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在PyCharm远程开发中，遇到中文文件名无法显示和创建的问题。排查发现是由于PyCharm后端进程未加载Linux系统的LANG和LC_ALL环境变量，导致JVM无法处理UTF-8路径。解决方案是修改服务器上的pycharm.sh启动脚本，强制注入LANG=zh_CN.utf8和LC_ALL=zh_CN.utf8环境变量，并重启后端服务。关键点在于确认进程实际环境变量，并注意远程开发中客户端与服务器配置的差异。

Python版本：python3.7+前端：vue.js+elementui框架：django/flask都有,都支持后端：python数据库：mysql数据库工具：Navicat开发软件：PyCharm1.进一步理解软件技术与理论知识。2.掌握软件编程的设计方法。3.进一步理解b/s模式的开发运用。4.掌握python软件编程,数据库mysql的使用。5.加强vue.js前端实践能力训练。6.掌握程序测试方法与技术。.Python语言。

Uvicorn运行的地址和端口（必须和启动命令一致）#可选：多节点负载均衡（如多Uvicorn实例）server{#客户端请求体最大尺寸（适配文件上传，根据需求调整）#所有请求转发给Uvicorn#反向代理到Uvicorn服务#传递真实客户端IP和Host#超时配置（避免长连接断开）#缓冲区配置（优化大请求）

本文介绍了一个使用python进行免费pdf文档合并的实现方案。使用该方案，还可以针对同一个路径下的多个文件进行合并操作，还可以利用Python的正则表达式对文件名进行筛选。综合来说，该工具对于熟练使用Python的人来说，是一大办公福音。

本文介绍了一个基于Python开发的PDF电子印章工具，主要功能包括PDF预览、印章加载、精准定位盖章、撤销操作和保存文件。该工具使用PyQt5实现图形界面，PyMuPDF处理PDF文件，支持可视化操作和坐标转换。核心功能包括：1)PDF文件打开预览；2)加载PNG/JPG格式印章图片；3)精确点击定位盖章位置；4)调整印章大小；5)撤销/清空操作；6)保存盖章后的PDF。文章详细解析了坐标转换、印章叠加、滚动预览修复等关键技术点，并提供了完整的Python实现代码。该工具解决了数字化办公中PD

定义层数+定义前向传播顺序@浙大疏锦行。

Selenium是一款用于浏览器自动化的测试工具，常用于爬取动态渲染页面。摘要介绍了其核心操作：1)浏览器控制包括页面导航、窗口管理等基础操作；2)元素定位提供8种方法（ID/XPath/CSS等）来获取页面元素；3)元素交互支持点击、输入文本等操作；4)提供JavaScript执行和等待机制处理动态内容。重点强调了元素定位策略和必须调用的quit()方法，避免进程残留。

本文介绍了Python中os模块的核心功能与应用技巧。主要内容包括：1)os模块基础操作，如路径拼接、目录遍历和文件信息获取；2)实用文件处理技巧，包括批量处理、递归搜索和安全操作；3)实际应用示例——数据文件分析器的实现；4)最佳实践建议，如使用pathlib替代os.path、安全删除文件等；5)常见问题解决方案，如跨平台路径、文件编码和大文件处理。文章强调使用with语句、路径标准化和文件存在性检查等稳健编码实践，帮助开发者高效处理文件系统操作。

本文介绍了一个处理GBK编码汉字的Python工具类GBKHandler，实现了GBK编码与解码、合法性校验、批量过滤和文件读写功能。该工具类采用双重容错机制：优先使用Python内置方法处理，失败时提供手动解析兜底；支持大文件分块处理避免内存溢出；严格遵循GBK编码规则（ASCII单字节、汉字双字节）。核心功能包括字符串与GBK字节流的双向转换、有效GBK字符识别、非GBK字符过滤，以及文件的GBK编码读写操作。通过示例展示了各类场景下的使用方法，验证了编码解码的正确性和容错性。

测试是复杂的，但是通过遵循一些原则并妥善划分步骤，可以实现有效的测试。首先，不能为了测试代码而测试，应该关注代码预期。然后，遵循测试驱动开发的三条规则，确保你为公司编写了真正有效的代码，并且可以跟踪应用程序中哪些内容是重要的。最后，为了编写每个场景，你需要遵循AAA框架，确保没有遗漏（Arrange）、（Act）和（Assert）这三个步骤中的任何一个。这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！

是一个开源、高性能的，Redis=REmoteDIctionaryServer（远程字典服务器）。它不是简单的键值存储，而是支持字符串、列表、哈希、集合等多种复杂数据结构，使其成为构建现代实时应用的“瑞士军刀”。简单来说，你可以把它理解为一个，专门处理需要极速读写和复杂操作的临时数据。

B/S为本系统的开发模式，MySQL对本系统进行数据存储，选用Nginx为本系统的WEB服务器。1.3.1Python编写的一个开源代码的Web框架[10]为Django。Python的代码编写人员就能够非常轻松地完成一个正式网站需要的巨量工作量内容，并且进一步研究出功能齐全的Web服务。Django本身基于MVC模型，即Model+View+Controller设计模式，MVC可以让后续对程序的变更和延伸简单操作，并且使软件任意一部分的重复利用[11]。

