获课♥》jzit.top/3299/在Python Web自动化测试领域，Selenium3、Pytest以及Allure的结合使用，为测试工程师们带来了诸多创新应用。以下是对这三者在自动化测试中创新应用的详细探索：Selenium3：Web自动化测试的核心驱动力跨浏览器与跨平台兼容性：Selenium3支持多种主流浏览器（如Chrome、Firefox、Edge等）和操作系统，确保测试能够覆盖更广泛的用户群体。丰富的API与工具集：Selenium3提供了丰富的API和工具集，支持元素定位、页面交互、截图、日志记录等多种功能，满足复杂的测试需求。Selenium Grid支持：通过Selenium Grid，可以在多台机器上并行运行测试，显著缩短测试周期，提高测试效率。Pytest：提升测...阅读全文
获课：weiranit.fun/2729/获取ZY↑↑方打开链接↑↑“老男孩教育-Python+Linux+K8s+MySQL DBA+Go语言等八门合集”是一个综合性的IT技术课程包，涵盖了多个热门技术领域，旨在帮助学员全面提升技能，成为全栈工程师或运维开发工程师。以下是该课程合集的主要内容概述：1. Python 编程Python 基础语法基础（变量、数据类型、控制结构、函数等）。面向对象编程（类、继承、多态等）。文件操作与异常处理。Python 高级装饰器、生成器、上下文管理器。多线程与多进程编程。异步编程（asyncio）。Python 应用网络编程（Socket、HTTP 请求）。数据库操作（SQLite、MySQL、MongoDB）。Web 开发（Django、Flask 框架...阅读全文
“夏のke”789it.top/14471/对于初学者来说，选择适合自己的AI大模型学习路径是一个关键步骤。以下是一个详细的学习路径建议，旨在帮助初学者系统地掌握AI大模型的相关知识：一、基础知识准备数学基础：线性代数：理解矩阵、向量、特征值、特征向量等基本概念，以及矩阵运算和向量空间理论。推荐学习Khan Academy或MIT的线性代数公开课。微积分：掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。推荐学习Khan Academy或MIT的微积分公开课。概率与统计：理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。推荐学习Khan Academy的概率与统计课程或Coursera的“Probability and Statistics for Business and Data Science”课程。编...阅读全文
”虾崽ke>>>“jzit.top/14452/在Python AI编程中，数据结构与算法是非常重要的基础，它们为处理数据、优化程序性能和实现高效的AI模型提供支持。以下是一些关键概念：1.数据结构数据结构是存储和组织数据的方式，它们在AI编程中扮演着至关重要的角色。常见的数据结构包括：列表（List）列表是Python中最基本的数据结构之一，用于存储有序的元素集合。可以通过索引访问、修改和添加元素。特点：支持动态增加、删除元素，元素可以是不同类型的。应用：存储训练数据、模型预测结果等。python# 示例 my_list = [1, 2, 3, 4] my_list.append(5) # 添加元素 print(my_list[2]) # 访问元素 字典（Dictionary）字典是一种...阅读全文
2024新版-AI+JavaWeb开发入门，Tlias教学管理系统项目实战获课♥》789it.top/14255/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI+JavaWeb 开发入门的系统性学习路径和实践指南，结合现代技术栈与典型应用场景：一、核心知识体系1. AI 基础能力算法选型：分类 / 回归：线性模型、SVM（Java 实现库：Apache Commons Math）深度学习：DL4J（Java 版深度学习框架）、TensorFlow Lite（移动端部署）自然语言处理：OpenNLP（Java NLP 库）、Hugging Face Transformers（REST API 调用）数据处理：数据清洗：Apache Spark（Java API）特征工程：Scikit-learn（通过 Pyt...阅读全文
Python主讲移动端自动化测试框架Appium 从基础到项目实战（完）拼课》》》❤ 789it.top/3579/Appium：Python实现的移动端自动化测试框架什么是Appium？Appium是一个开源的跨平台移动应用自动化测试框架，支持iOS、Android和Windows平台的原生、混合和移动Web应用程序测试。它采用客户端-服务器架构，使用WebDriver协议驱动各种移动设备，已经成为移动端自动化测试领域的主流解决方案。Appium的核心特性跨平台支持：同一套API可同时用于iOS和Android平台测试多语言支持：包括Python、Java、Ruby、JavaScript等不依赖移动平台：不需要重新编译或修改被测应用开源免费：完全免费使用，拥有活跃的开发者社区与Seleni...阅读全文
