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Python函数绘图与高等代数互融实例(四):设置X|Y轴参考线|参考区域
Python函数绘图与高等代数互融实例(五): 则线图综合案例
一: SQLite3创建表时主键自增长
1: sqlite支持建立自增主键 create table t_user (id integer primary key autoincrement,age int(2), name varchar(10),address varchar(100) )2: 联合主键
create table t_user
(address_id varchar(20),
id integer primary key autoincrement, age int(2),
name varchar(10),
address varchar(100),primary key (id,address_id )
)
注意：在创建联合主键时，主键创建要放在所有字段最后面，否则也会创建失败
二: Python使用SQLite3创建表
import sqlite3'''由于Python已经内置了SQLite3,直接引入SQLite3模块即可使用
'''# 连接到数据库SQLite
# 数据库文件时data.db,如果文件不存在,则自动在当前目录下面创建conn = sqlite3.connect('data.db')
# 创建一个游标对象Cursor
cursor = conn.cursor()
# 执行一条建表语句,创建t_user表
try:cursor.execute("create table t_user (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,"" age int(2), name varchar(10),address varchar(100))")# 提交conn.commit()
except Exception as err:conn.rollback()print("error: ", err)
finally:print("执行finally模块: ", "关闭系统资源")# 关闭游标cursor.close()# 关闭Connection对象conn.close()
三: 批量插入主键自增长数据主键的赋值
import sqlite3'''对数据库SQLite3执行CRUD操作
'''conn = sqlite3.connect("data.db")cursor = conn.cursor()
param = [(None, 20, "老王", "北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001"),(None, 23, "老李", "北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011"),(None, 22, "老高", "北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021"),(None, 25, "老函", "北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031"),(None, 80, "老彪", "北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041"),(None, 90, "老表", "北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051")]
try:# 批量插入数据sql = 'insert into t_user values(?,?,?,?)'cursor.executemany(sql, param)conn.commit()
except Exception as err:print("插入数据异常: ", err)conn.rollback()
finally:cursor.execute("select * from t_user")resultSet = cursor.fetchall()for item in resultSet:print("数据库表(t_user)数据集: ", item)# 释放资源,关闭游标cursor.close()# 关闭连接conn.close()
四: 查看执行结果
D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\ClassGrammarExecutorCRUD.py
数据库表(t_user)数据集: (1, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集: (2, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集: (3, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集: (4, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集: (5, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集: (6, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')
数据库表(t_user)数据集: (7, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集: (8, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集: (9, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集: (10, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集: (11, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集: (12, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')
数据库表(t_user)数据集: (13, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集: (14, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集: (15, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集: (16, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集: (17, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集: (18, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')
数据库表(t_user)数据集: (19, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集: (20, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集: (21, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集: (22, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集: (23, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集: (24, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')Process finished with exit code 0
五：SQLite3批量插入的方式
通过Python脚本向sqlite3数据库批量插入数据这里记录两种批量插入数据的方式：
1、通过execute，用for语句循环
#导入sqlite3包
import sqlite3
# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect("data.db")
#获取一个游标对象
cursor=conn.cursor()
#设置参数i，for语句循环
for i in range(1,10):param=str(i)sql="insert into t_user values(?,?,?,?)"cursor.execute(sql,param)conn.commit()
#关闭连接
conn.close()
cursor.close()2、通过executemany，数据的格式必须为list[tuple(),tuple(),tuple()]或者tuple(tuple(),tuple(),tuple())import sqlite3
# 打开数据库连接
conn = sqlite3.connect("data.db")
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = conn.cursor()
#批量插入数据;mysql使用% sqlite使用?
sql="insert into t_user values(?,?,?,?)"
#每一个值都作为一个元组，整个参数集作为一个元组
param=((111111,'haha',13),(22222,'hehe',34))
#或者每一个值作为元组，整个参数集作为list ：param=[(111111,'haha',13),(22222,'hehe',34)]
#使用executemany方法批量插入数据
cursor.executemany(sql,param)
#提交
conn.commit()
#关闭
conn.close()
cursor.close()===============================================================================
三、cursor执行命令的方法
1、 callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
2、 execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
3、executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
4、nextset(self):移动到下一个结果集
===============================================================================四、cursor接受返回值的方法
1、 fetchall(self):接收全部的返回结果行.
2、 fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.
3、 fetchone(self):返回一条结果行.
