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在接触“动态指纹与IP池协同”之前，我们先搞清楚一个核心问题：为什么很多爬虫开发者明明用了IP代理，也伪装了请求头，却还是被秒封？爬虫的“指纹”，本质是网站通过请求参数、浏览器特性采集到的“身份标识”，核心分为3类，缺一不可：基础指纹：User-Agent、Referer、Accept、Cookie（非登录态）、Content-Type等请求头参数；
MATLAB并联机器人Stewart平台pid控制仿真simulink simscape 运动学动力学在机器人领域，并联机器人因其独特的结构和高精度的运动特性备受关注。其中，Stewart平台作为典型的并联机器人结构，在很多高端装备和精密运动控制场景中都有应用。今天咱们就来唠唠如何在MATLAB环境下，借助Simulink和Simscape对Stewart平台进行PID控制仿真，顺带也聊聊其运动学
本文介绍了AI大模型应用开发的基础内容，包括Ollama安装Deepseek模型、Prompt提示词工程和Loader文档加载器三部分。首先详细说明了Windows环境下安装Ollama及Deepseek模型的步骤，包括C++编译环境配置、Rust加速安装和Deepseek模型部署。其次讲解了Prompt提示词的多种定义方式，包括通过ChatPromptTemplate创建消息模板的不同方法。最后
人工智能#具身智能#VLA#大模型#Transformer。4.向量数据的应用-RAG技术。1.为什么需要向量数据库。向量数据库拥抱大模型。
实际部署时需结合模型剪枝（如移除 $ \text{FFN}_2 $ 冗余层）和稀疏化技术，可进一步获得 1.5-2 倍加速比。
改版后的难度肯定是有的，但我想说，“兵来将挡水来土掩”，如果下半年有备考的需求，系规的难度相较于技术类的科目来说还是相对好接受些。新版：结合新型技术（数字孪生、AIGC），分析技术引进后的价值产出等，核心需体现出新版教材中心领域。改版后：计算服务成本效益、设计服务流程优化方案等维度，运用新版理论分析问题，并提出相应对策。旧版：侧重it服务管理流程细节，功能模块分散，规划与治理框架感较弱。1.更改后
摘要： 本文介绍如何在Windows上使用Docker本地部署IT-Tools开发者工具箱，并结合cpolar实现公网访问。IT-Tools提供随机数生成、JSON处理等实用功能，支持本地部署保障数据安全。通过Docker快速部署后，利用cpolar内网穿透将服务映射到公网，解决跨网络访问问题。文章详细讲解了Docker安装、容器部署、cpolar配置及固定域名设置等步骤，最终实现随时随地访问IT
这篇文章介绍了如何使用Python进行网页爬虫入门，重点讲解了爬取豆瓣电影Top250数据的完整流程。主要内容包括： 爬虫基础概念：解释了爬虫的定义、合法性判断标准及常用工具（Requests+BeautifulSoup） 实战步骤： 发送请求：配置请求头模拟浏览器访问 解析数据：使用BeautifulSoup提取电影信息 多页爬取：循环获取10页数据 数据保存：将结果存入Excel 关键技巧：
本文介绍了如何利用cpolar内网穿透工具将本地Websocket服务映射到公网，实现远程访问和实时通信。主要内容包括：1）搭建Java服务端demo环境，引入netty框架；2）通过cpolar创建TCP隧道映射内网端口；3）使用Go客户端测试公网连接服务端。该方法解决了本地Websocket服务只能在局域网访问的局限性，无需复杂配置即可实现稳定安全的远程访问，提升开发测试效率。文中详细演示了服
在一些需要高质量文本转语音（TTS）的场景中（比如：有声书配音、播客等）。之前介绍的方案可能效果没有那么好。此时就比较推荐使用 MiniMax、CosyVoice这些提供的音色，这些音色的效果会更加拟人、逼真，接近真人发音。这里依然通过 UnifiedTTS 的统一接口来对接，这样我们可以在不更换客户端代码的前提下，快速在 MiniMax、CosyVoice等引擎之间做无缝切换。
DeepSeek-R1 是一个高性能的大型语言模型，而 TensorRT-LLM 是 NVIDIA 开发的优化库，可显著提升推理速度（例如，减少延迟并提高吞吐量）。首先，下载 DeepSeek-R1 模型（例如，从 Hugging Face Hub），并将其转换为 ONNX 格式，以便 TensorRT-LLM 处理。模型大小 $n$（参数数量）会影响转换时间，DeepSeek-R1 的典型值在
输入“元宇宙教育中的虚拟课堂交互”，AI能直接生成3D场景示意图，连教室里的虚拟黑板、学生头像的互动光效都清晰可见——这曾是设计师需花数天完成的“高难度动作”，现在只需3分钟。，微信公众号搜“书匠策AI”），正用“智能绘图引擎”重新定义学术表达——它不仅是工具，更是教育研究者与数据对话的“翻译官”，是让复杂研究“破圈”的叙事大师。一位研究者需分析“乡村振兴战略”对农村教育的影响，传统方法只能展示静
