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冒泡排序，选择排序，一维数组
提示 this application requires visual studio 2019 x64。安装依赖 选择对应版本 安装。
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这里我是python3.8创建的虚拟环境，到python3.8存放目录中的site-packages中添加pymysql即可。因为在虚拟环境中找不到库的话，会顺着你设置的环境变量那去查找。所以python最好设置环境变量。解决办法：到系统上对应版本的python的sitepackages中添加pymysql即可。可以看到库中是有pymysql的。不知道是pycharm的问题，还是虚拟环境的原因。
将URL设置为jdbc:mysql://localhost:3306?
Visual Studio 2026在本月发布了，它最大的特点是集成了GitHub Copilot，内置AI编程，空了要尝尝鲜（使用过Visual Studio Code的Copilot，还是挺有用的）。目前，VS2022很少使用，像VS2012一样被跳过，主要使用VS2019，甚至有时需要VS2010编译。分享一个离线安装Visual Studio问题的解决方案。
这里能看到我电脑CUDA版本是12.9的，根据其他的文档，我们在下载CUDA的时候不能高于自己的这个适配版，比如我这里12.9，安装CUDA只能<12.9，所以我安装的是12.8版的。失败经历：这是其他文章中的图，如今打开官网已经没有Conda选项了，但我依照一些文章指导，依旧选择了Conda安装，但是会提示安装失败，原因是找不到包之类的。我自己电脑上用conda环境配置完之后没有用，代码中还是提
VSCode - Windows VSCode 代码块展开与折叠（基本操作、多级折叠与展开、全部折叠与展开）
一些 MCP 提示会包含可填写的参数，以便您根据自身特定需求自定义提示 —— 这些被称为提示模板。如果您在模态对话框中选择了包含参数的提示，那么在将该提示插入聊天内容之前，您可以指定这些参数的值。
基于递归思想的快速排序算法的讲解
：Web开发（Vue/React/Angular）、后端开发（Node.js/Python/Java），尤其适合预算有限的企业或团队。官网下载：https://comate.baidu.com/zh/download（支持Windows/macOS/Linux）；VS Code官网：https://code.visualstudio.com/（支持Windows/macOS/Linux）；官网下
2025年AI编程工具的智能部署与运维能力已成为现代软件系统稳定运行的关键。本文对比分析了Trae、DeployAI等五款主流工具的四大核心能力：智能自动化部署、环境管理、监控检测及故障修复。结果显示，Trae在部署成功率（99.9%）、环境一致性（100%）和故障预测准确率（98%）等方面表现最优，能显著提升交付效率并降低运维成本。其他工具各具特色，如DeployAI专注部署自动化（90%），O
在2025年，AI编程工具已成为提升应用性能的关键。本文对比了Trae、Visual Studio Code AI、JetBrains AI和Profiler AI四款主流工具的性能优化能力。Trae表现突出，具备95%以上的性能问题检测准确率、多维度优化支持及自动代码优化能力，综合性能提升达40%。其他工具在特定场景（如VS Code的代码级优化、JetBrains的语言针对性优化）中各有优势，
出现这个原因是因为缺少Visual Studio 2019 x64 需要去官网下载。接下来我们的mysql就可以正常安装了。
接下来，使用 Neo4j 数据库定义检索器，以通过混合搜索查找相关信息。
以上介绍了十二种常用的数据清洗技术，包括删除缺失值、填充缺失值、删除重复值、转换数据类型、处理异常值、标准化与归一化、重命名列名、合并数据集、日期时间处理、文本数据处理、处理分类数据以及处理缺失值的高级技巧。通过实际代码示例展示了每种技术的具体应用，有助于读者更好地理解和掌握这些技术。关于Python技术储备学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学
寻找mysql安装路径，如果你没有选择默认在C盘下Program Files下mysql文件夹里，找到include和lib文件夹，分别复制路径。我们接下来来到visual studio中，右键项目选择properties再将刚才复制的include跟lib的路径添加到Include Directories 和Library Directories中在linker下的input中的Addition
为一行或多行代码添加/取消注释： Ctrl+/ （Mac:CMD+/）多光标操作： Ctrl键点击鼠标 （Mac:CMD+点击鼠标）Shift+Enter ，执行本单元代码，并跳转到下一单元。可以操作cell内文本或代码，剪切／复制／粘贴移动等操作。Ctrl+Enter ，执行本单元代码，留在本单元。快速跳转到首个cell： Crtl+Home。回退： Ctrl+Z （Mac:CMD+Z）重做：
摘要： Jupyter Notebook是一款开源的交互式计算工具，广泛应用于数据科学、机器学习等领域。它将代码、文档和可视化集成于一体，支持Python、R等多种语言，提供交互式编程、Markdown文档混合、丰富的数据可视化等功能。本文详细介绍了Jupyter Notebook的安装与配置、基础操作（单元格管理、代码调试）、数据处理与可视化方法（Pandas、Matplotlib/Seabor
在人工智能的浪潮中，自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术已成为连接人机交互、赋能各行各业的关键桥梁。从智能客服、会议纪要到实时字幕、车载助手，ASR的应用场景日益丰富，对识别的准确率、实时性和部署便捷性也提出了前所未有的高要求。在这样的背景下，FunASR应运而生。FunASR是由阿里巴巴达摩院语音实验室倾力打造，依托于ModelScope（魔搭）
