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原创 理解Flowable CMMN中的CaseId、InstanceId和Case Plan Model

在业务流程管理领域，Flowable CMMN（Case Management Model and Notation）作为一个强大的工具，用于管理复杂的业务流程，备受关注。Flowable CMMN中的一个关键概念是Case，这是一种灵活且强大的方式来模型化和执行业务流程。本文旨在澄清Flowable CMMN中CaseId、InstanceId和Case Plan Model之间的区别，为开发者和业务分析师提供一个坚实的基础。

2024-04-22 16:44:53 821

原创 AudioLab一个功能强大的Python音频处理库

Audiolab是一个功能强大的Python库，专门用于音频数据的处理和分析。它提供了一系列丰富的工具和函数，让开发者能够轻松地处理音频数据，从而实现各种应用，如音频编辑、音频特征提取和音频分类等。首先，来看看Audiolab的安装和设置过程。在开始之前，确保你的机器上已经安装了Python和pip包管理器。然后，通过运行以下命令来安装Audiolab：一旦安装完成，你就可以在你的Python项目中导入Audiolab并开始使用它了：接下来，我们将探索Audiolab的一些主要功能。

2024-03-09 12:20:18 109

原创 Python 一种先进的声音克隆技术

OpenVoice是一个开源的声音克隆工具，基于深度学习模型实现对目标音频的声音克隆和转换。它利用了声学模型和语音合成技术，可以将源音频中的语音样式转移到目标音频中，从而实现与目标音频声音高度相似的声音克隆效果。

2024-03-07 08:09:33 486

原创 Gensim：强大的Python库

Gensim是一个用于处理文本数据的Python库，它使用高效的数据结构和算法，可以处理大规模的文本数据。Gensim的主要功能是提取文档的主题和相似性，这对于许多自然语言处理和机器学习任务来说都非常有用。Gensim是一个强大的Python库，它提供了一种高效、易用、灵活和可扩展的方式来处理文本数据。无论你是在进行自然语言处理、机器学习，还是数据挖掘，Gensim都是一个值得尝试的工具。# 示例代码：使用Gensim提取文档主题# 创建语料库# 创建字典# 创建语料库# 使用LDA模型提取主题。

2024-03-03 21:36:38 773

原创 Jan AI：开源、离线运行的 AI 助手，将智能带入您的桌面

在数字化的现代社会，人工智能（AI）正在不断渗透到我们的生活中，为我们的日常任务带来更多的便利。其中，Jan AI 是一款开源、本地优先的工具，旨在为每日任务提供创新的AI解决方案。本文将深入探讨 Jan AI 的特点、安装过程以及如何在 Windows 11 上本地运行 Jan AI，以便您能够更好地利用这一强大的工具。

2024-03-02 12:47:16 559

原创 LaTeX-OCR：一个超强的Python库

LaTeX-OCR 是一个强大的 Python 库，它可以将图像中的 LaTeX 公式转换为可编辑的 LaTeX 代码。这个库的主要目标是帮助研究人员和学生更容易地处理和编辑数学公式。还可帮助提供图片文字。

2024-03-02 12:25:34 486

原创 Python 使用简单而强大的方式来处理音频文件

Pydub是一个用于处理音频的Python库，它提供了一种简单而强大的方式来处理音频文件。在本文中，我们将详细介绍如何使用Pydub来处理音频文件，并提供一些示例代码。

2024-02-28 18:28:07 261

原创 Python 与 pdfplumber：高效自动读取 PDF 的解决方案

它具有强大的功能，如文本提取、表格解析、注释处理等。与其他 Python PDF 处理库（如 PyPDF2、PDFMiner 等）相比，pdfplumber 提供了更简洁的 API 和更好的性能，使其成为 Python 开发者的首选库。在这个示例中，我们首先打开一个名为 "example.pdf" 的 PDF 文件，然后使用 pdfplumber.load() 函数加载文件。在这个示例中，我们加载了一个包含表格的 PDF 文件，然后提取了第一页的第一个表格，并将其转换为 Pandas DataFrame。

2024-02-27 19:14:46 1176

原创 探索Flashtext：一个超酷的Python库

然而，我们可以利用Flashtext提取文本特征，然后使用其他聚类算法（如K-means、层次聚类等）进行文本聚类。Flashtext本身并不直接支持文本分类任务，但它可以用于提取文本特征，然后将这些特征用于其他分类算法。在这个示例中，我们首先使用Flashtext提取文本关键词，然后使用CountVectorizer将关键词转换为向量。在这个示例中，我们首先使用Flashtext提取文本关键词，然后使用CountVectorizer将关键词转换为向量。接下来，我们可以添加我们想要搜索的关键词。

2024-02-26 10:13:48 807

原创 Groq：最快的AI芯片

Groq 的 TSP 架构为 AI 推理领域带来了突破性的性能。它的设计理念和微架构都充满创新，让我们期待更多 AI 加速器的发展和应用。

2024-02-24 18:53:04 222

原创 第一课：WSL环境下轻松创建Python虚拟环境：打造纯净高效的开发空间

随着跨平台开发需求的增长，Windows Subsystem for Linux (WSL) 已成为众多开发者的重要工具之一。借助WSL，我们可以直接在Windows上享受到原生的Linux开发环境，这其中当然也包括方便快捷地创建Python虚拟环境。下面我们将详细探讨如何在WSL中创建一个Python虚拟环境，为你的项目提供纯净、隔离且高效的开发空间。

2024-02-24 18:50:09 426

原创 Groq：最快的AI芯片

3. **数据并行性**：Groq 在一个 220 兆字节的 scratchpad 内存中显式分配 tensor，以便编译器知道 tensor 的位置以及它们如何在芯片上移动。- **大型 MXM 模块**：芯片上的大型 MXM 模块是 TSP 架构的主力，包含 409,600 个乘加器。1. **静态和动态界面**：Groq 使用静态和动态界面来区分编译时和运行时的操作。- **软件定义硬件**：Groq 显式地将控制权移交给软件，特别是编译器，以便它可以从第一性原理的角度推断硬件上的正确性和调度指令。

2024-02-21 08:09:37 520

原创 使用Python和OpenCV进行图像处理和计算机视觉

在这个示例中，我们首先导入`cv2`模块，然后使用`cv2.imread()`函数读取名为`example.jpg`的图像。接着，使用`cv2.imshow()`函数显示图像，并使用`cv2.waitKey(0)`暂停程序执行，直到用户按下任意键。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉函数，支持多种编程语言，如C++、Python、Java等。最后，我们在原始图像上绘制矩形框以显示检测到的人脸。

