的是一个名为“CopyableCell”的组件。在这个项目中，我们可以深入学习iOS开发的一些关键知识点，尤其是与UI...
《manim中文教程》
最新发布
m0_71002812的博客
08-12 275
这篇教程介绍了manim动画库(0.19+版本)的基础使用方法，适合初学者学习。内容涵盖文件执行参数、显示操作、坐标系统、文本/图形类、动画控制等核心功能。教程详细讲解了如何创建和操作2D/3D图形、文本、LaTeX公式，以及如何控制动画播放、位置移动、颜色设置等。还包含坐标系、群组、相机参数等高级功能，并附有常见常数的参考。本教程基于国外开发者Theorem of Beethoven的视频和代码整理而成，采用中文编写，适合想要入门数学动画制作的开发者学习参考。
动态创建可变对象：Python类工厂函数深度解析
钢铁男儿
08-11 666
在Python开发中，我们常遇到需要快速创建简单数据容器的场景。提供了不可变解决方案，但当我们需要可变记录类型时，如何避免重复编写样板代码？本文将揭秘通过类工厂函数动态创建类的核心技术。
爬虫与数据分析结合
2301_77371577的博客
08-11 793
爬虫、pandas、matplotlib 三者的结合，本质是 “数据获取 - 处理 - 呈现” 的流水线。工具是基础，思维是核心—— 爬虫需要 “目标导向”，pandas 需要 “严谨细致”，matplotlib 需要 “用户思维”。未来的学习中，我会继续深化这一流程，尝试加入更复杂的分析（如用 pandas 做时间序列分析）和可视化（如结合 seaborn 美化图表），让数据发挥更大的价值。
python之uv使用
Allocator的优快云博客
08-11 911
是一个更现代的python项目管理器.笔者在使用uv前,笔者都是使用anaconda指令(比如) 为每个项目创建隔离的虚拟环境,然后使用激活此环境,最后使用这种方式来安装或者更新项目依赖.而有了uv之后可以让python项目管理变得更加的规范.本文着重讲解笔者最近切换到使用uv进行python项目管理过程中uv的一些常规用法和技巧,后续有用到新的feature会同步更新本文.
Java使用“Microsoft Print To PDF”打印时如何指定输出路径
118路司机的博客
08-11 508
本文介绍了如何通过Java程序动态指定Microsoft Print To PDF虚拟打印机的输出路径。
OpenSCA开源社区每日安全漏洞及投毒情报资讯—2025年8月8日-10日
软件供应链安全选型指南
08-11 663
处理嵌套 tuple 时，如果在脚本求值过程中发生错误，tuple_unref() 函数可能访问已释放的内存，这是由于 tuple 引用生命周期管理不当，导致堆内存 use-after-free，从而引发内存破坏。组件 grok-sdk 在安装时会静默执行包含恶意代码的index.js文件，其主要功能是窃取系统敏感信息（包括主机名，用户名、工作目录、DNS服务器地址等），窃取的数据发送到投毒者控制的服务器：https://b5f8844fb045.ngrok-free.app。
Pandas数据处理与分析实战：Pandas数据处理入门-环境搭建与基础配置
WSSWWWSSW的博客
08-12 239
摘要 本课程介绍了Pandas数据处理库的环境设置方法，包括Pandas安装和Jupyter Notebook配置。主要内容有：1）通过pip安装Pandas库并验证安装；2）使用pip安装Jupyter Notebook及基础配置；3）在Jupyter中安装特定版本Pandas的方法。课程适用于Windows、macOS和Linux系统，帮助学员为后续数据处理学习搭建必要的开发环境，推荐使用Python 3.6及以上版本。
【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践
采菊东篱下，Python满乾坤！
08-12 406
在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。
构建轻量级Flask Web框架：从入门到实践
qq_43580271的博客
08-11 253
本文介绍了如何从零开始构建一个轻量级但功能完备的Flask框架。Flask作为Python生态中的微框架，具有简洁灵活、可扩展的特点。文章详细讲解了项目结构设计、核心功能实现和扩展方法，包括配置管理、应用工厂模式、路由设计、模板系统等基础功能，以及数据库集成、用户认证、REST API开发等高级功能扩展。同时提供了生产环境部署实践和性能优化建议。通过模块化设计和渐进式增强，该框架既能快速开发小型项目，又能扩展支持大型应用需求，是Flask开发的实用指南。
朝花夕拾(二)-------python中字符串的3种插值方法/(函数)
Sunhen_Qiletian的博客
08-11 310
各位看官老爷们是不是笑掉大牙了嘞?嘿嘿,先别笑,肯定有不少像煮啵这样的新手小白写过诸如这样的错误代码,那我们单独把字符串中的几种插值方法拿出来给大家在下面总结一下,大家如果忘了可以看看哦.
