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本文对比了Python异步HTTP客户端库httpx与aiohttp在爬虫开发中的表现。httpx凭借类似requests的简洁API、原生HTTP/2支持和同步/异步统一接口，成为新手友好选择；而aiohttp则提供更高定制化能力，适合复杂场景。测试显示两者性能相近（httpx略快7%），但httpx代码更简洁。建议新手优先选择httpx，资深开发者可根据项目需求选择。文章还提供了两种库的代码示
本文深入探讨了FastAPI异步（async/await）和多线程的正确使用场景。通过分析ASGI原理、区分I/O密集与CPU密集型任务，提供了具体的代码示例和配置建议，并列举了常见的坑点（如阻塞操作、连接池配置、GIL限制），帮助开发者充分发挥FastAPI的高性能潜力，避免误用导致的性能下降。
传统绘图工具需要手动清洗数据、分类变量、调整坐标轴，而书匠策AI的AI能自动识别“城市”与“农村”数据标签，甚至能从混乱的文本中提取关键变量。例如，输入指令：“用2020-2025年教育经费数据绘制动态柱状图，标注2023年农村增速超城市12%”，AI会在2023年数据点上自动添加注释：“农村经费增速+12%（城市+5%）”。
未来，随着AI与数字孪生技术的进一步融合，系统有望实现手术方案的自动规划与模拟，推动医疗教学的标准化与智能化。同时支持医疗影像数据（如DICOM、PACS）的接入，结合多路视频流（全景、术野、生命体征监测等），形成多维度的教学与诊疗支持。系统采用国产服务器操作系统（如银河麒麟V10 SP3、统信UOS），支持飞腾、龙芯等国产CPU平台，并通过了等保四级和国密算法认证，确保数据安全。结合VR技术，实
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
在Python编程中，性能优化是一个常见且重要的挑战。当函数需要进行复杂计算或执行耗时的I/O操作时，如果能够缓存先前计算的结果，就可以显著提高程序的执行效率。Python标准库中的functools.lru_cache装饰器提供了一种简单而强大的缓存机制，本文将深入探讨其实现原理、使用方法及优化技巧。
$2019 \xrightarrow{\text{CNN特征提取}} 2021 \xrightarrow{\text{+Transformer}} 2023 \xrightarrow{\text{多模态融合}} \text{现状}$$| Smith 2023 | 图卷积网络能提升跨域鲁棒性 | 引入自适应邻接矩阵 | 计算复杂度高$O(n^2)$ || Lee 2024 | 联邦学习中差分隐私最优
docker compose -f docker-compose.yml up -dunable to get image 'infiniflow/ragflow:v0.20.5': request returned 500 Internal Server Error for API route and version http://%2F%2F.%2Fpipe%2FdockerDesktopLi
在实际应用中，该机制展现出三大典型特征：首先是记忆窗口的滑动管理，系统会维护固定长度的对话缓存，当超出容量时自动淘汰最早的信息，确保资源占用可控；当用户提出“我指的是第一个方案里的第三步”这类嵌套指代时，系统会启动多级检索流程，先定位目标方案，再提取具体步骤，这种分层解析方式显著提升了长对话的连贯性。对于开发者而言，理解这套记忆机制的价值不仅在于技术借鉴，更能帮助我们在设计对话系统时合理设定预期，
📌 httpx工具简介 httpx是一款高效的HTTP探测工具包，支持多线程并发请求，适用于安全测试、漏洞扫描和网络监控。 🔧 核心功能 支持多种HTTP方法（GET/POST等）及高级特性（代理/TLS/WebSocket） 提供响应分析（状态码/内容哈希/标题/技术栈识别） 集成无头浏览器截图、ASN/CDN识别等扩展功能 ⚙️ 使用场景 渗透测试：匹配敏感内容（-ms/-mr）、过滤错误
在 Gunicorn 中配置 Let’s Encrypt 证书自动更新，您需要结合使用 Certbot 工具和系统的定时任务功能（如 cron）。以下是详细步骤：根据您的操作系统，使用以下命令安装 Certbot：CentOS/RHEL：Fedora：步骤 2：获取 Let’s Encrypt 证书使用 Certbot 获取证书，同时配置 Nginx 进行自动续期（即使 Gunicorn 不直接处
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
YOLOv5-GUI 并非简单“算法 + 界面”的拼接，而是一套面向工业场景的全栈解决方案：从数据接入、算法迭代、资源调度到用户交互，每一层都针对“落地难、维护难、扩展难”做了工程化加固。只要你会按下“开始检测”按钮，就能在 5 分钟内拥有一套企业级 AI 安全系统——这就是技术该有的温度。