2024-02-21 07:58:48 848 1

原创 Sora 一款文本转视频模型

(2) Sora (人工智能模型) - 维基百科，自由的百科全书. https://zh.wikipedia.org/wiki/Sora_%28%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%A8%A1%E5%9E%8B%29.**Sora** 是一个由美国人工智能研究机构 **OpenAI** 开发的 AI 视频模型。- **Sora** 的技术基于 OpenAI 的文本到图像生成模型 **DALL-E**。- OpenAI 正在评估 **Sora** 被滥用的风险。

2024-02-20 18:59:57 312

原创 Python Luigi介绍

在这个示例中，`TaskB`依赖于`TaskA`，因此`TaskA`将在`TaskB`之前执行。2. 定义任务：创建一个名为`TaskA`的Python类，该类继承自`luigi.Task`。2. **依赖管理**：用户可以通过Luigi轻松指定任务之间的依赖关系，确保任务按正确的顺序执行。3. **调度器**：Luigi提供内置的任务调度器，负责安排和执行任务，并解决任务之间的依赖关系。1. **任务定义**：Luigi允许用户定义各种类型的任务，并指定任务之间的依赖关系。

2024-02-19 07:50:18 373

原创 深入理解Python文件I/O操作与路径管理

在Python编程中，处理文件和目录是常见的需求。通过学习本文，您应该已经了解了如何进行文件I/O操作和路径管理。在实际编程中，这些知识将帮助您更高效地处理文件相关的需求。

2024-02-18 17:28:16 517

原创 Python中的datetime模块：处理日期和时间的实用指南

模块为处理日期和时间提供了方便。通过学习本文，您应该已经了解了如何创建日期和时间对象、访问其组成部分、格式化日期和时间、进行日期和时间的比较以及计算日期和时间的差异。在Python编程中，处理日期和时间是常见的需求。模块提供了一种简单且高效的方法来处理日期和时间。模块提供了几种创建日期和时间对象的方法。模块将帮助您更高效地处理日期和时间相关的需求。这将输出当前的日期和时间，格式为。三、日期和时间的组成部分。二、创建日期和时间对象。四、日期和时间的格式化。五、日期和时间的比较。六、日期和时间的计算。

2024-02-18 17:00:48 236

原创 Python中的类型提示：增强代码质量和可读性

Python3中的类型提示不仅有助于防止潜在的类型错误，还大大提升了代码的可读性和协作效率。通过合理运用类型提示，开发者可以在享受Python动态特性的同时，享受到静态类型检查带来的诸多益处，从而使代码变得更加健壮和易维护。无论是大型项目还是小型脚本，类型提示都是提升代码品质的重要工具之一。

2024-02-18 16:26:30 396

原创 深入浅出 Python 类与对象

property 装饰器可以将一个方法变成一个属性，使得我们可以对对象的属性进行更复杂的操作，而不需要编写 set 和 get 方法。封装是面向对象编程的一个重要特性，它隐藏对象的内部实现细节，只暴露必要的接口。例如，我们可以定义一个表示人的类，它具有姓名、年龄等属性，以及打招呼等方法。类是面向对象编程中的一个关键概念，它是具有相同属性和方法的对象的蓝图。类定义了对象的特征和行为，而对象是类的实例，具有具体的属性值和行为。这样的属性和方法在类的外部是不可直接访问的，只能通过类内部的特殊方法或属性来访问。

2024-02-18 11:37:13 723

原创 深入浅出 Python 函数：编写、使用与高级特性详解

在 Python 编程的世界中，函数堪称构建复杂逻辑和模块化程序的基础砖石。本文旨在全方位解析 Python 函数的核心概念，包括基础定义、文档化、默认参数、可选参数、解包参数、关键字仅参数、注解、可调用性检查、函数名称获取、匿名函数（lambda 表达式）、生成器以及装饰器等多种实用特性。总结，Python 函数丰富的特性极大地扩展了其适用范围和灵活度，让我们得以更好地管理代码结构，提升代码质量和效率。分别代表不定数量的位置参数和关键字参数，使函数具备更高的灵活性。可保持原始函数属性。

2024-02-18 10:58:28 271

原创 Python Heap：全面指南

在Python编程中，堆（Heap）是一种非常重要的数据结构。它是一种特殊的树形数据结构，其每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。这种数据结构常用于实现优先队列（Priority Queue），它是一种支持优先级操作的队列，可以用于实现排序算法和其他算法中。可以这样讲：堆是一种特殊的列表，它总是保持一个特性：列表中任何一个元素（除了最后一个），都比它的后一个元素要小。在Python中，我们可以使用一个名为heapq的库来创建和操作堆。现在，您应该对堆有一个更全面的理解。如果您有其他问题，请随时提问。

2024-02-18 10:37:30 350

原创 Python字典全面指南：基础操作与高级应用实例解析

在Python编程中，字典作为核心的数据结构之一，凭借其高效查询、动态添加与删除属性，成为了处理键值对数据的理想选择。本文将逐步详解Python字典的基本操作，并通过实际案例展示如何查找共同键、设置默认值、更新字典、合并字典，以及如何通过自定义类模拟字典行为，最后介绍如何基于字典实现LRU缓存策略。

2024-02-15 20:21:49 463

原创 深度探索Python集合：从基本操作到高级用法

在Python编程中，集合(Set)作为一种高效且功能强大的内置数据结构，常用于处理不包含重复元素的无序数据集合。本文将详述Python集合的基本操作、进阶技巧以及在实际场景中的应用。

2024-02-14 17:21:06 676

原创 Python与Unicode：理解字符串和字符的表示

在Python编程中，处理字符串和字符是常见的任务。为了正确地表示和操作这些字符，了解Unicode和Python对Unicode的支持至关重要。在这篇博客文章中，我们将探讨Unicode的概念以及如何在Python中使用Unicode。Unicode是一种用于表示字符的标准化编码系统。它的主要目标是为世界上所有字符提供一个统一的表示方式。Unicode使用整数（称为代码点）来表示字符，范围从0到0x10FFFF。

2024-02-14 17:04:53 344

原创 vLLM vs Text Generation Interface：大型语言模型服务框架的比较

在大型语言模型（LLM）的世界中，有两个强大的框架用于部署和服务LLM：vLLM 和 Text Generation Interface (TGI)。这两个框架都有各自的优势，适用于不同的使用场景。在这篇博客中，我们将对这两个框架进行详细的比较。

2024-02-13 20:37:09 1355 1

原创 InstantBox：开箱即用的临时 Linux 环境

InstantBox 是一个开源项目，它可以快速启动临时的 Linux 系统，并提供即时的 webshell 访问权限，无需任何浏览器插件。这对于演示、学习 Linux、在资源限制下测试软件性能等都非常有用。无论你是 Linux 新手，还是经验丰富的开发者，InstantBox 都是一个值得尝试的工具。它将 Linux 的强大功能和 web 的便捷性完美结合，为我们提供了一个快速、简单、临时的 Linux 使用环境。

