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回家必做
摘要: 数字识别慕课网:数据集合 文字识别 https://www.cnblogs.com/fengchuiguobanxia/p/15432458.html 文本相似度,牛逼 1 2 自然远处理 识别pdf文字 裁剪图片的两种方式 读取excel写入excel 文件流 bytesIO 将pdf转化为照片
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posted @ 2021-10-27 17:38 3ξ
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2025年5月19日
数据库之ROW_NUMBER函数
摘要: ROW_NUMBER() 是 SQL 中的窗口函数,它为结果集中的每一行分配一个唯一的序号 表score_table student_name | score小明 30小红 50小黑 10select student_name, score, row_number() over(order by s
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posted @ 2025-05-19 16:42 3ξ
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2024年12月19日
go语言之打包可执行文件
摘要: 0.先切环境 set GOARCH=amd64set GOOS=linux 1.go clean -modcache (很重要,如果包下不下来,记得使用,先把vendor目录删了) 2.go mod tidy 3.go build 4.go mod vendor
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posted @ 2024-12-19 14:02 3ξ
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2024年11月6日
python之base64与字符串互相转化
摘要: import base64 def string_to_base64(input_string: str) -> str: """ 将字符串转换为Base64编码。 参数: input_string (str): 要转换的字符串。 返回: str: Base64编码后的字符串。 """ # 将字符串
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posted @ 2024-11-06 14:16 3ξ
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2024年10月25日
mysql之 关联表(left join | right join | inner join | union)
摘要: 一.首先给出两张表 user表:用户基本信息表 score表:分数表(学生在哪一天,哪一科目,所考分数) 二.分别解释 left join ,right join ,inner join,union 1.left join 原理 user left join score = 以user表为准,去查询
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posted @ 2024-10-25 16:16 3ξ
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2024年10月23日
linux之ping IP+port (nc命令)
摘要: nc -z -v -w2 10.18.11.11 9090 [root@irap-csr-64f8cd776-clb8sservice]#nc--帮助 Ncat 7.50(https://nmap.org/ncat ) 用法:ncat[选项][主机名][端口] 耗时的选项假定为秒。附加“ms”表示毫
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posted @ 2024-10-23 17:00 3ξ
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2024年10月21日
Linux之sh脚本(if else)
摘要: 当然,以下是一个Bash脚本示例,它使用if、elif和else语句来判断变量model的值是否等于a、b或c: sh #!/bin/bash # 假设变量model通过某种方式被赋值,这里我们手动赋值作为示例 model="a" # 你可以将这里改为 "b" 或 "c" 或其他值来测试不同的情况
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posted @ 2024-10-21 14:55 3ξ
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2024年10月11日
bat文件跟参数
摘要: bat内容如下 @echo off chcp 65001 > nul echo 第一个参数: %1 echo 第二个参数: %2 echo 所有参数: %* echo 批处理文件名: %0 pause
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posted @ 2024-10-11 10:44 3ξ
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2024年9月19日
linux之grep
摘要: grep # 如果想看上下文 多少行 grep -C n 一共2n+1条数据cat xxx.log|grep -C 5 "筛选字段" # 选中的不要,反向选择 -vgrep -v "health_check"
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posted @ 2024-09-19 10:42 3ξ
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2024年9月4日
Linux之curl详解
摘要: curl 是一个非常强大的命令行工具,用于发送和接收数据,支持多种协议,如 HTTP、HTTPS、FTP 等。它被广泛用于测试、调试 Web 接口以及自动化脚本中。下面是对 curl 的详细解释,包括其基本用法和一些高级特性。 基本用法 发送 HTTP GET 请求 bash curl http:/
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posted @ 2024-09-04 14:36 3ξ
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2024年8月1日
机器学习-算法分类以及用途
摘要: 1. 监督学习算法 线性回归(Linear Regression) 目的:用于预测一个或多个自变量(X)与因变量(Y)之间的线性关系。 应用领域:房价预测、销售预测、温度预测等连续值预测问题。 逻辑回归(Logistic Regression) 目的:虽然名为回归,但实际上是用于二分类问题的分类算法
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posted @ 2024-08-01 16:37 3ξ
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