获课：weiranit.fun/14437/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1.1 AI Agent 概述课程开篇，通过丰富的案例，从日常生活中的智能语音助手，到工业领域的智能机器人，全面介绍 AI Agent 的定义与特性。详细讲解 AI Agent 的自主性、反应性、主动性和社会性，剖析这些特性如何在不同场景中发挥作用，帮助学员对 AI Agent 形成直观认识。此外，深入探讨 AI Agent 与传统 AI 系统的区别，突出 AI Agent 在交互性和适应性方面的优势。1.2 AI Agent 分类与应用场景根据功能和应用领域，对 AI Agent 进行系统分类，包括任务型 Agent、对话型 Agent、探索型 Agent 等。针对每一类 Agent，结合具体案例，如电商客服场景中的任务...阅读全文
获课：weiranit.fun/5793/获取ZY↑↑方打开链接↑↑咕泡人工智能深度学习系统班第九期是一个致力于培养人工智能深度学习专业人才的课程，以下是关于它的详细介绍：课程内容基础理论：涵盖神经网络的基本概念，让学员了解神经元、网络结构等基础内容，为后续学习搭建理论框架。还会深入讲解深度学习的关键算法，如反向传播算法等，使学员明白模型训练的原理。深度学习架构：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM）等。通过学习这些架构，学员能够掌握图像、序列数据等不同类型数据的处理方法，为解决实际问题提供技术支持。深度学习框架：教授学员如何使用现代深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch 来构建和训练深度学习模型。让学员在实践中掌握框架的使用技...阅读全文
2025最新版黑马程序员软件测试学习路线图获课♥》jzit.top/14566/Web自动化技术全面解析一、Web自动化概述Web自动化是指通过编程方式模拟用户操作，实现对网页的自动控制和数据处理的技术。它已成为现代软件开发、测试和运维工作中不可或缺的工具，主要应用于以下三大领域：自动化测试：Web UI自动化测试、接口测试数据采集：网页内容抓取、信息聚合业务流程自动化：自动填表、定时任务执行二、核心技术体系1. 浏览器自动化引擎(1) Selenium WebDriver支持多语言(Java/Python/C#等)跨浏览器兼容(Chrome/Firefox/Edge等)提供丰富的元素定位和操作API(2) Playwright新兴的现代化浏览器自动化库支持无头模式、移动设备模拟自动等待机...阅读全文
获课♥》789it.top/177/熟练透彻地掌握装饰器（Decorators）在Python编程中的使用，对职业发展具有多重意义。以下是从几个关键方面进行的阐述：一、提升代码可读性和可维护性代码复用：装饰器允许开发者将横切关注点（如日志记录、性能监控、事务处理等）与业务逻辑分离，从而避免代码重复，提升代码复用性。模块化设计：通过装饰器，可以将特定功能封装为独立的模块，使代码结构更加清晰，易于理解和维护。二、增强代码灵活性和可扩展性动态修改行为：装饰器可以在不修改原有函数或类定义的情况下，动态地为其添加额外功能。这提高了代码的灵活性，使得在开发过程中能够轻松地对功能进行扩展或修改。支持AOP编程：装饰器是实现面向切面编程（AOP）的一种有效手段。AOP允许开发者在不改变对象本身代码的情况下...阅读全文
Python主讲移动端自动化测试框架Appium 从基础到项目实战拼课》》》❤ jzit.top/3579/Appium 是一个开源的自动化测试框架，广泛用于移动端应用程序的自动化测试，支持多平台（iOS、Android）。它能够通过 WebDriver 协议与设备进行交互，从而实现对移动应用的自动化控制。学习和使用 Appium 进行移动端自动化测试，通常需要掌握以下几个主要部分：1. Appium 的基础概念跨平台支持：Appium 支持 iOS 和 Android 平台，用户只需写一次测试代码，就可以在不同平台上执行测试。Appium 客户端：它通过 WebDriver 协议提供对设备的操作，包括设备、模拟器/模拟器控制和测试脚本执行。Appium 客户端有多种语言支持，包括 Jav...阅读全文
网易云微专业-大数据开发工程师大数据开发工程师：数据洪流中的架构师与炼金术师一、职业概览：大数据工程师的使命大数据开发工程师是数字经济时代的核心建设者，“获课”负责设计、itxt.top/3038/ 构建和维护能够处理海量数据的基础设施与管道。根据IDC预测，到2025年全球数据总量将达到175ZB，而能够有效挖掘数据价值的大数据工程师已成为各行业竞相争夺的关键人才。核心职责矩阵：复制数据采集 → 数据存储 → 数据处理 → 数据分析 → 数据应用 │ │ │ │ │ ├─日志收集 ├─数据仓库 ├─批处理 ├─OLAP ├─报表系统 ├─IoT接入 ├─数据湖 ├─流处理 ├─机器学习 ├─推荐引擎 └─API集成 └─NoSQL └─ETL └─数据挖掘 └─风控系统技能金字塔（由基础到...阅读全文