2024-02-13 19:33:42 571

原创 Python 列表操作详解

Python 是一种流行的编程语言，它以其简洁的语法和强大的功能而闻名。在 Python 中，列表是一种常用的数据结构，它可以包含任意类型的元素，并且可以随时添加或删除元素。在这篇文章中，我们将详细介绍 Python 列表的一些常见操作。

2024-02-12 21:03:19 548

原创 Python OCR 之旅：PaddleOCR 与 pytesseract 比较及应用

在 Python 技术栈中，光学字符识别（OCR）是一个非常实用的功能，它可以将图片中的文本内容提取出来。在这篇文章中，我们将比较两个常用的 OCR 库：PaddleOCR 和 pytesseract，了解它们的特点、功能以及应用场景。一、PaddleOCR 介绍PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的 OCR 库，支持多种语言的文本识别。

2024-02-07 10:50:04 1465

原创 python 简单实现LB(负载均衡器)

LB（Load Balancer，负载均衡器）是一种用于分配网络流量的技术，它可以将进入的请求分发到多个后端服务器上，以提高系统的可扩展性和可靠性。在Python中，我们可以使用简单的轮询算法来实现一个基本的负载均衡器。在实际生产环境中，您可能需要使用更复杂的负载均衡算法，如加权轮询、最少连接数、快速失败等。此外，您还可以考虑使用现有的负载均衡解决方案，如Nginx、HAProxy等。它会遍历所有服务器，检查每个服务器是否可以处理新的请求。如果找到一个可以处理请求的服务器，它会将请求分发给该服务器并返回。

2024-02-06 11:30:12 335

原创 第二课：Python Collections介绍

1. **namedtuple()**：创建具有命名字段的元组子类的工厂函数。2. **deque**：双向队列数据结构，支持从头部或尾部高效地添加和删除元素。10. **defaultdict**：字典子类，提供默认值功能。print(od) # 输出：OrderedDict([(1, 'one'), (3, 'three'), (4, 'four')])4. **OrderedDict**：字典子类，保留键值对的插入顺序。9. **OrderedDict**：字典子类，保留键值对的插入顺序。

2024-02-06 07:54:17 270

原创 Python pyglet 游戏开发

Pyglet是一个Python下的跨平台窗口和多媒体库，旨在用于开发游戏和其他视觉丰富的应用程序。对于大多数应用程序和游戏开发需求，Pyglet除了Python之外不需要其他东西，从而简化了开发和安装过程。Pyglet允许您根据需要使用多个窗口，并且完全了解用于全屏游戏和应用程序的多显示器设置。安装完成后，可以开始编写使用Pyglet的Python程序。这个示例创建了一个窗口，并在其中显示了一个三角形。4. Pyglet是一个轻量级的库，与其他类似框架（如pygame和panda3d）相比，学习成本较低。

2024-02-06 07:39:16 211

原创 python Celery 中处理 Redis 消息队列中的死信

我们检查是否有异常信息（`exception`），如果有，我们将任务发送到死信队列（`app.send_task('tasks.dead_letter_task', args=[task_id], queue='dlq')`）。如果任务在3次尝试后仍然失败，任务将被发送到死信队列。2. 现在，在您的任务定义中，您可以使用 `@app.on_failure.connect` 装饰器指定当任务失败时应执行的操作。然后，我们定义了一个死信任务（`dead_letter_task`），用于处理来自死信队列的任务。

2024-02-05 08:07:39 604

原创 Python 处理小样本数据的文档分类问题

在处理小样本数据的文档分类问题时，可以尝试使用迁移学习或者基于预训练模型的方法，如BERT、GPT等。然而，直接在这里编写一个完整的深度学习文档分类代码超出了这个平台的限制，但我可以为你提供一个基本的思路和简单示例，你可以根据这个思路进一步研究并实现。以上代码仅为示例，并未涵盖完整的工作流程，包括数据预处理、模型微调、模型评估与选择等步骤。在实际应用中，你还需要根据具体的数据格式和项目需求进行相应的调整。同时，对于小样本问题，也可以考虑采用数据增强、元学习等相关技术提高模型性能。

2024-02-04 09:48:39 645

原创 Python的Prophet库进行时间序列预测

这将生成两个图表：一个是预测值与实际值的对比，另一个是趋势和季节性组件的分解。结论Prophet是一个强大而灵活的工具，可以用于时间序列数据的预测。Prophet是一个强大的工具，它可以处理时间序列数据中的季节性变化和趋势变化。我们将探讨如何使用Facebook开源的Prophet库进行时间序列预测。在上面的代码中，我们创建了一个未来的日期框架，并使用我们的模型进行预测。加载和准备数据假设我们有一个包含日期和对应值的CSV文件，一列是日期，另一列是我们想要预测的值。

2024-02-04 09:13:04 377

原创 python Proxybroker查找可用代理

在上述示例中，首先导入 ProxyBroker 库并创建一个 ProxyBroker 对象。然后，通过调用 get_proxy() 方法获取一个可用的代理服务器。最后，使用代理服务器进行 HTTP 请求。请注意， ProxyBroker 库的具体用法可能会因版本和配置而有所不同。你还可以查阅 ProxyBroker 的文档以获取更详细的信息和示例。ProxyBroker 是一个用于管理和旋转代理服务器的 Python 库。它提供了一种方便的方式来获取、验证和使用代理服务器。

2024-02-01 07:56:23 175

原创 python Fabric实现文件上传

在这个示例中，`upload_file` 函数接受五个参数：`remote_host`（远程主机的IP地址或主机名），`user`（远程主机的用户名），`password`（远程主机的密码），`local_file_path`（本地文件的路径），和 `remote_path`（远程主机上的目标路径）。上传完成后，它返回一个结果对象，该对象包含了一些关于上传操作的信息，如本地文件路径（`result.local`）和远程文件路径（`result.remote`）¹⁵。# 使用 put 方法上传文件。

2024-01-26 07:58:51 359

原创 YOLOv8 视频识别

当使用YOLOv8进行视频目标检测时，可以通过跳帧的方式来控制处理帧数。跳帧处理：可以通过跳帧的方式来控制视频识别的处理帧数，例如每隔几帧进行一次识别，从而减少计算量和提高处理速度。视频分割：将视频分割成多个小段，分别进行识别处理，可以减少单个视频的处理时间，提高识别效率。控制视频识别的帧可以通过调整视频的帧率、跳帧处理、视频分割和硬件加速等方式来实现。设置帧率：可以通过设置视频的帧率来控制视频的播放速度，从而影响视频识别的速度。硬件加速：使用高性能的硬件设备，如GPU加速，可以提高视频识别的处理速度。

2024-01-22 11:44:51 2347 7

原创 Textract python 很好用的库

textract使用内置的解析器来提取文本，但你也可以自定义解析器来处理特定类型的文档。以下是一个示例，演示了如何自定义解析器来处理特定类型的文档：# 自定义解析文档的逻辑pass在这个示例中，创建了一个名为MyCustomParser的自定义解析器，并将其传递给process函数，以用于处理custom_document.ext文件。