西门子S7-1500PLC汽车模具项目案例发那科机器人,变频器,100多个气缸 ，1台S7-1516F-3PN/PD,1台S7-1214C ,11个分布式IO,IM151-3 PN间的智能通讯以及2台西门子TP1200触摸屏控制，带有安全模块 .程序块结构清晰 程序带中文注解，是学习借鉴好帮手 可复制直接使用在自动化控制领域，汽车模具项目的自动化实现一直是个极具挑战性又充满乐趣的课题。今天就来和大
DeepSeek团队以“高性能+低成本+开源”为核心理念，通过多代模型迭代（如DeepSeek LLM、V系列、R1系列），不仅突破扩展规律（Scaling Law）瓶颈，更在推理能力与工程效率上树立新标杆^2^5^7。- 强化学习驱动推理：基于V3模型，通过GRPO算法（组相对策略优化）实现无监督冷启动，在数学推理（MATH）与代码生成（LiveCodeBench）任务中超越OpenAI O1模
随着政务、金融、制造、教育、医疗等行业领域逐步深化AI应用与自身业务的融合，用户侧对AI算力的效率、成本、供给方式等建设需求不断提升。而移动云能够基于边缘云服务能力，为用户提供边缘专属服务——智算一体机。该产品采用本地化部署，能够为用户提供独享的计算、存储、网络资源，满足用户AI应用部署、推理等需求，同时保障用户数据不出场、数据安全合规。此外，该产品还内置丰富工具，能够助力用户一站式构建个性化AI
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方括号代表可选参数前端要想访问后端接口要配置代理，因为跨域了。proxy就是代理的意思，下一行的api意思是给所有路径有api的请求配置代理，最后一行意思是把代理以后的api转换为空，为的是能够匹配上后端的请求地址。后面就要把前端的请求地址改成有api的样式了。get需要有token令牌。method不指定就是默认的get请求。具体的一些要点可以自己查阅axios文档。vue 属于单页面应用，所谓
尽管并行通信在短距离、高带宽场景下（如早期计算机内部总线）有优势，但串行通信凭借其布线简单、成本低廉、抗干扰能力强的特点，在远距离数据传输和设备间通信领域占据了绝对主导地位。展望未来，随着数据量的爆炸式增长和对更高性能的不懈追求，串行通信技术将继续沿着高速化、低功耗、智能化、光感化的方向演进，在推动人类社会数字化进程中扮演愈发关键的角色。 未来的智能网卡（SmartNIC）和通信芯片将集成AI加
一个前后端分离的目标检测系统，使用的技术框架是python的后端框架flask和前端的html外加一点点的JavaScript，可以帮助大家搭建一个简易的目标检测平台。除此之外，还提供了不同视角拍摄下河面垃圾数据集，数据集中包括有9000+图像。
**t-SNE**：t-SNE是一种非线性降维方法，结果显示不同类别的数据在二维空间中能够很好地分离，并且局部结构保持较好。-**UMAP**：UMAP是一种新的降维方法，结果显示不同类别的数据在二维空间中能够很好地分离，并且全局结构保持较好。-**PCA**：PCA是一种线性降维方法，结果显示不同类别的数据在二维空间中能够较好地分离，但局部结构保持较差。结果表明，不同的降维方法在保持数据结构方面
我们最近的一个项目，是华兴银行推出的一款兴 e 贷产品，纯信用、无抵押无担保，全流程线上操作，用户可通过本行 APP 进行申请贷款和还款操作，涉及的模块有贷前申请、贷中审批、放款 、贷后还款 催收 结项，工作过程中我全流程都有了解过，主要负责贷前申请还有贷后还款模块。信贷流程：那他的一个流程是这样的，首先用户进入 APP，点击贷款那个商品，然后会进入一个贷款的一个详情页，在这块可以看到贷款的一个基
*requests**：维护状态不稳定，存在不确定性。**httpx**：积极维护中，适合现代开发需求。**aiohttp**：持续维护，适合异步和高并发场景。
NucleiScanner是一个强大的自动化工具，用于检测Web应用程序中的未知漏洞。是一个自动化工具，它结合了NucleiSubfinderGau和httpx功能，以增强Web应用程序安全测试。它使用Subfinder来收集子域，Gau通过过滤不需要的扩展来收集URL，用于识别潜在的入口点，用于扫描漏洞。简化了流程，使安全专业人员和Web开发人员更容易有效地检测和解决安全风险。下载以保护您的We
专注于Python相关项目。具备基于LLM大语言模型开发应用，掌握Langchain框架，并且熟悉国内外的低代码智能体开发平台，包括扣子、AppBuilder和腾讯元器等。同时，熟悉网络爬虫和自动化脚本编写的能力。价格超便宜，主要是想做项目来学习。
毕业题目当前论文检测率大棚蔬菜智能浇灌系统设计17.74教室灯光智能控制系统设计11.02500KV线路保护配置及整定计算16.62变压器差动保护的分析与动作条件设计17.55发电机定子接地保护的分析与动作条件设计17.12发电机纵差保护的分析与动作条件设计24.8基于485通信的多臂织机工艺参数配置系统设计13.05基于PLC的污水处理控制系统设计6.6电梯PLC控制系统设计8.77基于PLC的
用aiohttp异步协程获取网站信息时报错，而用request却正常是为什么的解决方案
HTTPX是Python 3的一个功能齐全的HTTP客户端，它提供同步和异步API，并支持HTTP/1.1和HTTP/2。用于异步和Python的异步HTTP客户端/服务器。使用httpx.Client()请求。
