在上一篇文章中，我们介绍了如何下载安装部署SeaTunnelZeta服务（3分钟部署SeaTunnelZeta单节点Standalone模式环境），接下来我们介绍一下SeaTunnel支持的第一个同步场景：离线批量同步。顾名思意，离线批量同步需要用户定义好SeaTunnelJobConfig，选择批处理模式，作业启动后开始同步数据，当数据同步完成后作业完成退出。下面以MySQL离线同步到StarRocks为例，介绍如何使用SeaTunnel进行离线同步作业的定义和运行。1.定义作业配置文件SeaTunnel使用配置文件来定义作业，在这个示例中，作业的配置文件如下，文件保存路径~/seatunn
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『Discord和它的中国「学徒」们』为什么还没有人跑出来？ShowMeAI知识星球资料分类「下资料」，编号「R080」Discord不仅是口碑最好的游戏通信产品，还是世界上规模最大、发展最快的社交网络。在最新AI浪潮中Discord又迎来了新的增量。Discord也是非常少有的，在中国没有模仿者跑通的超过百亿美金体量的2C互联网平台级应用。理论上，在中国复刻一个Discord这件事的似乎是可行的，但现实中Discord的中国学徒们的发展并非一帆风顺⋙前往免费星球下载了解详情🤖『HuggingFace与ServiceNow合
最近爬取的数据都是网页端，今天来教大家如何爬取手机端app数据（本文以ios苹果手机为例，其实安卓跟ios差不多）！本文将以『某乎』为实战案例，手把手教你从配置到代码一步一步的爬取App数据！2、配置抓包工具1.安装软件本文选择的抓包工具：Fiddler具体的下载安装这里不详细赘述！（网上搜Fiddler安装，一大堆教程），本文以实战为例，就不再这里浪费时间了！2.配置Fiddler安装好之后，接下来就开始配置Fiddler工具（这里是关键，仔细阅读！）配置Connections打开Fiddler后，点击Tools->Options 点击Connections 勾选上对应的选项配置HTTPS由
最近爬取的数据都是网页端，今天来教大家如何爬取手机端app数据（本文以ios苹果手机为例，其实安卓跟ios差不多）！本文将以『某乎』为实战案例，手把手教你从配置到代码一步一步的爬取App数据！2、配置抓包工具1.安装软件本文选择的抓包工具：Fiddler具体的下载安装这里不详细赘述！（网上搜Fiddler安装，一大堆教程），本文以实战为例，就不再这里浪费时间了！2.配置Fiddler安装好之后，接下来就开始配置Fiddler工具（这里是关键，仔细阅读！）配置Connections打开Fiddler后，点击Tools->Options 点击Connections 勾选上对应的选项配置HTTPS由
Python有一个不错的3D引擎——UrsinaUrsina官网：www.ursinaengine.org打开cmd，控制台输入pipinstallursina以安装ursina编写第一个程序首先导入ursinafromursinaimport*然后创建appapp=Ursina()运行appapp.run()最终代码：fromursinaimport*app=Ursina()app.run()如果出现了一个灰色的窗口，那么说明运行成功了！绘制实体长方体绘制实体需要用到一个函数：Entity()因为我们要绘制长方体，所以设置参数model="cube"代码如下：fromursinaimport
微信自带的表情大家应该都用过，其中奸笑（其他的平台也有叫滑稽的）的表情使用率算是比较高的，对于这个表情，有的人喜欢，也有的人不喜欢，这个都是正常的，我们不讨论这个。大家应该都知道Python的turtle库可以画画，本文我们就使用这个库画一个奸笑表情。注：文章末尾附源码and资料领取方式！由于微信上的表情尺寸较小，看起来不方便，我从网上找了一个大一点的，如下所示：我们可以看出这个表情的组成部分包括：脸框（就是那个大圆圈）、眼眉、眼眶、眼珠、红腮、嘴，下面我们开始画这几部分。首先我们画脸框，代码实现如下所示：penup()goto(\-210,0)seth(\-90)pendown()penco
Chatgpt很多同学都用的非常熟练了，但是都停留在文字阶段，有没有更好玩的用法，可以深度的利用chatgpt做一些事情呢？今天菜哥就找一个方法可以快速利用chatgpt制作视频，整个过程大概3分钟，非常有趣，让人眼前一亮，我们一起来看一下。整个的过程会用到2个工具：一个是chatgpt+剪映VIP版本。1.打开你的gpt生成一段文字这里我们用gpt4给大家演示一下，3.5应该也可以的。比如我们制作一个关于"ChatGPT做PPT文案的"视频，就可以这样写，让gpt生成一段文字，把你的要求告诉它即可。2.拿到文字之后，黏贴到剪映里面打开你的剪映软件（剪映是一款功能非常非常强大的剪辑视频的工具，
让骑行更安全的智能头盔，轻便又好用，力沃BH51MNeo体验我发现如今使用单车、电动滑板等轻量载具的朋友越来越多了，相比于机动车，这类交通工具不仅方便，而且更加环保，不过在骑车的时候也要佩戴好必要的护具，像是手套、头盔之类的，这样在公路上骑行的时候才能更加安全。在选择头盔的时候，我发现了一种智能头盔，可以连接手机，实现更多的功能，比如我现在用的HelmetphoneBH51MNeo就是其中之一，而且这款头盔来自国产品牌力沃，接入的是华为鸿蒙生态，使用非常简单，而且安全性很高，并且具有主被动双重保护、自动求救、灯光警示等功能，很适合日常骑车时使用。
本文正在参与新星计划Python学习方向，详情请看：(93条消息)ｌｉｆｅｉｎ的博客_CSDN博客-SQLSERVER,计算机三级——数据库领域博主目录一、导引二、内容（一）地图热力图：(动态地图)1、环境搭建：2、地图代码：（原始）一、导引 在可视化中，热力图可以使用颜色深浅或者指定颜色来直观的表示目前已有数据情况。热力图的表现形式不只有上面的地图热力图，在Pearson相关性系数的时候也同样会用到热力图。 本文将会围绕地图热力图和Pearson相关性系数的可视化进行讲解（并附代码）。二、内容（一）地图热力图：(动态地图)1、环境搭建：如果没有下载相关绘图的包，需要先pi
在用深度学习做分类的时候，常常需要进行交叉验证，目前pytorch没有通用的一套代码来实现这个功能。可以借助sklearn中的StratifiedKFold，KFold来实现，其中StratifiedKFold可以根据类别的样本量，进行数据划分。以5折为例，它可以实现每个类别的样本都是4:1划分。代码简单的示例如下：fromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldskf=StratifiedKFold(n_splits=5)fori,(train_idx,val_idx)inenumerate(skf.split(imgs,labels)):tr