4、 scroll(self, value, mode=‘relative’):移动指针到某一行.如果mode=‘relative’,则表示从当前所在行移动value条,如果mode=‘absolute’,则表示从结果集的第一 行移动value条
#执行查询的操作cursor.execute("select * from cdinfo")
#用fetcall方法获取查询返回的全部结果，将结果保存到tup，每条结果都是元组类型，所有的元组组成了一个元组集tup=cursor.fetchall()print（tup）#输出整个结果 print tup[0][3]#输出元组集中，第一个元组的第四个元素
六: Python查询SQLite3数据库的三种方式
import sqlite3'''Python提供了三种查询数据的函数:fetchone(): 获取查询结果集中的下一条记录fetchmany(size)获取指定数量的记录fetchall():获取结果集中的所有记录'''conn = sqlite3.connect("data.db")
cursor = conn.cursor()
userId = 5
try:sql = "select * from t_user"cursor.execute(sql)# 获取查询结果resultOne = cursor.fetchone()print("resultOne: ", resultOne)resultTwo = cursor.fetchmany(20)print("resultTwo: ", resultTwo)resultAll = cursor.fetchall()print("resultAll: ", resultAll)# 使用占位符?,可以避免SQL注入的风险,元组作为参数传值,元组中只有一个元素时,最后的逗号不能去掉resultWhere = cursor.execute("select * from t_user where id <= ?", (userId,))print()print("resultWhere: ", resultWhere.fetchall())
except Exception as err:print("系统异常: ", err)finally:cursor.close()conn.close()
七： 执行结果
D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\ClassGrammarBatchOperation.py
resultOne: (1, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
resultTwo: [(2, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (3, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (4, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (5, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (6, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (7, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (8, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (9, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (10, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (11, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (12, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (13, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (14, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (15, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (16, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (17, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (18, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (19, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (20, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (21, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')]
resultAll: [(22, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (23, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (24, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (25, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (26, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (27, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (28, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (29, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (30, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (31, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (32, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (33, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (34, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (35, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (36, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (37, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (38, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (39, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (40, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (41, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (42, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (43, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (44, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (45, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (46, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (47, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (48, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (49, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (50, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (51, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (52, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (53, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (54, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (55, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (56, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (57, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (58, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (59, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (60, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (61, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (62, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (63, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (64, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (65, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (66, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (67, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (68, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (69, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (70, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (71, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (72, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (73, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (74, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (75, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (76, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (77, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (78, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (79, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (80, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (81, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (82, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (83, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (84, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (85, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (86, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (87, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (88, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (89, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (90, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (91, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (92, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (93, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (94, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (95, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (96, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (97, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (98, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (99, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (100, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (101, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (102, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (103, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (104, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (105, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (106, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (107, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (108, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (109, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (110, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (111, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (112, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (113, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (114, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')]resultWhere: [(1, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (2, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (3, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (4, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (5, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')]
Process finished with exit code 0
八: 更新数据
import sqlite3'''对数据库SQLite3执行update操作
'''conn = sqlite3.connect("data.db")cursor = conn.cursor()try:sql = "update t_user set name=? where id = ?"cursor.execute(sql, ('老杨', 1)) # id为1的字段更新为"老杨"conn.commit()print('执行成功!')
except Exception as err:print("update时发生了异常: ", err)conn.rollback()
finally:result = cursor.execute("select * from t_user where id = ?", (1,))print("更新后的数据为: ", result.fetchone())print("游标,数据库连接关闭,释放连接资源.....")cursor.close()conn.close()
九: 删除操作
import sqlite3'''对数据库SQLite3执行delete操作
'''conn = sqlite3.connect("data.db")cursor = conn.cursor()
try:sql = "delete from t_user where id = ?"cursor.execute(sql, (204,)) # id=201记录删除conn.commit()print('执行成功!')
except Exception as err:print("删除时发生了异常: ", err)conn.rollback()
finally:result = cursor.execute("select * from t_user where id = 204")for item in result.fetchall():print("删除后的数据为: ", item)print("游标,数据库连接关闭,释放连接资源.....")cursor.close()conn.close()
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pytorch第一天（tensor数据和csv数据的预处理）lm老师版
tensor数据： import torch import numpyx torch.arange(12) print(x) print(x.shape) print(x.numel())X x.reshape(3, 4) print(X)zeros torch.zeros((2, 3, 4)) print(zeros)ones torch.ones((2,3,4)) print(ones)randon torch.randn(3,4) print(randon)a …...
CSP-J第二轮试题-2021年-1.2题
文章目录 参考：总结 [CSP-J 2021] 分糖果题目背景题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1 样例 #2样例输入 #2样例输出 #2 样例 #3样例输入 #3样例输出 #3 提示答案1答案2-优化 [CSP-J 2021] 插入排序题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样…...
怒刷LeetCode的第16天（Java版）
目录 第一题 题目来源 题目内容 解决方法 方法一：迭代 方法二：模拟 方法三：循环模拟 方法四：传递 第二题 题目来源 题目内容 解决方法 方法一：回溯 方法二：枚举优化 第三题 题目来源 题目…...
让大脑自由
前言 作者写这本书的目的是什么？ 教会我们如何让大脑更好地为自己工作。 1 大脑的运行机制是怎样的？ 大脑的基本运行机制是神经元之间通过突触传递信息，神经元的兴奋和抑制状态决定了神经网络的运行和信息处理，神经网络可以通过…...