获课♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从LLaMA3微调到RAG架构实战，五阶段路径+行业案例解析：金融客服响应提速87%，制造业库存周转率提升18%，医疗诊断融合多模态技术，助你构建企业级AI Agent竞争力。内容由DeepSeek-R1模型生成以下是针对AI Agent 全栈 / 全流程 / 企业级落地实战的系统化指南，结合技术架构、实施路径与行业案例进行结构化整理：一、AI Agent 技术栈全景图1. 核心技术模块模型层：LLM（LLaMA3、GPT-4、Claude2）微调与部署多模态模型（BLIP-2、Segment Anything）集成领域专用模型（金融 NLP、医疗影像分析）框架层：对话框架：LangChain、Rasa、Botpress多轮对...阅读全文
https://97it.top/707/ 摘要 随着信息技术的飞速发展，信息服务在社会各个领域的应用日益广泛。Python作为一种简洁、高效且功能强大的编程语言，已成为开发信息服务的首选工具之一。本文从信息服务的概念出发，探讨了基于Python开发信息服务的优势、关键技术以及实际应用场景。通过构建一个典型的信息服务系统，展示了Python在数据采集、处理、存储和展示方面的强大能力。最后，分析了Python信息服务开发的挑战与未来发展方向，为相关领域的研究和实践提供参考。 关键词 Python；信息服务；数据采集；数据处理；Web开发 一、引言 信息服务是指通过信息技术手段，为用户提供有价值的信息资源和解决方案的过程。随着大数据、云计算和人工智能等技术的兴起，信息服务的应用场景不断拓展，涵盖...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/3210/ 一、系统架构设计 分层模块化架构 数据采集层：部署于交易所托管机房，通过FPGA加速网卡（如Solarflare）实现纳秒级行情捕获，支持CTP/FAST协议解析，采用零拷贝技术降低CPU负载1416。 策略计算层：基于内存数据库（如Redis/Memcached）缓存实时行情，利用SIMD指令集优化向量计算，支持多策略并行回测与实盘执行81418。 订单执行层：采用TCP/UDP双通道冗余传输，集成智能路由算法（如最小延迟路径选择），支持交易所直连（DMA）与算法拆单（TWAP/VWAP）51014。 风控层：实时监控持仓、盈亏及订单流量，通过硬实时内核（如PREEMPT_RT）实现微秒级熔断触发，防止黑天鹅事件导致系统性风险21416。 ...阅读全文
体系课-物联网/嵌入式工程师物联网/嵌入式工程师：技术成长与职业发展指南1. 物联网/嵌入式工程师的核心职责 “获课”itxt.top/2543/物联网（IoT）和嵌入式系统是智能硬件、工业自动化、智能家居等领域的核心技术。作为一名物联网/嵌入式工程师，主要工作包括：嵌入式软件开发：基于MCU（如STM32、ESP32）或MPU（如树莓派、NVIDIA Jetson）开发固件。硬件接口编程：驱动开发（GPIO、I2C、SPI、UART、CAN等）。无线通信协议：Wi-Fi、蓝牙（BLE）、LoRa、Zigbee、NB-IoT等。物联网云平台对接：AWS IoT、阿里云IoT、腾讯云IoT等。边缘计算与AI部署：TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等轻量级AI模型优化。...阅读全文
PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理下 栽 の 地 止 ：jzit.top/1089/PyTorch 提供了丰富的 API 和灵活的机制，允许用户自定义神经网络层、损失函数和优化器，以满足特定的需求。以下是一些 PyTorch 高级特性的介绍：一、自定义层PyTorch 中的 torch.nn.Module 类是所有神经网络模块的基类。要自定义层，需要继承 torch.nn.Module 类并实现 __init__ 和 forward 方法。__init__ 方法: 用于初始化层的参数，例如权重和偏置。forward 方法: 定义层的前向传播逻辑，即如何将输入数据转换为输出数据。示例：自定义全连接层python复制import torch import torch.nn a...阅读全文
