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3-8DNS基础服务
weixin_42508243的博客
10-13 1448
文章目录说明 说明
Linux云计算 |【第一阶段】SERVICES-DAY2
小安的运维专栏
07-19 1528
DNS服务基础及搭建、特殊解析(针对地址库文件：DNS轮询 DNS泛域名解析 DNS别名）、缓存DNS（全局转发forwarders）、DNS递归迭代（子域授权）、DNS主从架构搭建、DNS主从数据同步
推荐几个自学用的视频网站吧
zhangakzw的专栏
11-24 2261
<br />Oracle数据库的我一直看boobooke 播布客http://www.boobooke.com/index.html<br />css我看的是曹鹏的视频，上面也有一些其他的内容不妨看看。http://www.caopeng.org/<br />最好的当然还是硅谷动力啦。东西全嘛。http://www.enet.com.cn/eschool/esch_new/
一些常见的网址
小周の博客
02-21 470
SEO十万个为什么：http://www.seowhy.com/   SEO/搜索引擎优化：http://www.caopeng.org/html/seo.htm    
服务器学习篇笔记(很好的培训网站)
weixin_33893473的博客
04-11 150
http://dx.21hulian.com/html/video/I409_001_7468_tudou.html http://www.caopeng.org/server/ 服务器的实质就是一台电脑。 分类：独立服务器、vps服务器（成本低）、空间主机服务器（服务器上的一个文件夹）。 零基础是好事情？ 一级面板：VPS让你更加像电脑那样操作服务器。solusV...
https://nbic7r11u.pxvqgzr.com/f/Y2VXqX9C1 上，栲贝该椴，点開筷守
zl704697047的博客
12-12 8520
题库来源：安全生产模拟考试一点通公众号小程序 安全生产模拟考试一点通：焊工（初级）免费试题是安全生产模拟考试一点通生成的，焊工（初级）证模拟考试题库是根据焊工（初级）最新版教材汇编出焊工（初级）仿真模拟考试。2021年焊工（初级）免费试题及焊工（初级）模拟考试题 1、【单选题】串联型稳压电路中的调整管工作在()状态。（ A ） A、放大 B、饱和 C、截止 D、开关 2、【单选题】一个电阻接在内阻为0.1Ω、电动势为1.5V的电源上时，流过电阻的电流为1A，则该电阻上的电压等于()V。（ B ） A
中国名气黑客网站目录
www.pingfi.com
01-12 1万+
 中国名气黑客网站目录 骇客基地 阅读:1129 时间:2006-7-10 2:48:32 来源:www.hookbase.com ----------------------------------------------------
adb.exe工具库，版本Android Debug Bridge version 1.0.41
03-05
在信息技术领域，特别是在Android开发和调试过程中，Android Debug Bridge（ADB）是一个非常重要的工具。ADB是Android SDK的一部分，它允许开发者与Android设备进行通信，实现各种调试功能。本次提供的压缩包文件...
Android Debug Bridge version 1.0.41/adb 1.0.41/最新版本
07-04
adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg '中文输 入' 连接好安卓手机,本地运行cmd :adb devices 可以看到安卓机使用的adb版本 解决Appium 在cmd环境下的中文问题，2020.06.01更新版本
【保障数据库完整性】：数据库容错技术的实践与误区
[【保障数据库完整性】：数据库容错技术的实践与误区](https://images.hulian.top/image/201308/20130801172565526552.jpg) 参考资源链接：[物理安全与容错技术：保护信息系统的关键]...