深入 FastMCP 源码：认识 tool()、resource() 和 prompt() 装饰器
Hoper-J的博客
08-09 887
在使用 FastMCP 开发 MCP 服务器时经常会用到 `@mcp.tool()` 等装饰器。虽然它们用起来很简单，但当作黑匣子总让人感觉"不得劲"。接下来我们将深入相关的源码实现，别担心，不会钻没有意义的“[兔子洞](https://en.wikipedia.org/wiki/Wiki_rabbit_hole)”，你可以通过这篇文章了解到： - 如何简单启动本地的 MCP Server 和 MCP Inspector - 这些装饰器具体做了什么 - @mcp.tool() - @mcp.res
python3.12 flashinfer-python安装报错 Cannot import ‘custom_backend‘
zhangjipinggom的博客
08-12 145
改成python3.11。
Numpy科学计算与数据分析：Numpy布尔索引与花式索引实战
WSSWWWSSW的博客
08-08 948
本课程介绍Numpy中的两种高级索引技术：布尔索引和花式索引。布尔索引通过条件表达式筛选数组元素，支持多条件组合，适用于数据清洗和筛选场景。花式索引使用整数数组选择特定元素，可应用于多维数组，灵活选择不连续的数据点。这两种索引技术在数据科学中应用广泛，包括数据清洗、分析和机器学习等领域，能有效提高数据处理效率和代码可读性。课程通过具体示例演示了如何在实际项目中应用这些高级索引方法。
Python设计模式 - 装饰模式
mofei
08-10 281
装饰模式是一种动态扩展对象功能的结构型设计模式，通过组合而非继承的方式实现功能扩展。它包含抽象组件、具体组件、装饰器和具体装饰器四个角色，适用于不修改原类代码或替代复杂继承结构的场景。该模式优点包括灵活性高、可复用性强、支持功能叠加，但也可能增加系统复杂性、影响性能和调试难度。代码示例展示了如何通过装饰器为文本动态添加加粗、斜体等下划线样式，体现了装饰模式的运行机制。该模式在需要动态扩展功能时提供了优雅的解决方案。
使用timm训练分类模型简单入门
u012374012的专栏
08-11 367
cifar10,github有已经转好的数据，下载后解压即可。
几个概率分布在机器学习应用示例
gongdiwudu的专栏
08-08 1423
在这份快速指南中，我们将介绍最重要的分布——从始终公平的均匀分布，到钟形的正态分布，计数点击的泊松分布，以及二元选择的二项分布。没有复杂的数学，只有清晰的概念、真实的例子，以及为什么它们重要。
Pandas concat功能的性能问题测试
weixin_42052836的博客
08-12 200
摘要：测试发现pandas的concat操作中copy=True比copy=False更快，这与预期相反。原因是测试数据是原DataFrame的视图（内存不连续），copy=False需要额外处理非连续内存，而copy=True直接复制连续内存块。优化建议：先手动复制数据或使用np.ascontiguousarray确保内存连续性。结论：实际性能取决于数据内存布局，实测比理论更重要。
Scrapy返回200但无数据？可能是Cookies或Session问题
Z_suger7的博客
08-08 760
摘要： Scrapy爬虫返回200状态码但无数据时，通常与Cookies/Session验证问题有关。本文分析了该问题的常见原因，包括动态加载、反爬机制和会话验证失败，并重点探讨了Cookies的影响。解决方案包括：启用Scrapy的Cookies中间件、手动设置Cookies、模拟登录获取Session，以及结合Selenium处理动态Cookies。文中提供了代码示例，帮助开发者绕过此类问题，确保爬虫顺利获取数据。
Web UI自动化测试之PO篇
HUACE4600的博客
08-08 923
概念：PO是的缩写，PO模式是自动化测试项目开发实践的最佳设计模式之一。作用：通过对界面元素的封装减少冗余代码，同时在后期维护中，若元素定位发生变化， 只需要调整页面元素封装的代码，提高测试用例的可维护性、可读性。
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