朝夕教育 - 机器视觉企业级实战源码机器视觉实战：C++/Python双剑合璧，OpenCV与深度学习框架驱动工业检测、自动驾驶与医疗影像，以模块化架构与实时优化实现高效精准的跨领域解决方案。内容由DeepSeek-R1模型生成获课♥》jzit.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战涉及多个方面，包括技术选型、系统架构设计、算法优化、系统集成与部署等。以下是一个关于机器视觉企业级实战的详细解析：一、技术选型编程语言：C++、Python是机器视觉领域常用的编程语言。C++以其高性能和实时性在嵌入式和底层算法实现中占有优势，而Python则因其简单易用和丰富的生态资源在快速原型开发和算法验证中广受欢迎。开源框架：OpenCV、TensorFlow、PyTorch等是机...阅读全文
SQLMAP从入门到精通SQLMAP从入门到精通：全面掌握自动化SQL注入工具一、SQLMAP基础入门1.1 SQLMAP简介SQLMAP是一款开源的自动化SQL注入工具，“获课”由Python语言编写，itxt.top/2856/ 支持多种数据库管理系统（MySQL、Oracle、PostgreSQL等），能够自动检测和利用SQL注入漏洞。1.2 环境准备bash复制# 安装Python环境（需3.6+版本） sudo apt install python3 python3-pip # 下载SQLMAP git clone --depth 1 https://github.com/sqlmapproject/sqlmap.git # 安装依赖库 pip3 install -r sqlmap...阅读全文
彭涛Python爬虫训练营获课♥》789it.top/14083/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 《Python爬虫从入门到精通》是一本帮助学习者掌握数据抓取与处理技术的指南，内容广泛涵盖了从基础到高级的爬虫技术。以下是对这本书的学习路线和关键技术点的总结，帮助你全面理解和掌握Python爬虫技术。1. 爬虫基础什么是爬虫：爬虫是指模拟浏览器访问网站并获取网页数据的程序。爬虫的目标是从网站上提取信息，进行数据分析或保存。常用的Python爬虫库：requests：用来发送HTTP请求，获取网页内容。BeautifulSoup：解析网页，抽取数据。lxml：另一种强大的HTML/XML解析库，支持XPath。Scrapy：一个强大的Web抓取框架，支持异步爬取、数据清洗等。Selenium：模拟...阅读全文
mk-AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战从LLaMA3微调到RAG架构实战，五阶段路径+行业案例解析：金融客服响应提速87%，制造业库存周转率提升18%，医疗诊断融合多模态技术，助你构建企业级AI Agent竞争力。获课♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是针对AI Agent 全栈 / 全流程 / 企业级落地实战的系统化指南，结合技术架构、实施路径与行业案例进行结构化整理：一、AI Agent 技术栈全景图1. 核心技术模块模型层：LLM（LLaMA3、GPT-4、Claude2）微调与部署多模态模型（BLIP-2、Segment Anything）集成领域专用模型（金融 NLP、医疗影像分析）框架层：对话框架：LangChain、...阅读全文
【14章】Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战”虾崽ke>>>“789it.top/14278/Vue3.5 + Electron + 大模型 跨平台 AI 桌面聊天应用实战必备工具集锦：提升开发效率的利器开发基于 Vue3.5、Electron 和大模型的跨平台 AI 桌面聊天应用，需要借助一系列工具来提升开发效率。以下是一些必备工具集锦，涵盖开发、调试、构建、部署等各个环节：一、开发工具IDE:Visual Studio Code: 轻量级但功能强大的代码编辑器，支持 Vue、Electron 和 Python 等多种语言和框架，拥有丰富的插件生态系统。WebStorm: 功能强大的 JavaScript IDE，提供代码补全、调试、重构等功能，支持 Vue...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13999/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、项目搭建与基础配置 环境部署 克隆ComfyUI官方仓库并创建Python虚拟环境，安装PyTorch、TorchVision等核心依赖项112。 下载Stable Diffusion模型文件（如SD 1.5/2.1或自定义模型），按规范存放至models/checkpoints目录118。 硬件要求：推荐NVIDIA显卡（显存≥6GB）、16GB内存及SSD存储，确保生成效率113。 服务启动与验证 通过python main.py启动本地服务，访问127.0.0.1:8188进入WebUI界面18。 测试基础文本生成图像流程，验证模型加载与节点连接功能917。 二、核心工作流设计与技术要点 节点化流程构建 利...阅读全文