临时修改jupyternotebook目录

本文详细介绍了KerasSequential模型的两种创建方式（一次性定义和增量添加）及层的管理方法。主要内容包括：1）通过层列表或add()方法构建模型；2）使用layers属性访问和操作层；3）用pop()移除最后一层；4）模型和层的命名规范及其重要性。文章还提供了完整示例，展示了如何综合运用这些操作，并总结了关键注意事项，如输入形状推断和层名唯一性等。这些知识是使用Sequential模型的基础，有助于构建灵活可维护的神经网络。

本文全面介绍了TensorFlow深度学习框架的核心概念与应用实践。主要内容包括：1）TensorFlow框架概述与发展历程，突出其强大的生态系统和多平台兼容性；2）环境安装配置指南，涵盖CPU/GPU版本安装及验证方法；3）核心概念详解，包括张量操作、计算图机制和自动微分；4）模型构建方法，重点介绍KerasAPI、Sequential模型和FunctionalAPI；5）实战案例演示，通过CIFAR-10图像分类任务展示CNN模型构建、训练评估全流程。文章提供了丰富的代码示例，帮助读者从入门到进阶掌

今天咱们要学Python的“面向对象核心”——类（Class）。它就像一个“对象模板”，能把“数据（属性）”和“操作数据的逻辑（方法）”封装在一起。比如用Student类定义学生的模板，包含“姓名、年龄、成绩”这些属性，以及“显示成绩、计算平均分”这些方法，创建具体学生（比如小明、小红）时，直接用模板实例化即可，不用重复写字典和函数。学会类，你就能更灵活地模拟现实中的对象，为后面的复杂项目（比如游戏角色、Web用户系统）打基础。

本文详细介绍了TensorFlow中稀疏张量（tf.sparse.SparseTensor）与核心API的协同使用方法。主要内容包括：与tf.keras的集成：通过设置sparse=True支持稀疏输入，但Dense层会转换为密集输出与tf.data的配合：支持稀疏数据的批处理、解批和变换操作，保持稀疏性与tf.train.Example的交互：通过VarLenFeature和SparseFeature解析稀疏数据文章通过代码示例展示了如何在实际场景中使用稀疏张量，并强调了关键注意事项，如输入层设置

优化器选择没有“银弹”，精准匹配场景才是关键。本文通过三大实战案例，直击算法工程师的调参困境：为何BERT必须用AdamW？因其解决了L2正则与自适应学习率的“耦合冲突”，避免参数过度衰减。为何强化学习偏爱SGD？其动量机制能抵御高方差梯度噪声，而Adam的“过度适应”反成弱点。为何大语言模型依赖梯度累积？它用时间换空间，在小显存下模拟大Batch的稳定性。核心在于理解优化器底层逻辑，根据数据噪声、内存限制与梯度特性做出明智选择。

摘要：图像缩放是通过调整图像尺寸实现几何变换的基础操作，OpenCV的cv2.resize()函数支持多种缩放方式。核心原理包括插值算法选择（INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC等）和尺寸比例计算。实现场景包括固定比例缩放、指定尺寸缩放、保持宽高比缩放等，应用涵盖图像预处理、多分辨率显示等。关键注意事项包括尺寸格式转换（width,height）、插值算法选择（缩小推荐INTER_AREA，放大推荐INTER_CUBIC）以及中文路径处理等问题。

摘要：在Python中使用Matplotlib绘制函数图时，若标题或坐标轴包含汉字可能出现乱码。解决方法是通过设置plt.rcParams['font.family']为系统自带字体（如HeitiTC），无需下载第三方字体。文章演示了如何查看可用字体列表，并以Michaelis-Menten方程拟合为例，展示了完整的代码实现过程，包括数据生成、曲线拟合和可视化步骤，确保汉字正常显示在图表标题、坐标轴标签和图例中。（149字）

Python数据模型是Python语言的核心架构，定义了对象的行为方式，通过特殊方法（如__init__、__len__等）实现自定义类的行为。它包含对象模型、类型系统和特殊方法三大核心组件，为所有对象提供一致的接口，支持运算符重载和协议导向编程。数据模型在数据分析、机器学习部署和Web框架ORM中广泛应用，如NumPy的向量化运算和ORM的描述符协议。高级应用包括上下文管理器、自定义容器和属性访问控制，通过实现特定方法实现资源管理、容器行为和属性控制。Python数据模型是其灵活性和强大功能的基础。

【代码】【Flask-9】加载视频流。

本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。

基数排序O(d·(n+k))O(d·(n+k))O(d·(n+k))O(n+k)✓d是最大位数。希尔排序O(nlogn)-O(n²)O(nlogn)O(n²)O(1)✗改进的插入排序。归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)O(n)✓稳定，适合外排序。快速排序O(nlogn)O(nlogn)O(n²)O(logn)✗分治，实际最快。算法平均情况最好情况最坏情况空间复杂度稳定性说明。