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2024年5月12日
告别繁琐阅读,阿里通义智文阅读助手带您轻松畅游知识海洋!
摘要: 哈喽,大家好,我是木头左,致力于程序服务生活! 一、阿里通义智文阅读助手简介 阿里通义智文阅读助手是一款基于人工智能技术的阅读辅助工具,可以帮助用户更高效地阅读和理解各种类型的文档,如PPT、图片和PDF等。通过深度学习技术,助手能够识别文档中的关键信息,为用户提供智能摘要、关键词提取、语义理解和知
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posted @ 2024-05-12 19:08 木头量化入门
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2024年5月11日
seo如何优化
摘要: 哈喽,大家好,我是木头左,物联网搬砖工一名,致力于为大家淘出更多好用的AI工具! SEO如何优化 一、了解SEO的基本概念 SEO(Search Engine Optimization),即搜索引擎优化,是指通过一系列技术手段,提高网站在搜索引擎中的自然排名,从而获得更多的免费流量。SEO的核心目标
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posted @ 2024-05-11 21:39 木头量化入门
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使用windows任务计划程序时提示管理员拒绝
摘要: 使用Windows任务计划程序时提示管理员拒绝 在Windows操作系统中,任务计划程序是一个非常实用的工具,可以用来定时执行一些特定的任务。然而,在使用过程中,可能会遇到一些问题,例如在使用任务计划程序时提示管理员拒绝。本文将介绍这个问题的原因以及解决方法。 一、问题原因 在使用Windows任务
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posted @ 2024-05-11 21:34 木头量化入门
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2024年5月10日
使用pyautogui向下滚动条到底
摘要: 使用pyautogui向下滚动条到底 一、pyautogui简介 pyautogui是一个用于模拟鼠标和键盘操作的Python模块,它可以用来自动化执行一些重复性的任务,提高工作效率。在这篇文章中,将学习如何使用pyautogui模块来实现向下滚动条到底的功能。 二、安装pyautogui模块 在使
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posted @ 2024-05-10 19:13 木头量化入门
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使用stable diffusion设计logo的提示词
摘要: 使用stable diffusion设计logo的提示词 Stable Diffusion是一种基于图像处理和机器学习的算法,可以用于生成各种类型的图像,包括Logo设计。本文将介绍如何使用Stable Diffusion来设计Logo,并提供一些提示词以帮助读者更好地理解和应用这种技术。 1.了解
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posted @ 2024-05-10 19:08 木头量化入门
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2024年5月9日
如何使用python设计logo
摘要: 如何使用Python设计Logo 一、引言 在这篇文章中,将介绍如何使用Python来设计一个简单的Logo。将使用Python的第三方库PIL(Python Imaging Library)来实现这个功能。PIL是一个强大的图像处理库,可以帮助轻松地处理各种图像操作,如缩放、旋转、裁剪等。 二、准
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posted @ 2024-05-09 17:57 木头量化入门
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如何使用stable diffusion设计logo
摘要: 好的,我可以帮你写一篇关于如何使用stable diffusion设计logo的文章。这篇文章将从第二级标题开始,主题为:如何使用stable diffusion设计logo。 二级标题:什么是Stable Diffusion? Stable Diffusion是一种尖端的文本到图像扩散模型,可以根
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posted @ 2024-05-09 17:52 木头量化入门
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2024年5月8日
python+selenium+excel自动登录,自动填写网页
摘要: 经常有些网页要登录,然后频繁填写一些重复的内容,本文暂只考虑不需要验证码的情况,可以通过selenium模拟用户行为在页面操作,用excel拖出相似内容,用xlrd读取并填写到网页中。 导入相关包 from selenium import webdriver import os import xlr
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posted @ 2024-05-08 13:11 木头量化入门
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excel 汇总运算后生成柱状图
摘要: def sum(df,q_name,sum_index): # df=pd.DataFrame # pd_frame.sum() # print(df.values) # Aggregations(聚合),多索引,, '季度' df_agg = df.groupby(['厂家', '季度'])['销
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posted @ 2024-05-08 13:07 木头量化入门
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dataframe的构造,取值,赋值,移动,交集,并集,排序,打印,转List,导出csv
摘要: 一、构造 da=pd.read_csv(filepath_or_buffer='data.csv',sep='\t') print(da) datas=pd.DataFrame(da) 2、直接赋值 df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7, -4], [np.nan
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posted @ 2024-05-08 09:44 木头量化入门
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