2024-01-13 22:41:37 563

原创 Elasticsearch 向量相似搜索

Elasticsearch 向量相似搜索的原理涉及使用密集向量（dense vector）来表示文档，并通过余弦相似性度量来计算文档之间的相似性。在 Postman 中，使用 HTTP PUT 请求创建索引及其映射。假设您的 Elasticsearch 服务运行在。使用 POST 请求插入包含文本和嵌入向量的文档。发送请求以创建索引映射。发送请求以执行相似性搜索。

2023-12-18 18:22:26 1407

原创 Painless脚本在Elasticsearch的高级应用

这些示例展示了Painless脚本在Elasticsearch中的高级应用，包括动态字段映射、机器学习评分、GIS操作、文本分析和清洗。

2023-10-18 18:47:35 538

Python 编程基础：深度解析
从零开始 每一次学习新的编程语言之旅都始于最基本的步骤。本文旨在综合整理Python编程中常见的语法规则和基础概念，逐个深入探讨每个知识点，帮助读者从入门到进阶。 Hello World！ Python 中的问候世界 在任何编程语言中，“Hello, World!” 程序都是初学者接触的第一课。在 Python 中，我们可以简单地使用 print() 函数实现这一点： print("你好，世界！") 然而，还有一个鲜为人知的小技巧：Python 内置了一个 __hello__ 模块，导入后会自动打印出 “Hello world!”： import __hello__ 虽然这不是标准的输出方式，却是一个有趣的彩蛋。 Python 版本 确认 Python 版本的重要性 作为开发者，了解当前使用的 Python 版本非常重要，因为不同版本之间的语法和特性可能存在差异。通过以下方式查询 Python 版本： import sys print(sys.version) 此外，还可以使用 platform 库获取更为详细的版本信息： import platform print(platform.

2024-02-12

Python PaddleOCR OCR结构化识别的例子
Python PaddleOCR OCR结构化识别的例子 Python PaddleOCR 是由百度研发的一个开源的光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）工具包，它基于深度学习技术，设计用于解决各种场景下的文字检测与识别问题。该库具有以下特点： 1. 广泛适用性：PaddleOCR能够准确识别中文以及其他多种语言的文字，不仅适用于常规印刷体文本，还针对身份证、名片、发票、运单等特殊场景进行了优化，支持手写体识别。 2. 高性能模型：内置了多个预训练模型，包括文本检测（如DBNet、PanNet等）、文本识别（如CRNN、Rosetta等）模型，通过端到端的方式实现对图像中的文字区域定位以及文字内容的识别。 3. 简单易用：提供了简洁的API接口，用户无需深入了解深度学习细节，即可快速集成到自己的项目中。 4. 定制化服务：支持模型的训练和优化，用户可以根据自身需求对模型进行微调，提高特定领域的识别精度。 5. 跨平台兼容：可在多种操作系统环境下运行，支持Windows、Linux、MacOS等。 在使用PaddleOCR时，用户首先需要安

2024-02-07

Tesseract最新的中文简体和繁体语言包 chi-sim.traineddata
Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以将图像转换为可编辑的文本。它最初由HP Labs开发，后来被Google收购并维护。Tesseract支持多种语言，包括简体中文和繁体中文。 Tesseract的中文简体和繁体语言包分别用于识别简体中文和繁体中文字符。它们包含了一组预先训练好的模型，用于识别和转换图像中的中文字符。这些语言包可以提高Tesseract在识别中文字符时的准确性和效率。 使用Tesseract的Python库pytesseract，可以轻松地将图像中的中文字符识别为文本。以下是一个简单的示例： import pytesseract from PIL import Image # 打开图像文件 image = Image.open('example.jpg') # 使用Tesseract读取图像中的文本 text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 使用简体中文语言包

2024-02-07

使用Spring Boot和Python Flask实现AI文本分类服务注册与发现
简介： 在本文中，我们将探讨如何使用Spring Boot和Python Flask构建一个AI文本分类服务，并使用etcd作为服务注册与发现的工具。我们将详细介绍如何设置项目、编写代码以及在多个服务实例中实现负载均衡。 一、项目背景 假设我们有一个AI文本分类库，需要将其部署为服务，以便其他应用程序可以使用。我们将使用Python Flask构建服务端，Spring Boot构建客户端，同时使用etcd作为服务注册与发现的工具，以实现负载均衡和服务发现。 二、技术选型 1. Spring Boot：一个基于Spring框架的快速开发应用程序的工具。 2. Python Flask：一个轻量级的Python Web框架。 3. etcd：一个分布式键值存储系统，用于服务注册与发现。 三、项目设置 1. 创建一个新的Spring Boot项目，并添加以下依赖项： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starte

2024-02-06

Python 面试题目大全2
175.HTTPS是如何实现安全传输数据的？ 176.TTL，MSL，RTT各是什么？ 177.谈一谈你对Selenium和PhantomJS了解 178.平常怎么使用代理的 ？ 179.存放在数据库(redis、mysql等)。 180.怎么监控爬虫的状态? 181.描述下scrapy框架运行的机制？ 182.谈谈你对Scrapy的理解？ 183.怎么样让 scrapy 框架发送一个 post 请求（具体写出来） 184.怎么监控爬虫的状态 ？ 185.怎么判断网站是否更新？ 186.图片、视频爬取怎么绕过防盗连接 187.你爬出来的数据量大概有多大？大概多长时间爬一次？ 188.用什么数据库存爬下来的数据？部署是你做的吗？怎么部署？ 189.增量爬取 190.爬取下来的数据如何去重，说一下scrapy的具体的算法依据。 191.Scrapy的优缺点? 192.怎么设置爬取深度？ 193.scrapy和scrapy-redis有什么区别？为什么选择redis数据库？ 194.分布式爬虫主要解决什么问题？ 195.什么是分布式存储？

2023-10-04

Python 全面的面试题
* [16 单例模式](#16-单例模式) * [1 使⽤__new__⽅法](#1-使⽤__new__⽅法) * [2 共享属性](#2-共享属性) * [3 装饰器版本](#3-装饰器版本) * [4 import⽅法](#4-import⽅法) * [17 Python中的作⽤域](#17-python中的作⽤域) * [18 GIL线程全局锁](#18-gil线程全局锁) * [19 协程](#19-协程) * [20 闭包](#20-闭包) * [21 lambda函数](#21-lambda函数) * [22 Python函数式编程](#22-python函数式编程) * [23 Python⾥的拷⻉](#23-python⾥的拷⻉) * [24 Python垃圾回收机制](#24-python垃圾回收机制) * [1 引⽤计数](#1-引⽤计数) * [2 标记-清除机制](#2-标记-清除机制) * [3 分代技术](#3-分代技术) * [25 Python的List](#25-python的list) * [26 Python的is