https://97it.top/2729/ 摘要 随着互联网技术的不断发展和企业对技术架构的要求日益提高，现代系统架构正在朝着更加高效、可靠和可扩展的方向发展。尤其是在数据处理、容器化管理、自动化运维等领域，相关技术的组合应用已成为行业趋势。本文从Python、Linux、Kubernetes、MySQL数据库管理（DBA）及Go语言的角度出发，探讨如何在现代系统架构中实现高效的数据管理、自动化部署、服务编排以及系统运维管理，分析其相互配合的优势与应用场景，为实现高效系统架构提供一种综合解决方案。 1. 引言 在现代软件开发中，构建一个高效、可扩展且高可用的系统架构已成为企业和开发团队的核心目标。随着云计算和容器化技术的普及，Kubernetes（K8s）作为一种领先的容器编排平台，已经成...阅读全文
获课：weiranit.fun/13937/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AIOps训练营是一个专注于培养人工智能运维（AIOps）领域专业人才的平台。以下是对AIOps训练营的详细介绍：一、定义与目标AIOps，即Artificial Intelligence for IT Operations的缩写，是指利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来优化IT运维流程，提高运维效率，降低运维成本，并实现智能化的故障预测、根因分析和自动化修复。AIOps训练营的目标就是帮助学员掌握这些先进技术，成为AIOps领域的专业人才。二、核心内容与技能AIOps核心概念：学员需要理解AIOps的定义、重要性以及其在IT运维中的应用场景和优势。数据采集与处理：从多种数据源（如日志、指标、事件）中采集数据，并...阅读全文
C++游戏后端开发（魔兽世界MMOTrinityCore源码拆解）「零声教育」深入TrinityCore架构核心：基于Boost.Asio的高并发TCP连接、MySQL异步连接池驱动数据流转，AI行为树构建智能战斗逻辑。分布式架构支撑万人同服，源码级解析从网络层到游戏逻辑层，提供企业级部署方案与性能调优实战，助开发者掌握C++游戏服务器开发全链路技术。获课♥》jzit.top/14526/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是针对魔兽世界 MMO TrinityCore 源码拆解的系统化技术指南，结合 C++ 架构设计、核心模块分析与企业级实践进行结构化整理：一、TrinityCore 技术栈全景1. 核心架构模块基础服务层：网络通信：基于 Boost.Asio 实现 Reactor 模式，支持...阅读全文
https://97it.top/1845/ 摘要 Java 8 引入的 Stream API 是一种革命性的数据处理方式，它通过流和管道的概念，为集合操作提供了一种声明式和高效的方法。本文深入探讨了 Stream API 的基础概念，包括流的创建、管道的构建以及它们在数据处理中的应用。通过对比传统循环处理方式，展示了 Stream API 在代码可读性、性能优化以及与多核架构的兼容性方面的优势。最后，本文通过实际案例分析，探讨了 Stream API 在复杂数据处理场景中的应用，并对其在现代 Java 开发中的重要性进行了总结。 1. 引言 随着大数据时代的到来，数据处理的效率和可维护性成为软件开发中的关键问题。Java 作为一种广泛使用的编程语言，一直致力于通过语言特性的改进来满足开发者...阅读全文
https://97it.top/155/ 摘要 MongoDB 是一种广泛使用的 NoSQL 数据库，以其灵活的数据模型和高性能著称。本文详细探讨了 MongoDB 的安装与配置过程，涵盖了从单机部署到生产环境集群配置的全流程。通过系统化的讲解，本文旨在为开发者提供 MongoDB 安装与配置的理论支持和实践指导，帮助其在不同场景下高效部署和管理 MongoDB。 1. 引言 MongoDB 是一种文档型数据库，适用于处理非结构化或半结构化数据。其灵活的 JSON-like 数据模型和水平扩展能力使其在大数据、实时分析和内容管理等领域广泛应用。本文将从单机安装、基本配置到生产环境的高可用集群配置，全面介绍 MongoDB 的安装与配置方法。 2. MongoDB 单机安装 2.1 安装前的...阅读全文
AI大模型入门课程2025年AI大模型入门课程全攻略：从零基础到实战应用人工智能领域正经历着前所未有的变革，“获课”大模型技术已成为推动这一变革的核心引擎。itxt.top/14463/ 随着ChatGPT、Sora等大模型的火爆出圈，AI大模型相关岗位需求激增，薪资水平持续走高。本文将为初学者提供一份全面的AI大模型入门学习指南，涵盖从基础理论到实战应用的全套学习路径，帮助您系统掌握这一前沿技术，把握时代机遇。一、AI大模型学习基础准备踏入AI大模型领域的第一步是建立坚实的数学和编程基础。数学作为人工智能的基石，需要重点掌握三个核心领域：线性代数、微积分以及概率与统计。线性代数中的矩阵运算、特征值与特征向量等概念是理解神经网络权重更新的关键；微积分的导数与梯度则为优化算法提供了理论支持；而...阅读全文