Jquery学习（retrieving 检索）
程序员
06-27 758
selector 选择器 的三种方式：
css学习
weixin_30522095的博客
07-02 516
1、(css学习） http://www.caopeng.org/html/css.htm?gclid=CJCw7u2UoJQCFRY2egodmQdoNQ 2.www.mb5u.com 转载于:https://www.cnblogs.com/zijinguang/archive/2008/07/02/1233779.html
Ubuntu+Apache+PHP+Mysql环境搭建（完整版）
caopeng26的专栏
09-12 1023
Ubuntu+Apache+PHP+Mysql环境搭建（完整版）一、操作系统Ubuntu 14.04 64位，阿里云服务器二、Apache1、安装Apache，安装命令：sudo apt-get install apache22、环境配置：1）配置文件：路径为/etc/apache2，配置文件是apache2.conf,而没有http.conf。2）默认网站根目录：/var/www/html，使用浏
HTTP请求头详解
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Now . Or Never ``
12-08 12万+
<br /><br />HTTP由两部分组成：请求和响应。当你在Web浏览器中输入一个URL时，浏览器将根据你的要求创建并发送请求，该请求包含所输入的URL以及一些与浏览器本身相关的信息。当服务器收到这个请求时将返回一个响应，该响应包括与该请求相关的信息以及位于指定URL（如果有的话）的数据。直到浏览器解析该响应并显示出网页（或其他资源）为止。<br />HTTP请求<br />HTTP请求的格式如下所示：<br /><request-line><br /><headers><br /><blank lin
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
填入广告id 'hulian1','hulian2','hulian3'
05-04
<think>好的，我需要帮助用户在他们提供的Python代码中填入广告ID 'hulian1', 'hulian2', 'hulian3'，以实现广告点击功能。首先，我得看一下用户提供的代码是什么样的，但用户这次的问题里并没有给出具体的代码。不过根据之前的引用，用户可能之前提到过一些代码片段，比如快速排序的例子，或者urllib的网络请求代码，或者是堆的实现代码。 用户提到广告点击功能，通常这可能涉及到网络请求，比如发送广告ID到服务器。比如在引用[1]中，用户展示了使用urllib.request来访问网页并获取数据的代码。可能用户需要在发送请求时，将广告ID作为参数添加到URL或请求体中。 假设用户想在这些广告ID被点击时，发送相应的ID到服务器进行记录。例如，在广告被点击时，调用一个函数，将对应的广告ID通过HTTP请求发送到后端。这种情况下，需要在广告点击事件的处理函数中插入发送请求的代码，并将广告ID作为参数传递进去。 可能的步骤是： 1. 确定广告点击事件触发的位置，比如按钮点击事件。 2. 在事件处理函数中，使用urllib.request.urlopen发送POST或GET请求到服务器，携带广告ID作为参数。 3. 将'hulian1', 'hulian2', 'hulian3'分别与对应的广告元素关联，确保点击不同的广告时发送正确的ID。 例如，如果有三个广告按钮，每个按钮点击时调用一个函数，传入对应的广告ID，然后构造URL或表单数据，发送到服务器。代码可能类似： ```python import urllib.request def send_ad_click(ad_id): url = 'http://example.com/track_click' data = {'ad_id': ad_id} # 将数据编码为字节流 data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8') req = urllib.request.Request(url, data=data) response = urllib.request.urlopen(req) # 处理响应... # 在广告点击时调用send_ad_click，例如： # 广告1被点击时 send_ad_click('hulian1') # 广告2被点击时 send_ad_click('hulian2') # 广告3被点击时 send_ad_click('hulian3') ``` 这样，每个广告点击事件都会发送对应的ID到服务器端进行跟踪。需要确保服务器端有对应的接口接收这些数据，并且处理相应的逻辑，比如记录点击次数、用户行为等。 此外，还需要考虑异常处理、异步请求等问题，以避免阻塞主线程，特别是在GUI应用中。可能需要使用多线程或异步库来处理网络请求，但这可能超出当前问题的范围。用户需要根据具体的应用场景和框架来调整代码结构。 总结来说，关键点在于确定广告点击触发的代码位置，并在该位置调用发送广告ID的网络请求函数，正确填入对应的ID值。</think>在Python中实现广告点击功能需要结合网络请求和事件处理逻辑。根据引用[1]中urllib模块的使用示例，可以通过以下方式将广告ID填入代码： ```python import urllib.request def track_ad_click(ad_id): base_url = "http://api.example.com/click" params = {"ad_id": ad_id} full_url = f"{base_url}?{'&'.join([f'{k}={v}'' for k,v in params.items()])}" try: response = urllib.request.urlopen(full_url) html = response.read().decode('utf-8') print(f"广告{ad_id}点击跟踪成功") except Exception as e: print(f"跟踪失败: {str(e)}") # 广告展示列表 ads = ['hulian1', 'hulian2', 'hulian3'] # 模拟点击事件处理 for ad_id in ads: track_ad_click(ad_id) # 实际应绑定到UI点击事件 ```
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