2023-10-02

用apisix 做一个api key web 管理和api key 权限和访问级别控制
用apisix 做一个api key web 管理和api key 权限和访问级别控制 使用API网关是现代开发中不可或缺的一部分，API网关可以帮助我们管理API的访问、权限和安全性。而API Key则是API网关中常用的一种安全认证方式，它可以帮助我们控制API的访问级别和权限。 在本文中，我们将介绍如何使用Apache APISIX来实现API Key的Web管理和API Key权限和访问级别控制。 ## 什么是Apache APISIX？ Apache APISIX是一个高性能、可扩展、云原生的API网关，它基于Nginx和OpenResty构建，具有灵活的插件机制和易于扩展的架构。 Apache APISIX提供了丰富的功能，包括负载均衡、路由、限流、熔断、重试、安全认证等，可以帮助我们构建高可用、高性能、安全可靠的API网关。 ## 如何使用Apache APISIX实现API Key的Web管理？ Apache APISIX提供了一个名为Key-Auth的插件，可以用于API Key的认证和授权。Key-Auth插件支持多种认证方式，包括Header、Que

2023-10-01

开发和启用llama2 api
这是一个基于Gradio的通用文本生成模型Web UI框架，支持transformers、GPTQ、llama.cpp (ggml)、Llama模型等。它的目标是成为文本生成的AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。以下是启动API的完整流程： 1. 安装text-generation-webui。你可以使用以下命令克隆text-generation-webui并按要求安装必要的依赖： ``` git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui cd text-generation-webui pip install -r requirements.txt ``` 2. 下载模型权重。你可以在[这里](https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-Language-Models/tree/master/LLaMA)找到一些预训练模型权重。 3. 运行web ui。下载好模型参数到models目录下即可执行以下命令： ``` pyth

2023-10-01

交互式图表和可视化的MATLAB工具箱
交互式图表和可视化的MATLAB工具箱 Plotly 是一个强大的交互式可视化工具，它允许用户创建高质量的图表和可视化。Plotly 支持多种编程语言，包括 Matlab。在 Matlab 中使用 Plotly，你可以创建各种图表，如散点图、线图、条形图、饼图等，并添加交互性，例如缩放、放大、悬停等。以下是使用 Plotly 在 Matlab 中创建和使用图表的基本步骤： **1. 安装 Plotly for Matlab：** 首先，你需要安装 Plotly for Matlab。你可以在 [Plotly 官方网站](https://plotly.com/matlab/getting-started/) 上找到安装指南和详细说明。 **2. 导入 Plotly 库：** 在 Matlab 中导入 Plotly 库，以便使用其功能： ```matlab % 导入 Plotly 库 import plotly.graph_objs as go ``` **3. 创建图表对象：** 使用 `go` 模块的函数来创建不同类型的图表对象。例如，要创建一个简单的散点图： ```m

2023-09-10

用go 写的mysql复制库
用go 写的mysql复制库 它是一个纯 Go 语言库，用于处理 MySQL 网络协议和复制。该库提供了多个功能，包括 MySQL 复制、增量数据导出、客户端、模拟服务器、故障转移、数据库驱动等。以下是对其中一些关键部分的简要翻译： **Replication（复制）**： - 复制包处理 MySQL 复制协议，用于从主服务器同步 binlog，并且可以执行一些操作，如更新缓存等。 **Canal**： - Canal 是一个用于将 MySQL 数据同步到其他地方（如 Redis、Elasticsearch）的包。它首先会导出 MySQL 数据，然后以增量方式同步更改的数据，使用 binlog。 **Client（客户端）**： - Client 包支持一个简单的 MySQL 连接驱动程序，可以用于与 MySQL 服务器进行通信。它提供了连接、查询、插入等功能。 **Server（服务器）**： - Server 包提供了一个框架，用于实现一个简单的 MySQL 服务器，可以处理来自 MySQL 客户端的数据包。这使您可以构建自己的 MySQL 代理。 **Failover（

2023-09-10

构建一个私用的chatGPT

这个是一个可以在没有互联网连接的情况下使用LLMs的功能来向文档提问的工具。它是100%私密的，不会在任何时候将数据传输到外部环境。您可以在没有互联网连接的情况下导入文档并提问！ privateGPT使用了LangChain、GPT4All、LlamaCpp、Chroma和SentenceTransformers进行构建。 环境设置 为了设置您的环境以运行此代码，请首先安装所有要求： pip3 install -r requirements.txt 使用poetry进行备选要求安装 安装poetry 运行以下命令 cd privateGPT poetry install poetry shell 然后，下载LLM模型并将其放置在您选择的目录中： LLM：默认为ggml-gpt4all-j-v1.3-groovy.bin。如果您喜欢其他兼容GPT4All-J的模型，只需下载它并在.env文件中引用即可。 将example.env模板复制到.env中 cp example.env .env 并在.env文件中适当地编辑变量。 MODEL_T

2023-09-10

Spring boot and Spring Cloud财务顾问应用程序
Spring boot and Spring Cloud财务顾问应用程序 一个简单的财务顾问应用程序，旨在使用 Spring Boot、Spring Cloud 和 Docker 演示微服务架构模式。该项目旨在作为一个教程，但欢迎您分叉它并将其变成其他东西！   功能服务 它被分解为三个核心微服务。所有这些都是围绕某些业务领域组织的独立可部署应用程序。 账户服务 包含一般输入逻辑和验证：收入/支出项目、储蓄和账户设置。 方法 小路 描述 用户已通过身份验证 可从用户界面获取 得到 /账户/{账户} 获取指定账户数据 得到 /账户/当前 获取当前账户数据 × × 得到 /账户/演示 获取模拟账户数据（预填收入/支出项目等） × 放 /账户/当前 保存当前帐户数据 × × 邮政 /账户/ 注册新帐户 × 统计服务 对主要统计参数进行计算并捕获每个帐户的时间序列。数据点包含标准化为基础货币和时间段的值。该数据用于跟踪账户生命周期内的现金流动态。 方法 小路 描述 用户已通过身份验证 可从用户界面获取 得到 /统计/{帐户} 获取指定账户统计信息 得到 /统计/当前 获取当前账

2023-09-09

Spring 各种例子：Spring Data Elasticsearch，JDBC，JPA，LDAP，MongoDB
2. Spring Data Elasticsearch：展示了基本文本搜索、地理空间搜索和分面搜索的示例。使用了High Level REST Client作为模板和仓库的后端。 - example：展示了使用基本文本搜索、地理空间搜索和分面搜索的示例。 - reactive：展示了使用反应式客户端、模板和仓库功能的示例。需要运行本地Elasticsearch实例才能运行测试。 3. Spring Data JDBC： - basic：展示了Spring Data JDBC的基本用法。 - immutables：展示了使用Immutables的Spring Data JDBC用法。 4. Spring Data JPA： - eclipselink：展示了如何在Spring Boot和Eclipselink中使用Spring Data JPA的示例项目。 - example：包含了各种示例包，展示了使用Spring Data JPA的不同级别。可以查看simple包以获取最基本的设置。 - interceptors：展示了如何使用AOP增