本文介绍了如何在Linux环境下使用Docker部署Trilium Notes中文版，并结合cpolar实现远程访问。Trilium Notes是一款功能强大的开源知识管理工具，支持树形笔记结构、Markdown编辑、版本控制等。通过Docker-compose快速部署后，使用cpolar内网穿透生成公网地址，解决了局域网访问限制问题。文章详细展示了从安装Docker、配置容器到设置固定公网域名的
本文介绍了在Ubuntu系统使用Docker部署开源白板工具Excalidraw，并通过cpolar内网穿透实现公网远程访问的方法。首先详细说明了Docker的安装步骤，然后演示了如何拉取Excalidraw镜像并创建容器。本地测试成功后，重点讲解了使用cpolar创建临时和固定公网地址的配置过程，最终实现异地远程访问Excalidraw服务，解决了团队协作和异地教学中的网络限制问题。该方案操作简
面对淘宝等网站复杂的反爬机制，传统的Requests方案需要逆向加密签名，过程繁琐如坠迷宫。本文提出一种降维打击方案：使用DrissionPage工具，通过智能监听数据接口，直接获取已解密的JSON数据，将上百行的逆向代码简化为数行自动化脚本，极大提升爬虫开发效率与成功率。
本文介绍了一个基于列约束生成法（Column-and-Constraint Generation, CCG）的两阶段鲁棒优化问题的MATLAB实现。该代码构建了一个完整的两阶段鲁棒优化求解框架，通过主问题与子问题的迭代求解，有效处理不确定性环境下的优化决策问题。这个CCG算法实现展示了两阶段鲁棒优化问题的标准求解流程，通过主问题与子问题的交互迭代，有效平衡了决策的鲁棒性和经济性。代码结构清晰，模块
1. **学习鸿蒙开发知识**：鸿蒙系统有自己的开发框架和API，开发者需要学习鸿蒙的开发语言和工具，如鸿蒙应用框架、DevEco Studio等。同时，鸿蒙生态的不断成熟和发展也将为开发者带来更多的机会。4. **参与鸿蒙生态建设**：积极参与鸿蒙生态的建设，如加入鸿蒙开发者联盟、参与鸿蒙应用大赛等，这样可以更好地了解鸿蒙的最新动态和发展方向。3. **利用鸿蒙的分布式能力**：鸿蒙的分布式能力
通过以上几方面的分析对比，我们会发现，爱聊、觅伊、他趣这三款产品，在总体功能、架构设计，包括用户群体、商业变现等方面都相差不大。从地域上来看，用户主要是青年为主，分布在二线城市的居多，因为我国总体上二线城市的数量多，同时有一线城市的生活压力。与此同时，这三款产品还面临着一个严峻的问题，这也是所有陌生人社交产品都普遍暴露的问题。就是好友推荐的技术较低、精准度也不够。好友推荐是目前所有门类推荐中技术最
选取3-5款主流工具（如GPT-4、Claude、文心一言），对比其在技术写作、营销文案、教育辅导等场景的表现差异。：自然语言处理能力（语法纠错、风格模仿、创意生成）、多语言支持、响应速度、API稳定性。：通过标准化文本生成任务（如新闻稿、诗歌、技术报告）统计准确率、流畅度、耗时等指标。：模板丰富度、格式适配性（学术/商业/创意）、协作功能、多模态输出（图文结合）。：邀请专业作家、编辑和普通用户进
华为推出的 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架，作为昇腾 AI 处理器的配套软件，正逐渐成为推动 AI 技术进步的重要力量。它通过多层次的抽象和优化，充分利用昇腾处理器的硬件特性，为用户提供了一个高效、易用的 AI 开发平台。通过对其架构和功能的深入理解，开发者可以更好地利用这一强大的工具，推动 AI 技术的创新和应用。高性能：通过对硬
CANN实战：30分钟用昇腾芯片部署ResNet50，推理速度提升2.1倍（附全流程避坑指南）
RSS是一种通过XML格式订阅网站更新的技术，用户只需将RSS链接（如.xml/.rss结尾的网址）添加到阅读器即可自动获取内容更新。Python可通过feedparser库处理RSS订阅，支持解析标题、链接、摘要等标准字段，还能通过ElementTree和BeautifulSoup处理特殊内容（如content:encoded字段和图片提取）。文中推荐了多个RSS订阅工具，包括支持自定义的RSS
本文介绍了在openEuler集群中使用Chrony实现高精度时间同步的实践方案。通过三节点集群架构（1主2从），详细展示了从环境准备、网络配置到Chrony服务部署的全过程。重点包括：主节点配置为时间服务器并连接外部NTP源，从节点指向主节点同步；使用chronyc工具验证微秒级同步精度；分析同步状态关键参数。该方案解决了分布式系统中时间偏差导致的一致性问题，适用于对时序要求严格的数据库、AI训
它可能不再是构建普通应用程序的首选，但在那些要求极致性能、精细资源控制和硬件直接访问的领域——从操作系统到嵌入式设备，从高性能计算库到大型系统的核心组件——C语言依然是无可替代的。其简洁高效的设计哲学，使其在现代计算环境中，尤其是在性能、资源控制和对硬件的直接操作需求迫切的场景下，依然是无可争议的首选工具之一。从C99到C11、C17，再到正在制定的C23标准，C语言本身也在不断引入新特性（如线程
本文介绍了解决pip install requests[socks]在zsh终端报错的方法。当执行该命令时，zsh会将方括号误认为模式匹配符，导致no matches found错误。解决方案包括：1) 使用反斜杠转义方括号requests\[socks\]；2) 临时禁用zsh文件名扩展功能setopt NO_NOMATCH；3) 使用双引号包裹"requests[socks]&quo