载ke程：789it.top/5773/获取ZY↑↑方打开链接↑↑介绍Python爬虫的基本概念、工具和库1. Python爬虫的基本概念网络爬虫（Web Crawler）是一种自动访问网页并提取信息的程序。Python因其简洁的语法和丰富的库，成为编写网络爬虫的热门语言。爬虫的基本工作流程包括发送HTTP请求、获取网页内容、解析网页数据以及存储数据。2. Python爬虫的主要工具和库2.1 Requests功能：用于发送HTTP请求，获取网页内容。特点：简单易用，支持多种HTTP方法（GET、POST等）。示例代码：python复制import requestsresponse = requests.get('https://www.example.com')print(response...阅读全文
"完结无密】TensorFlow＋CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉" 这样的表述通常指的是一个关于使用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）进行AI图像处理的课程或教程系列已经全部完成，并且暗示该资源没有加密或者限制访问。这种类型的课程旨在帮助学员掌握如何利用深度学习技术，特别是通过TensorFlow框架来实现计算机视觉任务。获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程概述1. 基础知识介绍Python编程：由于TensorFlow主要使用Python作为接口语言，因此了解Python编程基础是必要的。数学基础：包括线性代数、概率论与统计学以及微积分等，这些都是理解深度学习算法的重要工具。2. 深度学习与CNN神经网络简介：前馈神经网络...阅读全文
获课：weiranit.fun/1848/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下为你构建一个完整的 Python 自动化测试开发实战学习路径，涵盖基础技能、测试框架、持续集成等内容，帮助你在学习结束后能够顺利就业。一、课程基础内容1. Python 基础数据类型与变量：掌握整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等基本数据类型的定义和使用。收起python# 示例：列表操作my_list = [1, 2, 3]my_list.append(4)print(my_list)控制流语句：学会使用if-else、for、while等语句进行程序逻辑控制。收起python# 示例：if-else 判断num = 5if num > 10: print("大于 10")else: print("小于等于 10"...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13617/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程架构设计理念 1. 全栈能力矩阵构建 三层技术栈融合：整合前端（Vue3/React）、后端（FastAPI/Flask）、数据库（MySQL/MongoDB）技术，通过电商系统项目实践实现全链路开发能力培养2712 跨领域技术融合：在智能制造场景中融合时序数据库TDengine与PyTorch预测模型，设备故障预警准确率提升至92%114 企业级工程规范：集成SonarQube代码质量检测与GitLab CI/CD流水线，构建日均30次安全发布体系916 2. 2025技术前瞻性布局 量子计算融合：通过Qiskit实现Shor算法模拟，助力金融领域加密系统升级，运算效率较传统方案提升8倍614 边缘计算优化...阅读全文
获课♥》789it.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑OpenCV与YOLOv8双剑合璧，从工业零件毫米级尺寸测量到实时目标追踪，再到PyTorch驱动的表面缺陷智能识别，三大实战源码揭秘机器视觉如何让生产线更精准、监控更智能、质检更高效。内容由DeepSeek-R1模型生成机器视觉企业级实战源码通常涉及多个复杂度和应用场景，以下提供几个典型的实战源码示例及其解析：一、工业检测场景在工业生产线上，常常需要对零件的尺寸进行精确测量以确保产品质量。以下是一个使用Python和OpenCV库实现工业零件尺寸测量的示例代码：Pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('part_image.jpg')gray =...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/3299/ 一、技术选型与工具链解析 Selenium3：浏览器自动化核心引擎 功能定位：支持跨浏览器（Chrome、Firefox等）地Web元素操作与交互，通过WebDriver协议实现页面控件定位（如XPath、CSS选择器）、表单提交、弹窗处理等功能48。 版本优势：相较于旧版，Selenium3强化了对W3C标准化协议的支持，提升浏览器兼容性及稳定性，支持Headless模式（无界面测试）以提高执行效率616。 Pytest：灵活高效的测试框架 核心特性：支持参数化测试、Fixture依赖注入、分布式执行（通过pytest-xdist插件）、失败重试（pytest-rerunfailures）等功能，简化测试用例管理与执行流程3712。 插件生...阅读全文