2023-09-09

下载和安装JDK 8u301（Java开发工具包）的Windows 64位版本 和mac 版本
下载完成后，双击安装程序文件（通常是一个.exe文件）来启动安装向导。 安装JDK： 安装向导将引导您完成JDK的安装过程。您可以选择安装JDK到默认位置或选择其他安装位置。确保您记住安装的路径，因为您将需要在配置开发环境时引用它。 配置环境变量（可选）： 为了在命令行中能够使用Java和相关工具，您可能需要配置环境变量。在Windows中，您可以按照以下步骤配置： 在桌面上右键单击“此电脑”，然后选择“属性”。 在系统窗口左侧，点击“高级系统设置”。 在系统属性窗口中，点击“高级”选项卡，然后点击“环境变量”按钮。 在用户变量或系统变量部分，找到名为“Path”的变量，并编辑它。 在变量值中添加JDK安装路径的bin目录。例如，如果JDK安装在C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_301目录下，您应该将C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_301\bin添加到变量值中。 验证安装： 打开命令提示符（cmd）并运行以下命令来验证JDK是否成功安装： Copy code java -version 如果一切正常，您应该看到JDK的版

2023-09-09

即时通讯app源码，它是语音和视频通话
它是 Signal 私密通信应用的 Android 版本，是一款开源的安全通信应用程序。Signal 专注于提供端到端加密的消息传输，以确保用户的通信内容只有发送者和接收者能够解密和阅读，即使在中间没有第三方可以访问消息内容。以下是 它 的一些主要特点和介绍： 1. **端到端加密**：Signal 使用强大的端到端加密协议，确保用户的消息在传输过程中都是加密的，只有接收者能够解密并阅读消息。这确保了通信的隐私和安全。 2. **开源**：它是开源项目，其源代码可以公开查看和审查。这有助于社区检查应用程序的安全性和隐私，以确保没有后门或恶意代码。 3. **点对点语音和视频通话**：除了文本消息外，Signal 还支持加密的语音和视频通话。用户可以进行私密的通话，而无需担心被监听。 4. **自毁消息**：Signal 支持自毁消息功能，用户可以设置消息在一定时间后自动删除，以增加消息的隐私性。 5. **屏幕锁定和解锁**：Signal 可以设置为需要密码或生物识别认证（如指纹或面部识别）才能解锁应用程序，增加应用程序的安全性。 6. **开源加密协议**：Signal

2023-09-09

如何在Windows本地和云端安装LLaMA 2 (ChatGPT)
## 目录 1. 简介 2. 先决条件 3. 在Windows本地安装LLaMA 2 - 步骤1：创建新的Conda环境 - 步骤2：激活新环境 - 步骤3：安装PyTorch - 步骤4：克隆代码库 - 步骤5：切换目录 - 步骤6：安装Python模块 - 步骤7：启动服务器 - 步骤8：访问Web用户界面 - 步骤9：下载模型 - 步骤10：加载模型 - 步骤11：配置会话 - 步骤12：配置参数 - 步骤13：测试模型 4. 在云端安装LLaMA 2 5. 结论 --- ## 1. 简介 LLaMA 2是Meta的下一代开源大型语言模型，是一种强大的人工智能工具，可用于客户服务和内容创作等多个领域。在本指南中，我们将为您介绍如何在Windows本地和云端环境中安装LLaMA 2。 ## 2. 先决条件 在开始之前，请确保您具备以下先决条件： - 在您的系统上安装了Conda。 - 具备使用终端或命令提示符的基本知识。 ## 3. 在Windows本地安装LLaMA

2023-09-09

文档理解转换器,OCR 图片和解释图片内容
文档理解转换器 介绍: Donut 文档理解转换器，是一种利用无 OCR 端到端 Transformer 模型的文档理解新方法。Donut 不需要现成的 OCR 引擎/API，但它在各种视觉文档理解任务上显示出最先进的性能，例如视觉文档分类或信息提取（也称为文档解析）。此外，我们还推出了SynthDoG 文档生成器，它有助于模型预训练在各种语言和领域上保持灵活 如下是一个demo例子: 您可以使用文件运行演示./app.py。 示例图像可在CORD 数据集链接./misc中获取，更多收据图像可在 CORD 数据集链接中获取。 可通过下表中的链接获取 Web 演示。 注意：我们更新了 Google Colab 演示（截至 2023 年 6 月 15 日）以确保其正常工作。 任务 秒/图像 分数 训练模型 演示 CORD（文档解析） 0.7/ 0.7/ 1.2 91.3 / 91.1 / 90.9 甜甜圈基微调线-v2 (1280) / 甜甜圈基微调线-v1 (1280) / 甜甜圈基微调线-v1-2560 Gradio Space Web 演示、 Google Colab 演示

2023-09-08

Flowable 的安装和源代码
Flowable 的安装和源代码 在我最近寻求优化业务流程执行的过程中，Flowable开源项目引起了我的注意：它提供了各种各样的功能，同时还保留了BPMN（业务流程管理符号）和DMN（决策管理符号）等行业标准。您可以在这里找到有关Flowable的更多信息。 Flowable的设置分为两个主要部分：Flowable用户界面，您可以在其中在交互式环境中构建流程和应用程序，以及引擎API部分，我在这种情况下是通过一个Java微服务应用程序来控制的。 本步骤的设置指南将重点介绍在MacOS上本地安装Flowable，其中包括从它随附的内存数据库切换到使用PostgreSQL的持久解决方案。切换到持久存储将使我们有机会永久存储在Flowable用户界面中创建的BPMN流程，而不会在重新启动Tomcat时丢失流程。如果您喜欢不同的数据库类型，请随时根据需要更改步骤。 第1步：安装依赖项 为了以后更容易安装其他软件，请先安装MacOS的强大软件包管理器：Homebrew。您可以在这里了解有关Homebrew的更多信息。目前，您只需要知道它将帮助我们安装其他软件，如Tomcat和Postg

