本文分享了使用Python爬取链家网二手房信息的实现方法。程序采用模块化设计，包含网页获取、数据解析和存储三个核心模块：通过requests模拟浏览器获取HTML源码，使用lxml的XPath解析房源信息（标题、地址、价格等），并保存为CSV文件。文中特别强调了爬虫伦理，建议设置请求间隔、处理反爬机制（如User-Agent、代理IP）和异常处理。代码实现了分页追加存储功能，并提供了完整的实现示例

本实验旨在掌握DNS服务器安装、配置及解析原理，通过在Windows Server 2008上安装DNS服务，配置区域、记录，并验证解析功能，加深对DNS服务的理解与应用。

磁盘存储器是计算机的核心外存设备，采用磁记录技术实现大容量数据存储，具有容量大、成本低、非易失性等优点，但存在存取速度慢、机械结构复杂等缺点。其核心组件包括盘片、磁头、驱动器和控制器，通过柱面号、磁头号和扇区号寻址。性能指标包括记录密度、存取时间和数据传输率，其中寻道和旋转延迟是主要瓶颈。RAID技术通过条带化、镜像或校验提升性能与可靠性，常见级别如RAID0（高性能无冗余）、RAID1（高可靠镜

计算机存储系统采用层次化设计，按照速度、容量和成本进行优化。从高速小容量的Cache（SRAM）、主存（DRAM）到低速大容量的辅存（SSD/HDD），形成三级存储结构。存储介质包括半导体（易失/非易失）、磁表面和光存储器，按存取方式可分为随机存取（RAM）、只读（ROM）和串行访问。关键性能指标包括存储容量、单位成本和存取速度（存取时间、周期及带宽）。现代系统通过缓存技术、虚拟内存和RAID等手

文章详细讲解了项目环境搭建、核心配置参数说明，并提供了MysqlMemoryConfig配置类及控制器代码实现。其中MySQL方案适合需要长期存档的场景，Redis则适用于高并发实时聊天应用。以MySQL为例子，SpringAI的记忆管理功能有效解决了AI对话的"金鱼记忆"问题，为构建更智能的对话系统提供了技术保障。

本文介绍了基于SpringAI和阿里云百炼大模型构建文生图应用的技术方案。首先配置开发环境（JDK17+/SpringBoot3.x+），设置Maven依赖和APIKey。核心功能包括：1)单图生成接口返回图片URL；2)流式传输接口直接显示图片；3)批量生成接口支持1-10张图片生产。通过ImageModel抽象层简化了AI服务调用，实现了电商海报、营销图片等场景的快速落地。该方案充分利用Jav

属性，以指定该模型类所属的应用程序：比如：app_lable='app'其中app是子应用的名字。在settings中有设置找到apps的路径，就不要加了哦，问题就可以解决。列表中，请检查模型类是否正确地定义在应用程序的models.py文件中。如果以上步骤都没有解决问题，尝试在模型类中显式地指定。设置是否包含了该应用程序。应用程序名称已包含在。

在创建子应用时，通常会将其编写在apps文件夹内，以便于管理子应用！记得在settings中添加一段代码用来找到apps这个文件的目录。但是要注意的是：apps不在项目的包内，于项目包是。在这里面直接写创建的子应用的名字。