requests模块中proxies参数用法前言此篇文章中介绍requests模块中的代理IP参数proxies的详细用法。正文1、proxies参数介绍proxies参数：代替本机的IP地址，去对接网络的IP地址；其作用是，隐藏真实IP，避免被目标网站封掉。2、代理IP分类常见两种分类依据：匿名度、协议2.1、根据匿名度分类高匿代理：Web端只能看到代理IP；普通代理：Web端知道有人通过此代理IP访问，但不知用户真实IP；透明代理：Web端能看到用户真实IP，也能看到代理IP。2.2、根据协议分类http代理：目标url为http协议；https代理：目标url为https协议；socks
C#中的Dictionary是一种特殊的数据集合。因为它由键值，和数值组成，并且一一对应，通过键值我们就可以查询到对应的数值，就好像查字典一样，故而我们会形象地称呼它为“字典”。据于它们这种特殊地结构，C#定义了它很多地属性与方法，在实际应用中非常实用。一、结构Dictionary的结构是这样的：Dictionary，所引用的命名空间是：System.Collections.Generic。二、定义关于Dictionary的定义，它必须遵循一下规则：1、键值（key）与（value），一一映射，共同关联组成一个键值对2、任何的键都是唯一的3、键不能为空（若值为引用类型，则可以为空）4、key和
Eigen是C++的线性代数库，能提供有关矩阵的线性代数运算，还包含解方程等功能。目录0、Eigen库结构导图1、Eigen库安装2、Eigen库矩阵基础（参考）2.1矩阵模板函数 2.2类型2.3赋值与访问2.4调整与操作 2.4运算2.5解方程 3、Eigen库的向量基础3.1 类型与存储3.2 访问与赋值3.3 运算4、Eigen/Geometry（参考文章）4.1旋转向量：Eigen::AngleAxis4.2欧拉角：Eigen::eulerAngles4.3欧式变换：Eigen::Isometry4.4四元数：Eigen::Quaternion4.5转化：5、完整代码5
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一、语法格式：ttlkey二、作用：查看键还有多少秒过期。三、返回值代表的意义：-1表示永不过期，-2表示已经过期。
目录打包方法方法一：使用maven-jar-plugin和maven-dependency-plugin方法二：使用maven-assembly-plugin(推荐)方法三：使用maven-shade-plugin方法四：使用onejar-maven-plugin方法五：使用spring-boot-maven-plugin方法六：使用tomcat7-maven-plugin参考 打包方法方法一：使用maven-jar-plugin和maven-dependency-plugin首先，maven-jar-plugin的作用是配置mainClass和指定classpath。 plugin>grou
verilog语法中+:和-：主要用来进行位选择。 位选择从向量net、向量reg、整数变量或时间变量中提取特定位。可以使用表达式寻址该位。如果位选择超出地址边界或位选择为x或z，则引用返回的值应为x。声明为实时或实时的变量的位选择或部分选择应被视为非法。向量net、向量reg、整数变量或时间变量中的几个连续位可以被寻址，称为部分选择。有两种类型的部分选择，常量部分选择和索引部分选择。向量reg或net的常量部分选择由以下语法给出：vect[msb_expr:lsb_expr]例如：vect[31:0]两个表达式都应为常量表达式。第一个表达式必须处理比第二个表达式更重要的位。如果部分选
个人主页：平行线也会相交💪欢迎点赞👍收藏✨留言✉加关注💓本文由平行线也会相交原创收录于专栏【C++之路】💌本专栏旨在记录C++的学习路线，望对大家有所帮助🙇希望我们一起努力、成长，共同进步。🍓vector是C++STL中的一种动态数组容器，用于存储和操作一系列的元素。同时vector提供了灵活的大小调整、随机访问、连续存储、动态内存管理等特点。注意使用vector前需要包含头文件#include下面将对vector的常用语法作出详细的介绍。目录一、vector初始化1.1一般初始化方式1.2利用迭代器进行初始化1.3利用数组指针进行初始化二、vector的增删查改2.1增添元素-push_b
tranformers中的模型在使用之前需要进行分词和编码，每个模型都会自带分词器（tokenizer），熟悉分词器的使用将会提高模型构建的效率。stringtokensids三者转换string→tokenstokenize(text:str,**kwargs)tokens→stringconvert_tokens_to_string(tokens:List[token])tokens→idsconvert_tokens_to_ids(tokens:List[token])ids→tokensconvert_ids_to_tokens(ids:intorList[int],skip_spec
tranformers中的模型在使用之前需要进行分词和编码，每个模型都会自带分词器（tokenizer），熟悉分词器的使用将会提高模型构建的效率。stringtokensids三者转换string→tokenstokenize(text:str,**kwargs)tokens→stringconvert_tokens_to_string(tokens:List[token])tokens→idsconvert_tokens_to_ids(tokens:List[token])ids→tokensconvert_ids_to_tokens(ids:intorList[int],skip_spec