2023-09-08

使用机器学习进行图像识别
写一篇完整的人工智能（AI）图像识别的论文需要非常详细和深入的研究，通常包括问题陈述、文献回顾、方法、实验、结果分析和结论等部分。以下是一个简化版本的AI图像识别论文示例，供您参考，但请注意这只是一个简单的模板，实际的论文需要更多的细节和深度： 本论文研究了基于深度学习的图像识别算法在实时应用中的性能表现。我们使用了一系列深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）和预训练的模型，如ResNet和YOLO，来进行图像分类和对象检测任务。通过广泛的实验和性能评估，我们探讨了不同模型在不同场景下的性能差异。 **1. 引言** 在计算机视觉领域，图像识别一直是一个重要的任务。它在自动驾驶、医疗诊断、安全监控等应用中有着广泛的应用。近年来，深度学习技术的发展推动了图像识别的性能提升。本研究旨在评估不同深度学习模型在实时应用中的可行性和性能。 **2. 文献回顾** 我们回顾了与图像识别相关的文献，特别关注了深度学习模型的发展和应用。我们讨论了卷积神经网络（CNN）的基本原理以及一些常用的预训

2023-09-02

AI 图像识别和视频分析
ImageAI 是一个用于计算机视觉任务的开源Python库，它简化了图像处理和分析的任务。ImageAI构建在一些流行的深度学习框架（如TensorFlow、Keras和OpenCV）之上，使开发人员能够轻松地执行各种计算机视觉任务，包括对象检测、图像识别、文本识别和视频分析等。以下是ImageAI的一些主要特点和功能： **1. 对象检测：** ImageAI支持目标检测任务，可用于识别图像中的对象、物体或人脸。它预训练了一些常用的检测模型，如YOLO（You Only Look Once）和RetinaNet。 **2. 图像识别：** 该库允许您构建和训练图像分类模型，以识别图像中的物体、场景或情感。您可以使用预训练的模型或自己的自定义模型。 **3. 视频分析：** ImageAI支持对视频进行分析，包括视频对象检测、视频跟踪和视频分析。这对于监控、视频监控和视频内容分析非常有用。 **4. 文本识别：** 除了图像处理，ImageAI还支持文本识别任务，如识别图像中的文本或文档中的文本。 **5. 简化接口：** ImageAI提供了简单而直观的API，使开发人员

2023-09-02

人工智能安全学习和用例
人工智能安全 **学习目标：** 1. 了解什么是人工智能安全，以及为什么它在现代社会中至关重要。 2. 学习常见的人工智能安全威胁和攻击方法，以提高对潜在风险的认识。 3. 掌握如何保护人工智能系统免受恶意攻击和滥用。 4. 学习利用技术和最佳实践来提高人工智能系统的安全性。 5. 理解合规性和伦理标准在人工智能安全中的作用。 **学习内容：** **第一部分：介绍人工智能安全** - 什么是人工智能安全？ - 解释人工智能安全的概念，包括保护人工智能系统免受潜在威胁的方法。 - 为什么人工智能安全重要？ - 使用现实世界例子说明，如何不安全的人工智能系统可能导致数据泄漏、隐私侵犯和业务风险。 **第二部分：常见威胁和攻击** - 数据注入攻击 - 通过示例说明如何在输入数据中注入恶意内容以欺骗人工智能模型。 - 模型逃逸攻击 - 解释攻击者如何尝试绕过模型的安全机制，以获取访问敏感数据的权限。 **第三部分：保护人工智能系统** - 输入数据预处理 - 学习如何对输入数据进行预处理，以检测和清理恶意内容。 -

2023-09-02

使用AI进行文本分类的深入学习
学习目标： 1. 了解Hugging Face Transformers库以及其在自然语言处理任务中的重要性。 2. 学会使用Hugging Face Transformers库进行文本分类任务。 3. 掌握如何使用预训练的模型进行文本分类，例如BERT、GPT等。 4. 理解迁移学习的概念，并将其应用于文本分类。 5. 学习评估文本分类模型的性能指标。 **学习内容：** **第一部分：介绍Hugging Face和Transformers库** - 什么是Hugging Face？ - Hugging Face是一个自然语言处理（NLP）领域的开源社区和平台，提供了Transformers库，用于训练和使用NLP模型。 - 为什么使用Hugging Face？ - 强调Hugging Face在NLP中的重要性，以及它的优势。 **第二部分：文本分类基础** - 什么是文本分类？ - 解释文本分类任务的概念，例如将文本分为不同的类别或标签。 - 数据集介绍 - 使用示例数据集

2023-09-02

Spring Boot和Spring Security应用例子
当构建一个安全的Web应用程序时，使用Spring Boot和Spring Security可以大大简化开发过程。以下是一个示例项目，展示了如何使用这些框架来实现基本的安全功能。 构建安全的Web应用程序：一个示例项目 1. 项目准备 首先，确保你已经在项目中集成了Spring Boot和Spring Security。可以使用Maven或Gradle来添加依赖。在pom.xml中添加以下依赖： xml Copy code <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId> </dependency> 2. 配置Spring Security .

2023-08-12

python构建实时车辆安全监控系统
python构建实时车辆安全监控系统 **介绍** 为了提高道路安全并保护乘车人员，我们推出一款全面的车辆安全监控系统。该系统利用传感器网络，持续监测车辆行为，及时检测并响应任何异常情况，例如碰撞预警和车辆失控等。通过实施这一安全系统，我们旨在确保乘车人员在行程中的安全和福祉。 **系统组成和架构** 车辆安全监控系统包含以下组件： 1. **传感器**：在车辆中放置各种传感器，实时捕获数据。包括加速度计传感器、陀螺仪传感器、GPS 模块和碰撞传感器。加速度计和陀螺仪传感器提供车辆加速度、旋转和方向的数据，从而检测突然的移动或失控情况。GPS 模块有助于跟踪车辆位置和速度，而碰撞传感器可检测碰撞事件。 2. **微控制器单元 (MCU)**：一台功能强大的微控制器单元作为系统的大脑。它收集和处理传感器数据，并根据预定算法做出决策。我们建议使用 Arduino 或 Raspberry Pi 作为 MCU，因为它们广泛可得并易于使用。

2023-07-30

驾驶辅助系统：实现自动驾驶辅助、自动泊车和车道保持功能的代码和想法
驾驶辅助系统：实现自动驾驶辅助、自动泊车和车道保持功能的代码和想法 **摘要：** 本文介绍了一个驾驶辅助系统，利用上位机采集的数据，通过实现自动驾驶辅助、自动泊车和车道保持等功能，以提高驾驶的安全性和便捷性。我们将提供系统设计的详细思路和完整的代码示例。 **引言：** 驾驶辅助系统是现代汽车行业的一个重要发展方向，旨在提高驾驶的安全性和舒适性，减少交通事故的发生。本文中，我们将展示一个基于上位机数据采集的驾驶辅助系统，它实现了自动驾驶辅助、自动泊车和车道保持功能。 **系统设计：** 1. **硬件配置：** - 汽车装备有各种传感器，如相机、激光雷达、超声波传感器和惯性测量单元（IMU）等，用于获取周围环境和车辆状态的数据。 - 将传感器采集的数据通过CAN总线或其他通信协议发送到上位机进行处理。 2. **软件设计：** - 上位机运行着驾驶辅助系统的核心算法。这些算法可以使用深度学习、计算机视觉和传统控制方法相结合。 3. **自动驾驶辅助功能：**