本文探讨MATLAB高效算法设计与优化技术，重点分析向量化编程、数据结构优化和并行计算等核心方法。内容包括：数值计算加速技巧（矩阵运算优化、LAPACK库应用）、内存管理（预分配、数据类型选择）、并行计算实现（parfor、GPU加速），并结合信号处理、机器学习等领域的实际案例。同时提供性能分析工具（profile、timeit）的使用指导，帮助开发者快速定位算法瓶颈，提升计算效率。文中还推荐了M
Ascend C算子开发虽然有一定的学习曲线，但掌握后能够为AI应用带来显著的性能提升。随着AI模型复杂度的不断提升，框架内置算子往往无法满足特定场景的性能需求。自定义算子能够让开发者针对具体硬件特性进行深度优化，充分发挥昇腾AI处理器的计算潜力。以简单的向量加法为例，虽然框架已提供基础实现，但在实际业务中，我们经常需要处理特殊的数据布局、混合精度计算或融合操作，这些都离不开自定义算子开发。在AI
全局数据库名字默认就可以，口令自己设置（因为oracle本身有自己的密码原则，所以会有提示你的密码不符合规则，如果只是用于个人学习可以忽视不管，不必在意安全性），版本一般选择企业版，也可以把字符集选择UTF-8（因为UTF-8的范围比gbk大），其他默认即可。实例数据库创建完成了，系统默认把所有账户都锁定，不可用（除了sys和system账户外），点击右边的口令管理，将常用的Scott用户解锁（点
本实验成功实现了对软科中国网站大学排名数据的自动化采集，掌握了网络爬虫的基本原理和实现方法。通过本次实验，加深了对HTML解析、数据提取和存储的理解，提高了Python编程能力和实际问题解决能力。特别是针对特定院校（广东财经大学）的排名变化分析，体现了数据采集的针对性和实用性。可改进之处：可增加数据去重和清洗功能；可添加进度显示功能，方便监控爬取过程；可考虑使用数据库存储替代CSV文件；可增加异常
BeautifulSoup 是一个用于从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库。结合requests轻松实现网页数据抓取，并以json形式存储。使用 pandas 和 matplotlib 库将抓取到的数据可视化。
这两个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代，find_previous_siblings() 方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点，find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点。一样，不同之处在于：find_all() 方法的返回结果是一个列表，find() 方法返回的是第一个节点，fin
假设你有多个Excel文件,文件名格式为data_1.xlsx、data_2.xlsx、……
在这篇博客中，我将详细介绍如何使用 Selenium 和 Python 来自动化登录抖音并获取特定用户发布的视频链接。这个项目可以用于个人学习或数据分析等目的。请确保在合法和道德的范围内使用此脚本，避免侵犯隐私或其他法律问题。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
用BeautifulSoup解析网页数据，用正则表达式处理数据时时出现如下错误：python错误提示：TypeError: expected string or bytes-like object（预定的数据类型或者字节对象相关）一般为数据类型不匹配造成的。Python3中有六个标准的数据类型：Number(数字)string(字符串)List（列表）Tuple（元组）Sets（集合）Dictio
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Go 1.25的testing/synctest包为异步代码的测试带来了革命性的改进。通过Fake Time和synctest.Wait机制，我们可以编写出更可靠、更快速的并发测试。如果你正在编写涉及定时器或goroutine的测试代码，强烈建议使用testing/synctest来提升测试质量。希望今天的分享对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区或猫头虎技术团队的博客中讨论交流。关键词：Go
摘要： DeepCode是一款全自动AI开发工具，能够从学术论文或需求描述直接生成完整软件开发流程，包括算法代码、前后端实现、测试用例及文档。其核心采用多智能体协作架构（Paper2Code、Text2Web、Text2Backend），通过向量检索和图谱分析技术智能优化代码生成，并具备高效内存管理能力。该工具支持快速算法复现和原型开发，显著提升研发效率。项目开源，支持多平台部署，提供Web/CL
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