Arcgis克里金插值报错：ERROR 010079: 无法估算半变异函数。 执行(Kriging)失败。
Arcgis克里金插值报错：ERROR 010079: 无法估算半变异函数。 执行(Kriging)失败。 问题描述： 原因： shape文件的问题，此图可以看出，待插值的点有好几个都超出了地理范围之外，这个不知道是坐标系配准的问…...
Docker Compose安装
title: “Docker Compose安装” createTime: 2022-01-04T19:08:1508:00 updateTime: 2022-01-04T19:08:1508:00 draft: false author: “name” tags: [“docker”,“docker-compose”] categories: [“install”] description: “测试的” docker-compose安装步骤 1.下载 u…...
机器人过程自动化(RPA)入门 7. 处理用户事件和助手机器人
在UiPath中，有两种类型的Robot用于自动化任何流程。一个是后台机器人，它在后台工作。它独立工作，这意味着它不需要用户的输入或任何用户交互。另一个是前台机器人，也被称为助理机器人。 本章介绍前台机器人。在这里，我们将了解自动化过程中通过简单按键、单击鼠标等触发事…...
在linux下预览markdown的方法，转换成html和pdf
背景 markdown是一种便于编写和版本控制的格式，但却不便于预览——特别是包含表格等复杂内容时，单纯的语法高亮是远远不够的——这样就不能边预览边调整内容，需要找到一种预览方法。 思路 linux下有个工具，叫pandoc，…...
AIOT入门指南：探索人工智能与物联网的交汇点
AIOT入门指南：探索人工智能与物联网的交汇点 1. 引言 随着技术的快速发展，人工智能（AI）和物联网（IoT）已经成为当今最热门的技术领域。当这两个领域交汇时，我们得到了AIOT - 一个结合了AI的智能…...
CCC数字钥匙设计【NFC】 --车主配对流程介绍
1、车主配对流程介绍 车主配对流程可以通过车内NFC进行，若支持UWB测距，也可以通过蓝牙/UWB进行，本文主要介绍通过NFC进行车主配对的流程。 整个配对流程相对较为复杂，本文主要梳理整体的步骤流程，其中的每个细节流程未…...
STM32F4基本定时器使用和原理详解
STM32F4基本定时器使用和原理详解 前言如何确定定时器挂载在哪条时钟线上配置及使用方法参数配置PrescalerCounter ModeCounter Periodauto-reload preloadTrigger Event Selection 中断配置生成的代码及使用方法初始化代码基本定时器触发DCA或者ADC的代码讲解中断代码定时启动…...
MVC 数据库
MVC 数据库 引言 在软件开发领域，Model-View-Controller（MVC）是一种流行的软件架构模式，它将应用程序分为三个核心组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系，以…...
TRS收益互换：跨境资本流动的金融创新工具与系统化解决方案
一、TRS收益互换的本质与业务逻辑 （一）概念解析 TRS（Total Return Swap）收益互换是一种金融衍生工具，指交易双方约定在未来一定期限内，基于特定资产或指数的表现进行现金流交换的协议。其核心特征包括&am…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型（LLM）的广泛应用，开发者常面临多个挑战： 各大模型（OpenAI、Claude、Gemini、Ollama）接口风格不统一；缺乏一个统一平台进行模型调用与测试；本地模型 Ollama 的集成与前…...
Yolov8 目标检测蒸馏学习记录
yolov8系列模型蒸馏基本流程，代码下载：这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中，**知识蒸馏（Knowledge Distillation）**被广泛应用，作为提升模型…...
Web中间件--tomcat学习
Web中间件–tomcat Java虚拟机详解 什么是JAVA虚拟机 Java虚拟机是一个抽象的计算机，它可以执行Java字节码。Java虚拟机是Java平台的一部分，Java平台由Java语言、Java API和Java虚拟机组成。Java虚拟机的主要作用是将Java字节码转换为机器代码&#x…...
第八部分：阶段项目 6：构建 React 前端应用
现在，是时候将你学到的 React 基础知识付诸实践，构建一个简单的前端应用来模拟与后端 API 的交互了。在这个阶段，你可以先使用模拟数据，或者如果你的后端 API（阶段项目 5）已经搭建好，可以直接连…...
LangChain 中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解《二》
🧠 LangChain 中 TextSplitter 的使用详解：从基础到进阶（附代码） 一、前言 在处理大规模文本数据时，特别是在构建知识库或进行大模型训练与推理时，文本切分（Text Splitting） 是一个…...
Mysql故障排插与环境优化
前置知识点 最上层是一些客户端和连接服务，包含本 sock 通信和大多数jiyukehuduan/服务端工具实现的TCP/IP通信。主要完成一些简介处理、授权认证、及相关的安全方案等。在该层上引入了线程池的概念，为通过安全认证接入的客户端提供线程。同样在该层上可…...
【若依】框架项目部署笔记
参考【SpringBoot】【Vue】项目部署_no main manifest attribute, in springboot-0.0.1-sn-CSDN博客 多一个redis安装 准备工作： 压缩包下载：http://download.redis.io/releases 1. 上传压缩包，并进入压缩包所在目录，解压到目标…...