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Python爬取豆瓣Top250电影数据

运用了requests库获取页面、BeautifulSoup库解析页面(方法很多,可自行延伸)"db"是数据库名称,用自己navicate里的host、user、password。用"get_one_page()"作为函数,别忘了添加"headers"做反爬。“cookie"值要用自己注册的豆瓣账号登陆后的页面获取的"cookie”电影排名、片名、评分、评价人数、电影类型、制片国家、上映时间、电影

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#python#开发语言
python调用GPT4的API文档

但它是 Markdown 内容,Jupyter 笔记本可以通过以下方式渲染:display(Markdown(content))GPT API 以 JSON 格式将数据发送到 Python,因此响应变量包含深度嵌套的列表和字典。同时,请随意在您自己的代码中使用它。另一个设置任务是将刚刚创建的环境变量放在 openai 包可以看到的位置。GPT 模型返回带有四个值之一的状态代码,这些值记录在聊天文档

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#python#开发语言
MacOS安装MySQL数据库和Java环境以及Navicat

首先在我们的设备上找到终端并打开,输入 vim ~/.bash_profile(注意vim后面的空格),输入完成后点击回车键(Enther)链接: https://pan.baidu.com/s/1cZ05AjNi__ZQqeO3nBsT7A 提取码: sfw4。此时输入 mysql --version 可以查看Mysql安装的版本,此时环境配置完成。点击回车键后会出现此画面,此时按下键盘上的“

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#数据库#macos#mysql
使用PyTorch实现LSTM生成ai诗

长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种循环神经网络(RNN)的变体,旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM引入了一种特殊的存储单元和门控机制,以更有效地捕捉和处理序列数据中的长期依赖关系。通俗点说就是:LSTM是一种改进版的递归神经网络(RNN)。它的主要特点是可以记住更长时间的信息,这使得它在处理序列数据(如文本、时间序列、语音

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#人工智能#pytorch#lstm
python调用GPT4的API文档

但它是 Markdown 内容,Jupyter 笔记本可以通过以下方式渲染:display(Markdown(content))GPT API 以 JSON 格式将数据发送到 Python,因此响应变量包含深度嵌套的列表和字典。同时,请随意在您自己的代码中使用它。另一个设置任务是将刚刚创建的环境变量放在 openai 包可以看到的位置。GPT 模型返回带有四个值之一的状态代码,这些值记录在聊天文档

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#python#开发语言
vue3中使用nextTick和forceUpdate+vue3 ts使用EventBus

vue3中使用nextTick和forceUpdate+vue3 ts使用EventBus

#vue.js
vue3封装leaflet并使用高德底图

该组件配置了高德和腾讯地图的底图。具有新建图层和打点(使用leaflet中的方法),打点分为单个和多个。经纬度和详细地址的互相转换由高德api完成。

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#vue.js#前端#javascript
element + vue3,级联选择器实现省市区

由于es6支持哈希,所以数据量只要不太大,就不需要对el-cascader进行点击后在调接口出现下一级,很简单的就是直接获取所有数据。

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#vue.js#javascript#前端
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