获课♥》789it.top/1916/Python高级爬虫实战：系统掌握破解反爬技能一、爬虫与反爬虫的攻防演进爬虫技术的发展脉络基础请求阶段：简单的HTTP请求与HTML解析动态渲染阶段：应对JavaScript渲染页面的爬取需求智能爬取阶段：结合机器学习的内容识别与提取分布式架构阶段：大规模数据采集的系统化解决方案反爬虫技术的升级路径从简单的User-Agent验证到复杂的行为指纹分析从单一验证码到多因素混合验证体系从静态规则拦截到基于机器学习的动态防御攻防平衡的艺术合法合规的爬取策略设计尊重robots.txt协议与网站服务条款请求频率的合理控制与目标服务器负载考量二、高级反爬虫技术剖析身份验证类防御Cookie验证机制：会话保持技术登录状态维持加密Cookie解析Token防护体系：C...阅读全文
思科网络认证工程师 CCNA 373班下栽课♥》789it.top/4100/思科认证网络工程师（CCNA，Cisco Certified Network Associate）是思科公司推出的初级网络认证，旨在验证持证者具备基础网络知识和技能，能够安装、配置和维护中小型网络。以下是 CCNA 的详细解析：一、认证核心内容技能要求网络基础知识：OSI 七层模型、TCP/IP 协议栈、IP 寻址与子网划分。路由与交换：静态路由、RIP、OSPF、EIGRP 等协议配置，交换机 VLAN、Trunk、STP 等操作。广域网（WAN）技术：专线、ISDN、帧中继等连接配置。网络安全：访问控制列表（ACL）、NAT、基本防火墙配置。无线局域网（WLAN）基础：SSID、BSS、ESS 等概念及配置。...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/3564/ 一、课程定位与核心模块 企业级测试框架设计目标 技术融合：以Selenium3.0为核心，集成Python/Pytest编程语言、Allure报告系统、Jenkins持续集成工具，构建覆盖Web自动化测试全流程的技术栈511。 平台级扩展性：支持跨浏览器（Chrome/Firefox/Edge）、跨终端（PC/移动端H5）、分布式测试（Selenium Grid）及数据驱动测试（Excel/YAML），适配电商、金融等高并发场景1618。 分阶段递进式学习体系 课程分为五大模块： 基础篇：Selenium3.0环境搭建（浏览器驱动配置、元素定位策略）、Python语法精讲； 框架篇：Page Object Model（PO模式）分层设计、日志...阅读全文
技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统(完结)拼课》》》❤ 789it.top/5271/如何快速实现一个数据库原型：语言选择与开发步骤在开发一个数据库系统时，快速实现原型是评估系统功能、性能和架构的重要步骤。原型的目的是测试设计理念、确定需求的可行性，并为后续的开发提供参考。在这篇文章中，我们将探讨如何通过选择合适的编程语言，快速实现一个数据库原型，以及开发过程中应该遵循的基本步骤。一、数据库原型开发的目标在数据库原型开发中，我们关注的核心目标包括：功能验证：确保数据库设计能够满足基本需求。性能评估：评估数据存储、检索及更新的效率。灵活性和扩展性：原型需具备一定的可扩展性，以便未来进行优化或集成更复杂的功能。数据库原型通常不需要完美的性能或完整的功能，而是更多地聚焦于验证设计的可行...阅读全文
获课♥》789it.top/2856/SQLMap：渗透测试利器详解与安装指南SQLMap是一款开源的自动化SQL注入工具，由Python语言编写，主要用于检测和利用Web应用程序的SQL注入漏洞。作为渗透测试领域的"瑞士军刀"，它能够自动识别和利用多种SQL注入技术，支持广泛的数据库管理系统。一、SQLMap核心功能解析1. 核心能力矩阵2. 技术特性优势智能检测引擎：自动识别最佳注入技术参数解析系统：支持GET/POST/JSON等多种参数格式规避机制：内置WAF绕过技术（如分块传输编码）数据导出：支持CSV/HTML/XML等多种格式二、安装部署指南1. 系统环境准备最低要求：Python 2.6/2.7 或 3.x操作系统：Linux/Windows/macOS磁盘空间：50MB...阅读全文
