一、下载python3源码 以要安装的是python3.13.5为例，在 Index of /ftp/python/3.13.5/ 下载Python-3.13.5.tgz： 将压缩包上传到Ubuntu系统中，解压： tar -zxvf Python-3.13.5.tgz 二、安装 进入解压后的源码目录： c…

使用 ttrpc 实现高效的进程间通信（附 Go Demo） ttrpc（Tiny Transport RPC）是由 containerd 社区开发的一种轻量级 RPC 协议，它专为本地进程间通信（IPC）设计，使用 UNIX domain socke…

1.下载格式化插件防止打开文件一团乱 1）下载vscode： Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows 2）vscode下载中文插件重启 如果没变中文，在vscode界面按下： ctrl shift p 调出命令行 再输入&#xff…

文章目录 一、准备工作二、最小化可运行示例三、数据库基本操作（增删改查）1. 插入数据（增）2. 查询数据（查）3. 更新数据（改）4. 删除数据（删） 四、其他有用方法…

目录 1. 题目2. 解释3. 思路4. 代码5. 总结 1. 题目 给定两个整数集合 a 和 b，定义 magic操作 为： 从其中一个集合取出一个元素，放入另一个集合。操作后，两个集合的平均值都必须严格大于操作前的平均值。 限制条件：…

对用户输入进行编码和过滤是防止 XSS 攻击的关键。以下是改进后的代码示例： from flask import Flask, request, escape from markupsafe import Markup app Flask(__name__) app.route(/comment, methods[POST]) def comment(): user_comment escape(re…

Elasticsearch（ES）与 OpenSearch（OS）本质上是同源分叉、独立演进的技术，两者关系可概括为“起源相同、目标分化”。以下是关键要点解析： 🔍 一、核心关系：分叉与独立演进 起源相同 O…

专栏：JavaEE初阶起飞计划 个人主页：手握风云 目录 一、Thread类及常用方法 2.1. Thread的常见构造方法 2.2. Thread的常见属性 2.3. 启动一个线程 2.4. 中断一个线程 2.5. 等待一个线程 2.6. 休眠当前线程 一、Thread类及常用方法 2.1. Thread的…

本文基于微信小程序原生 API，封装 request 和 uploadFile 接口，最终实现统一请求管理、请求拦截、错误处理等能力。 📦 一、为什么要封装网络请求？ 微信小程序提供了 wx.request 和 wx.uploadFile 原生 API，但直接使用…

以下是关于 ​​回流（Reflow）与重绘（Repaint）优化​​ 的全面解析，结合核心原理、触发条件、性能影响及优化策略，帮助开发者深入理解并高效解决渲染性能问题。 ​​一、回流与重绘的核心概念​​ ​​回流&…

Linux内核深度解析与OpenEuler 24.03实践指南 文章目录 Linux内核深度解析与OpenEuler 24.03实践指南一、内核基础概念与组件架构1.1 内核的本质与功能定位1.2 内核核心组件详解（1）内核镜像文件（2）内核模块机制（3&…

前言 鸿蒙是多语言生态，ArkTS、仓颉和 C/C充分互补。ArkTS 是动态类型编程语言，主打易学易用、生态丰富、极简开发、持续创新四大特征；仓颉是静态类型编程语言，主打高性能、强安全、跨平台、智能化等特性。为满足不同业务场景诉求…

NHDeep智能题名校对工具是一款革命性的本地化档案题名智能校对解决方案。它专为解决中文档案题名(标题)中的各类错误而设计，以​​纯CPU单机模式运行​​，无需GPU硬件和网络连接，最大程度保障数据安全（全程本地处理）、…

从0到1使用MLX微调大模型 从0到1使用MLX微调大模型一、环境准备1. 创建虚拟环境（原生Python环境）2. 安装核心依赖3. 配置HuggingFace镜像 二、模型获取与准备1. 支持模型2. 下载预训练模型3. 数据准备 三、 模型微调1. 启动lora微调2. 模型合并3. 模型生…

Vue的学习内容和目标 基础 核心语法 掌握 Vue 的响应式原理核心（如何追踪依赖、触发更新）。 模板指令 熟练使用模板语法进行数据绑定 ({{ }})、属性绑定 (v-bind 或 :)、事件监听 (v-on 或 )。掌握核心指令如条件渲染 (v-if, v-else, v-show)、列表…

torch.topk(input, k) 返回张量中最大的 k 个元素以及它们在原张量中的 索引。 函数原型 torch.topk(input, k, dimNone, largestTrue, sortedTrue)参数说明： 参数说明input输入张量k要取出的前 k 个值dim指定沿哪个维度取值（默认是最后一维&#xff…