2023-07-30

汽车动力控制系统：使用C#上位机实现精确控制，提升燃油效率和动力性能
汽车动力控制系统：使用C#上位机实现精确控制，提升燃油效率和动力性能 摘要： 随着汽车技术的不断发展，动力控制系统在提高汽车性能和燃油效率方面起着关键作用。本文介绍了一种通过C#上位机系统实现对汽车发动机输出和传动系统的精确控制的方法。通过这种方法，我们能够优化发动机的输出和传动系统的效率，从而提高汽车的燃油效率和动力性能。本文将详细讨论实现的步骤，并提供完整的C#代码。 1. 动力控制系统的架构和设计 汽车动力控制系统是一个复杂的系统，它涉及到发动机、传动系统、车速传感器、油门传感器等多个组件的协调工作。在本文中，我们将重点关注发动机输出和传动系统的控制。 2. 使用C#上位机实现发动机输出控制 首先，我们需要通过C#上位机与车辆的ECU（发动机控制单元）通信。这可以通过汽车诊断接口（OBD-II接口）来实现。然后，我们可以发送指令给ECU，以调整发动机的输出。

2023-07-30

C# 上位机的汽车控制系统的设计
I. 概述 A. 介绍C# 上位机的汽车控制系统 B. 目的和意义 II. 系统架构 A. 硬件架构 1. 控制器 2. 传感器 3. 执行器 B. 软件架构 1. 上位机软件 2. 下位机软件 3. 数据库 III. 功能模块 A. 数据采集模块 1. 传感器数据采集 2. 数据预处理 B. 控制模块 1. 控制算法设计 2. 控制指令下发 C. 数据存储模块 1. 数据库设计 2. 数据存储 IV. 开发流程 A. 需求分析 B. 系统设计 C. 编码实现 D. 调试测试 E. 系统上线 V. 应用场景 A. 汽车动力控制 B. 驾驶辅助系统 C. 安全监控系统 VI. 总结和展望 A. 总结系统的优点和不足之处 B. 展望未来的发展方向

2023-07-30

上位机：C# CAN的高级的例子
A. C# CAN的概述 Controller Area Network（控制器局域网，CAN）是一种常用于嵌入式系统和通信领域的串行通信协议。C#是一种通用的、面向对象的编程语言，通常与Windows应用程序开发相关。C# CAN是指在C#中使用CAN协议进行通信的方式。 B. 高级例子的意义 高级例子将展示C# CAN在现实世界中的应用价值，以及它在汽车控制系统和工业自动化控制系统等领域的实际用途。通过这些例子，我们可以了解C# CAN在不同场景下的实现细节和优势。 II. 具体实用例子 A. 汽车控制系统 1. CAN总线的作用 CAN总线在汽车控制系统中起着关键作用，它是用于连接各种电子控制单元（ECUs）的通信介质，使得这些ECUs可以相互之间进行实时的数据交换和通信。 2. C# CAN的应用 使用C# CAN，我们可以通过CAN总线与汽车上的各个ECUs进行通信，从而实现对发动机、制动系统、仪表盘等的监控和控制。

2023-07-30

C# OPC UA的高级实用例子
在本文中，我们介绍了C# OPC UA的基本概念和用途，并提供了建立OPC UA连接、创建节点、读取和写入节点数据的实现步骤。我们强调了高级实用例子的价值和重要性，如生产线监控系统和智能家居控制系统。通过这些实用例子，开发者可以更深入地了解和掌握C# OPC UA的应用，提高自身技能水平，并在工业自动化和物联网领域做出更有价值的贡献。鼓励开发者积极尝试更多实用例子，以拓展应用领域和解决实际问题。 实用例子1：生产线监控系统 在这个实用例子中，我们将使用C# OPC UA连接到生产线设备，并创建节点来存储生产线数据，如温度、湿度、压力等。然后，我们将实时读取生产线数据并进行分析，以检测异常情况。 实用例子2：智能家居控制系统 在这个实用例子中，我们将使用C# OPC UA连接到家居设备，如灯光、温度、音响等。我们将创建节点来存储家居设备状态，如开关状态、亮度等。通过写入节点数据来控制家居设备状态，如打开灯光、调整音量等。

2023-07-30

C#编写的Modbus TCP通信的详解
Modbus是一种通信协议，用于在不同类型的设备之间传输数据。C# Modbus是一个在C#中实现Modbus协议的库。本文将介绍如何使用C# Modbus编写一个高级的例子，并给出一个具体实用的例子。 II. 编写高级例子的步骤 1. 安装C# Modbus库 2. 编写代码连接Modbus设备 3. 编写代码读写Modbus寄存器 4. 编写代码处理Modbus设备返回的数据 III. 具体实用例子 假设我们需要连接一个温度传感器，并读取它的温度数据。以下是具体步骤：

2023-07-30

开源的可视化爬虫易采集EasySpider：如何无代码可视化的爬取需要登录才能爬的网站
一个可视化爬虫软件，可以使用图形化界面，无代码可视化的设计和执行爬虫任务。只需要在网页上选择自己想要爬的内容并根据提示框操作即可完成爬虫设计和执行。同时软件还可以单独以命令行的方式进行执行，从而可以很方便的嵌入到其他系统中。

2023-06-20

开源的低代码框架，几分钟内构建复杂的响应式前端
一个开源的低代码框架，可以用最少的工程工作量快速构建和部署内部工具。它的拖放式前端构建器允许您在几分钟内构建复杂的响应式前端。您还可以连接到您的数据源，例如数据库（PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch等）、API端点（ToolJet支持导入OpenAPI规范和OAuth2授权）、SaaS工具（Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable、Notion等）和对象存储服务（S3、GCS、Minio等），以获取和写入数据。

2023-06-10

Golang 的JWT 类
它基本有所有基本功能，包括：GenerateToken，GenerateRefreshToken, ValidateToken, ParseToken, 应该用： // Create JWT instance jwtInstance := objects.NewJWT(secretKey, refreshKey, tokenExpire) // Generate a JWT token for user with ID 123 tokenString, err := jwtInstance.GenerateToken(userID)

2023-05-26

spring.net 中文文档
spring.net 中文文档，可以清楚告诉你怎样使用spring.net

2010-06-10

.net 寻路算法源代码
.net 寻路算法源代码，感觉很好，请大家请看看吧。

2010-04-28

Sliverlight TagControl Sample
sliverlight tagControl have close button and add the close event .

2010-04-22

php函数参考手册参考与学习
这个是php函数手册，希望对你们有用吧。大家可以看一看.我认为不错。。

2008-12-31

空空如也

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