文章目录写在前面实验目标实验内容1.配置实验环境2.GitHub知识点3.爬取重要信息4.可视化分析写在后面写在前面本期内容：基于pygal与requests分析GitHub最受欢迎的30个Python库实验环境：pythonrequestspygal下载地址：https://download.csdn.net/download/m0_68111267/88719839实验目标在现实的应用中，我们经常会使用爬虫分析网络数据，本期博主将用pygal＋requests简单对github最受欢迎的30个python库做可视化分析（以stars数量进行排序）。实验内容1.配置实验环境在正式开始之前，我
redis报错MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but it is currently not able to persist on disk. Commands that may modify the data set are disabled, because this instance is configured to report errors during writes if RDB snapshotting fails (stop-writes-on-bgsave-error option). Please che
Rasa3.x学习系列-Rasa3.1+ElasticSearch8.2.0对话机器人实战六Rasa3.x学习系列-Rasa3.1+ElasticSearch8.2.0对话机器人实战系列博客，简介了ElasticSearch8.2.0的基础知识及操作，本文将基于ElasticSearch8.2.0，开发实现Rasa智能对话机器人，实现Rasa智能对话：Rasa对话机器人查询图书信息Rasa对话机器人查询影视信息目录ElasticSearch导入Rasa电影案例数据基于ElasticSearch的Rasa智能对话机器人开发Rasa3.1.0KnowledgeBase源代码分析基于ElasticS
相机帧捕获Camera操作类，包括相机预览、录像、拍照等功能接口。接口名描述triggerSingleCapture(FrameConfigframeConfig)启动相机帧的单帧捕获。triggerMultiCapture(ListframeConfigs)启动相机帧的多帧捕获。configure(CameraConfigconfig)配置相机。flushCaptures()停止并清除相机帧的捕获，包括循环帧/单帧/多帧捕获。getCameraConfigBuilder()获取相机配置构造器对象。getCameraId()获取当前相机的ID。getFrameConfigBuild
第一部分Flask简介 第1章安装 1.1创建应用目录 1.2虚拟环境 1.2.1创建虚拟环境 1.2.2使用虚拟环境 1.3使用pip安装Python包 1.4使用pipregs输出包 1.5使用requirements.txt 1.6使用pipenv管理包 第2章应用的基本结构 2.1网页显示过程 2.2初始化 2.3路由和视图函数 2.4一个完整的应用 2.5Web开发服务器 2.6动态路由 2.7调试模式 2.8命令行选项 2.9请求-响应循环 2.9.1应用和请求上下文 2.9.2请求分派 2.9.3请求对象 2.9.4请求钩子 2.9.5响应Response 2.9.6对比cook
前言 我们使用开源ruoyi微服务基本使用，基于基本的微服务实践。我们来讲解k8s的实战内容。 第一章：开源ruoyi微服务简介基本使用 第二章：k8s基本知识回顾、k3s集群搭建和基本使用 第三章：微服务镜像构建 第四章：中间件镜像构建 第五章：微服务前后端部署 第六章：基于SLB以及Trasfik访问 第七章：基于Hlen的部署 第八章：Rander简介 第九章：基于Rancher的Hlen部署 第十章：归纳总结 我们基于章节进行分析讲解，但是我们从第二章和第六章是重点。基本要求 spring+SpringBo
前言Cookie是一种存储在用户计算机上的小文本文件，用于在用户访问网站时存储和提取信息。它由网站服务器发送到用户的浏览器，并存储在用户的计算机上。每当用户访问该网站时，浏览器将发送该Cookie回服务器，以用于识别用户和存储用户的首选项和其他信息。Cookie可以用于跟踪用户的行为，例如记录用户的浏览历史、购物车内容等。它可以存储用户的登录凭据，以便用户在下次访问网站时自动登录。Cookie还可以用于在会话之间存储临时数据，例如存储用户在网页表单中输入的数据。除了Cookie，还有其他数据存储方式可供使用，例如WebStorage和IndexedDB。WebStorage是HTML5中引入
愿许秋风知我意，解我心中意难平。项目介绍项目准备推荐使用，每个程序员都有自己的管理方式。验证码登录HTML结构：黑马头条-数据管理平台操作结果黑马头条登录1.为什么要提取公共前缀地址（基地址），因为公司业务可能会更换服务器，如果你不想一条一条地修改请求地址的话。后续使用axios时，url不需要再写前缀。2.请求成功与失败成功返回message“OK”还有token等（作用后续讲）输入错误验证码，请求失败的时候，返回message“验证码不正确”message可用于提示框文字显示3.提示框控制之前的案例已经做过了。把之前封装的函数放到utils下，alert.js//弹窗插件//需要先准备al
一.Monitoring插件Monitoring插件（monitoring）使用JavaMelody，对Jenkins进行监控。插件提供的监控维度非常多：有内存、CPU、HTTP相应时间，当前请求数。可惜没告警功能。图片安装好插件后，可以在ManageJenkins菜单下找到MonitoringofJenkinsmaster菜单项图片单击菜单项进入后，显示Monitoring仪表盘，但是没有告警，不适合在大型项目中使用图片二.Prometheus监控Prometheus是一款开源的监控、告警系统，是继k8s之后第二从CloudNativeComputingFoundation（云原生计算基金会
文章目录大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M）步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型（GMM）高斯混合模型的定义分量权重E步骤在GMM中的应用M步骤在GMM中的应用五、实战案例定义：目标定义：输入和输出实现步骤结果解释六、总结大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析本文深入探讨了大数据期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了