点击扩展应用-Code Runner -点击设置齿轮按钮-exec-编辑settings.json -将python行修改为 “python”: “set PYTHONIOENCODING=UTF8 && python -u”尝试各种终端设置chcp 65001及下载GBK to UTF8 插件无效。改好后ctrl+s保存，重新运行，乱码消失。
右键执行运行python文件发生报错。如下图所示-invalid syntax无效语法。
PyCharm 运行项目时python 项目时报错：Please select a valid Python interpreter 的处理办法
win10_pycharm(python)_文件名或扩展名太长_导致包无法安装
之前也找了几种方法想要解决这个问题，但是一直解决不了，目前我自己探索的这个方案还是能解决的，希望给大家做一些参考。然后找到你要需要的虚拟环境，我这里需要的虚拟环境是第三个，我要安装的包是tifffile。首先需要调出命令行。然后运行代码，找到你所需要的环境。
我们在以前学习任何语言第一个入门小demo都是写一个Hell World！，同样我们在学习LangChain框架的时候，也以类似输出一个“Hell World！”的简单回复作为我们的入门demo案例在正式开始LangChain的实战学习前，需要配置一下环境。LangChain框架目前支持Python和TypeScript两种语言，这里我们选用处理人工智能更主流的Python语言来进行学习，有关Ja
python-selenium-规避检测,无头浏览器
11.添加这三个路径（1.你下载的anaconda位置 2....\Scripts 3...\Library\bin）3.建议路径在D盘 （本人设置成D:\anaconda3，后面环境变量设置需对应）2.找到interpreter 添加新的local interpreter。5.等待一会儿 显示complete就是完成。4.查看当前的cuda版本，输入。(如果没有对应的版本可以选择以前的版本的下载
关闭代码规范检查在Setting里边搜索pep，取消勾选pep8 coding style violation。
全网找了很多种解决措施，挨个试了一遍，各种降python、pylance版本，没有解决一点问题。
【代码】jupyter python 绘图中文设置。
一、创建文件1、双击图标2、点击创建新项目3、选择【Pure Python】，再设置文件位置，最后点击右下角【Create】。4、【文件】→【新建】→【Python File】5.输入文件名，点击【确定】6、在空白区域输入代码，点击绿色三角形print("hello,world")二、设置默认信息1、点击【文件】→【设置】2、【编辑器】→【Code Style】→【文件和代码模板】→【Python
点击小礼包。
在Pycharm控制台中显示QML 日志打印和报错信息
安装完毕Python后，我公司的电脑需要额外将下面两个环境变量添加到 PATH中，否则无法从cmd命令行启动python及pip等。参考网络上的大神文章，在公司PC上搭建Python+vscode环境，做一下记录。安装完毕后，在python安装路径下，运行命令行，示例如下。pip install xxx 用来安装各种插件。请在PATH中新建并将这两个路径上移到最上面。pip list 用来查看已经
立即学习“”；
决策对于组织至关重要，涉及数据分析和选择最合适的方案以实现特定目标。在诸如药品分销网络之类的商业场景中，公司面临着复杂的决策，例如确定要运营哪些工厂，雇用多少员工以及如何在确保及时交货的同时优化生产成本。传统上，决策任务需要三个步骤：规划必要的分析，检索相关数据以及根据该数据做出决策。虽然已经开发了决策支持系统来辅助后两个步骤，但是规划所需分析的关键的第一步仍然是一个人工驱动的过程。在当前的方法中
2025年主流AI编程工具团队协作与知识管理能力对比分析表明，Trae在智能协作工作流、知识管理和团队沟通方面表现突出，综合效率提升达85%以上。GitHub Copilot Team和GitLab AI分别在代码协作和DevOps流程中表现优异，而JetBrains Space AI和Atlassian AI则侧重全方位协作和文档管理。各工具在特定场景下优势明显，开发团队需根据项目需求选择最适合
本文对比分析了2025年主流AI编程工具的跨平台开发能力。研究表明，Trae在多平台支持、性能优化和平台特性适配方面表现最优，代码复用率达95%以上，适配准确率98%。Flutter AI和React Native AI在移动端开发表现良好，但桌面端支持有限。Xamarin AI适合.NET开发者，Unity AI则专精于游戏开发。AI编程工具显著提升了跨平台开发效率，其中Trae的智能适配能力可
低代码/无代码开发正成为企业数字化转型的关键。本文对比分析了2025年五款主流AI编程工具（Trae、Microsoft Power Apps AI等）在可视化开发、智能代码生成和集成扩展性三方面的能力。Trae凭借高达98%的代码生成准确率、90%的开发效率提升和全面的集成能力表现突出。这些工具显著降低了开发门槛，将传统开发周期缩短70%-90%，但各平台在灵活性、性能和特定场景支持上仍存在差异
本文介绍了在Anaconda环境下搭建LangChain框架并调用本地大模型的完整流程。首先配置LangChain环境并启动Jupyter Notebook，然后通过LMStudio下载并加载开源大模型（如Qwen3-0.6b）。重点演示了如何利用LangChain的Chain功能，将提示模板、模型调用和结果解析串联，实现营销文本生成。文章详细说明了输出解释器的作用，并对比了invoke批量获取和
— 使用您的自定义 MCP 服务器，或从庞大的现有生态系统中进行选择，直接通过 Copilot Chat 实现重复任务的自动化、指标查询、数据库交互或内部 API 调用。
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