并发异步http请求
如何触发第二次的Post请求?每一次环境是如何触发检查的?这次返回的cookie长这个样子_abck=3F12CDCD57BFFB6E2F1093C5FB59BB45~-1~YAAQgZ......Zg==~-1~||1-abaeXPCFxx-1-10-1000-2||~-1,与上面的cookie区别是~-1~-1~-1变成~-1~||1-abaeXPCFxx-1-10-1000-2||~-1,
No `pyproject.toml` found in current directory or any parent directory表示当前目录没有文件pyproject.toml。但是在执行.venv\Scripts\activate之后 工作目录就跳到了上一级目录导致当前目录不存在pyproject.toml。所及解决办法也很简单，只需要cd进入项目目录，再执行uv add mcp[c
在这个网络里，每一个“节点”都是一个等待揭秘的故事，而连接它们的“箭头”，则是这些故事间错综复杂的关系纽带。从“早餐吃什么”影响“一天的心情”，到“市场趋势”决定“股价波动”，贝叶斯网络以其独特的视角，揭示了万物之间隐藏的因果逻辑。它教会我们如何以更加理性、科学的方式去理解和预测未来，让“如果”不再是空洞的假设，而是可以量化的概率。想象一下，如果有一张神奇的地图，不仅能告诉你“乌云密布”和“下雨”
以下是一份结构清晰、内容真实的故障复盘报告，针对DeepSeek系统（假设为一个AI辅助服务平台）的一次典型服务中断事件。报告采用标准复盘框架：问题描述、时间线、根因分析、影响分析、改进措施和结论。最终，本复盘旨在提升系统韧性，保障用户体验。：本报告复盘DeepSeek系统于2023年10月10日发生的服务中断故障，旨在梳理事件时间线、分析根因、评估影响，并制定改进措施，以防止类似问题复发。202
在网络安全渗透测试中，快速从海量域名资产中筛选存活服务、识别技术栈，是精准定位漏洞目标的关键前提。本文将详细介绍如何通过HTTPX与SubfinderEHole的联动，实现"子域名枚举→存活探测→技术栈识别→目标聚焦"的全流程自动化操作，帮助高效完成信息收集阶段的核心任务。通过的联动，可快速完成子域名枚举与基础技术栈识别；结合EHole则能进一步精准定位国内常见系统，显著缩小漏洞验证范围。实际操作
这，就是过拟合的魔力所在！在机器学习的世界里，它就像是一位被训练得过于“聪明”的模型，不仅学会了数据的真正规律，还“不小心”记住了那些只存在于训练集中的噪音和偶然性特征。在这个数据为王，算法称雄的时代，每一位AI界的“福尔摩斯”都梦想着能精准洞察每一个细节，从万千数据中揪出隐藏的真相。然而，随着时间的推移，你对完美的追求近乎痴迷，开始留意起那些微不足道的细节：嫌疑人的鞋子颜色是不是太深？在已知的案
Python Requests库最佳实践与技巧摘要 本文总结了Python Requests库的核心使用技巧，涵盖安全、性能优化和高级功能三大方面： 基础安全实践 必须设置超时(timeout)防止阻塞 使用raise_for_status()检查响应状态码 生产环境务必验证SSL证书 性能优化 使用Session对象复用TCP连接 通过ThreadPoolExecutor实现并发请求 添加请求间
Python Requests库简介与对比 Requests是Python中最受欢迎的HTTP客户端库，以简洁易用的API设计著称。它支持所有HTTP方法，自动处理JSON解析、编码和重定向等功能，兼容Python 3.7+版本。 核心功能包括： 基本HTTP请求（GET/POST等） 参数传递和自定义请求头 Cookies和会话管理 文件上传下载 超时设置与异常捕获 代理配置 相比其他HTTP库
本文介绍了一个基于 asyncio 和 aiohttp 实现的美股实时数据采集系统，支持高频请求与定时入库，适用于量化分析与数据监控场景。
Zulip API 使用指南：构建智能阅读与AI对话工具 本文介绍如何利用Zulip API获取频道、话题和消息数据，构建智能阅读和AI对话集成工具。文章首先强调了隐私保护和技术合理使用的重要性，随后解释了Zulip基于话题的线程化对话模型特点。主要内容包括Zulip API的功能概述（如集成外部服务、构建机器人等）、获取API凭证的步骤，以及一个完整的异步Zulip API客户端实现代码。该客户
许多金融工作者在从事金融数据分析挖掘时，苦于没有更多维的数据要素，依赖传统的官方渠道或第三方数据源api，sdk接口只能在现有源数据提供的要素基础上进行数据分析挖掘。大大降低了工作效率及更深层次的研究，我们迫切需要一种更为数据个性化的获取，本文旨在如何使用scrapy框架获取我们个性化的数据要素，并以采集个股行情数据为例为大家示范爬虫获得标的数据。Scrapy是一个高级Web 爬虫框架，用于爬取网
XSP04芯片支持多种市面上主流快充协议，这使得芯片的兼容性更强，支持动态切换电压档位，芯片内部集成LDO外部无需配置LDO、芯片体积小、电路简单、外围元器件少， 这些特点很大程度的降低了产品成本，提高了产品的利润。
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