七月在线-机器学习集训营 第九期拼课》》》❤ jzit.top/1158/Matplotlib数据可视化是指使用Matplotlib库将数据以图表的形式直观呈现出来的过程。以下是对Matplotlib数据可视化的详细解释：一、定义与用途定义：Matplotlib是Python中一个强大的绘图库，它提供了广泛的绘图选项，用于创建高质量的静态、动态和交互式图表。数据可视化则是使用这些图表将数据以更直观、易于理解的方式呈现出来。用途：Matplotlib数据可视化广泛应用于数据科学、科学研究、工程绘图等多个领域，帮助用户更好地理解数据、发现数据中的规律和趋势。二、支持的图表类型Matplotlib支持多种常见的图表类型，包括但不限于：折线图：用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。散点图：用于...阅读全文
获课♥》jzit.top/4327/获取ZY↑↑方打开链接↑↑数据库标准库与ORM简化数据持久化操作，进程线程模型是并发编程核心，理解其特性和适用场景，对设计高效可靠系统至关重要。从连接管理到对象映射，从进程隔离到线程共享，掌握这些基石技术能大幅提升开发效率与系统稳定性。内容由DeepSeek-R1模型生成数据库标准库、ORM模型与进程线程概念解析一、数据库标准库1. 基本概念数据库标准库是编程语言提供的与数据库交互的官方接口集合，它定义了：统一的数据库连接方式标准化的SQL执行方法结果集处理机制事务管理接口2. 主要功能连接管理：建立/关闭数据库连接，支持连接池SQL执行：执行查询(select)和更新(insert/update/delete)语句结果处理：获取查询结果并以数据结构形式...阅读全文
获课♥》jzit.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉实战：C++/Python双剑合璧，OpenCV与深度学习框架驱动工业检测、自动驾驶与医疗影像，以模块化架构与实时优化实现高效精准的跨领域解决方案。内容由DeepSeek-R1模型生成机器视觉企业级实战涉及多个方面，包括技术选型、系统架构设计、算法优化、系统集成与部署等。以下是一个关于机器视觉企业级实战的详细解析：一、技术选型编程语言：C++、Python是机器视觉领域常用的编程语言。C++以其高性能和实时性在嵌入式和底层算法实现中占有优势，而Python则因其简单易用和丰富的生态资源在快速原型开发和算法验证中广受欢迎。开源框架：OpenCV、TensorFlow、PyTorch等是机器视觉领域的主流开源框架。OpenC...阅读全文
达内Python人工智能全日制就业课｜2024年11月完结拼课》》》❤ 789it.top/14435/图像的平移、缩放、旋转等几何变换是计算机图形学和图像处理的基础操作，其数学原理和实现方法涉及坐标系变换、像素插值等核心概念。以下从原理到实践的系统解析：一、图像几何变换的数学基础1. 二维仿射变换（Affine Transformation）通用矩阵表示：[x′y′1]=[abtxcdty001][xy1]x′y′1=ac0bd0txty1xy1(x,y)(x,y)：原图像素坐标(x′,y′)(x′,y′)：变换后坐标tx,tytx,ty：平移量a,b,c,da,b,c,d：控制旋转、缩放、错切特殊形式：平移：a=d=1a=d=1, b=c=0b=c=0缩放：tx=ty=0tx=ty=0,...阅读全文
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download： https://www.daxiacode.com/7424.html【资源介绍】:AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识。机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。文本表示与向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、word2vec等，能够将文本数据转化为向量表示。语言模型和序列模型：熟悉语言模型的概念和常用模型，如N-gram、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并能应用于文本生成...阅读全文
download : https://www.daxiacode.com/4346.html〖资源目录〗:├──{10}–第11周JMeter性能测试| ├──{1}–性能测试认知| | ├──{1}–第1章Bug引发的又一次思考| | ├──{2}–第2章性能测试认知| | └──{3}–第3章课程总结| └──{2}–JMeter测试工具篇| | ├──{0}–附件| | ├──{1}–第1章课程介绍| | ├──{2}–第2章JMeter介绍与安装| | ├──{3}–第3章JMeter模拟多用户同时发送请求| | ├──{4}–第4章JMeter脚本开发精要技巧| | └──{5}–第5章课程总结├──{11}–第12周JMeter性能测试项目实战| ├──{1}–Linux与MyS...阅读全文
