OpenCV+Python图像加密和解密 最后，使用cv2.imshow()函数显示原始图像、密钥数据（图像）、加密后的图像和解密后的图像。使用cv2.bitwise_xor()函数对图像进行异或操作来实现加密和解密，其加密过程将每个像素的颜色值都与255进行按位异或，从而产生加密图像；比如有两个数198和219，198的二进制形式是1100 0110，219的二进制形式是1101 1011，它们异或后得到的二进制形式是0001 1101，化为十进制数为29。（3）任何数（0或1）与数值1异或，结果变为另外一个数，即0变1，1变0。

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自己的电脑搭建外网访问网站服务器的步骤 网站服务器其实就是一台大型的电脑主机，我们也可以将自己家的电脑主机去做成一台用于存放网站的网站小型服务器供别人访问。那么如何用自己的电脑去做网站服务器呢？由于我们公司目前是内网，由于外网访问的需求，公司又不想出钱买云服务器，我试着从网上看着学习了一下，而且成功了，中间走了不少坑，这个文章能帮大家少走弯路，希望能够帮助大家。

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ajax访问阿里云天气接口，获取7天天气 'Authorization': "APPCODE c63ddd9d9f404df1913593131ff84a67",// 将'你的API密钥'替换为实际的API密钥。'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest' //跨域。// 处理返回的数据。type: 'GET', // 或者 'POST'，根据API要求。dataType: 'json', // 预期服务器返回的数据类型。alert("暂时无法获取天气数据")// 请求成功时的回调函数。// 请求失败时的回调函数。

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界面开发框架DevExpress XAF实践：集成.NET Aspire后如何实现服务安排？ 本文将为大家介绍DevExpress XAF将.NET Aspire集成到Blazor项目中后如何实现服务安排，欢迎下载最新版组件体验！

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安全有效的 C 盘清理方法 按照上述步骤操作，通常可释放。空间，同时提升系统响应速度！

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用Python写一个可视化大屏 1. Pyecharts：一个基于Echarts的Python可视化库，它提供了丰富的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、地图等，并且支持将多个图表组合成一个完整的大屏。通过简单的几行代码，就能生成漂亮且交互性强的图表。你可以根据实际需求，进一步优化和扩展这个大屏，例如添加更多的图表类型、实现数据的实时更新、优化页面布局等，让你的数据可视化之旅更加精彩。2. Flask：这是一个轻量级的Web应用框架，我们可以使用它来搭建一个简单的Web服务器，将我们创建的可视化大屏展示在网页上，方便在各种设备上查看。

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【RAG文档解析】深度剖析 PDF 解析的痛点与方案 RAG 的核心思想是“先检索，后生成”，即在 LLM 生成答案之前，先从外部知识库中检索相关的上下文信息，并将其作为提示 (Prompt) 的一部分喂给 LLM。PDF 因其跨平台、保持格式一致性的特点而广受欢迎，但也因其复杂的内部结构和多样化的内容形式，成为了 RAG 应用中一块难啃的“硬骨头”。面对 PDF 解析的种种痛点，我们需要一个组合式的解决方案，结合不同的工具和策略，根据 PDF 的类型和特点进行针对性处理。在 RAG 应用中，我们需要根据 PDF 的特点和应用需求，制定合适的解析策略。

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C++ 记录 6. 三元运算符优先级要低于运算符+/-，所以三元运算符需要加括号。：变量的别名，更安全、更简洁，适合函数参数传递；：存储地址，更灵活，适合动态内存管理和数据结构。填充一个范围（range） 以 连续的递增值；3.to_string && stoi 函数。1. 字符串查找字符。2.substr函数。

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最小二乘法演示 本文介绍了最小二乘法的基本原理及其MATLAB实现。最小二乘法通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳线性拟合。文章推导了线性拟合系数公式，并展示了MATLAB代码示例，包括数据生成、矩阵构建和反斜杠求解等步骤。案例演示了从带有噪声的线性数据中准确恢复原始关系的过程，最终输出拟合直线方程y=ax+b。该方法可扩展至多项式拟合和多元回归，是数据分析的基础工具之一。

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开疆智能Devicenet转ModbusTCP网关连接 川崎机器人配置案例 这篇操作指南详细说明了工业机器人I/O信号配置流程。主要步骤包括：1）通过示教器设置I/O物理接口分配（主口3/从口4）和信号数量；2）配置DeviceNet从站参数（波特率、MAC_ID及拨码设置）；3）使用GatewayConfigurationStudio软件建立TCP-DeviceNet网关连接，设置IP地址等参数；4）最后通过ModbusTCP主站配置软件连接网关，完成通讯建立。整个过程需确保主从站参数一致，包括波特率和网络ID设置。

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python打卡训练营打卡记录day52 作业：对于day41的简单cnn，看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。最终测试准确率: 81.16%各部分参数的调整心得。

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神经网络基础 神经网络是深度学习计算模型，仿生生物学神经元构造。

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.NET 类库开发详细指南c .NET类库开发与DLL打包方案总结 类库开发核心步骤 项目创建：使用dotnet new classlib创建基础项目结构 代码规范：设计清晰的命名空间，添加XML注释，遵循单一职责原则 依赖管理：最小化NuGet依赖，保持兼容性 测试集成：建立xUnit测试项目，确保代码质量 打包发布：通过.csproj配置元数据，使用dotnet pack生成NuGet包 DLL打包方案对比 方案 适用场景 特点 命令/配置 原生单文件发布 .NET Core 3+项目 官方支持，生成单个文件 <Publish

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Python爬虫-爬取票牛明星演唱会数据，进行数据分析 本文是该专栏的第61篇，后面会持续分享python爬虫干货知识。本文，笔者以“票牛”为例子。基于Python爬虫，采集“票牛”平台的明星演唱会（包含“演出城市，演出票价，演出时间”等等）的数据。废话不多说，具体实现思路和详细逻辑，笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）

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【Python打卡Day39】图像数据与显存 @浙大疏锦行 从这里开始我们进入到了图像数据相关的部分，也是默认你有之前复试班计算机视觉相关的知识，但是一些基础的概念我仍然会提。昨天我们介绍了minist这个经典的手写数据集，作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)# 先继续之前的代码from torch.utils.data import DataLoader , Dataset # DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的工具。

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黑马教程强化day2-3 摘要：本文介绍了Java 8引入的Stream流API，它是一种高效处理集合/数组数据的工具。Stream流通过结合Lambda语法，简化代码并提升可读性。使用步骤包括获取流、数据处理和结果收集。文章演示了如何通过filter、map、sorted等中间方法进行数据操作，以及forEach、count等终结方法获取结果。最后展示了将Stream流结果收集到集合或数组的方法，如collect()和toArray()。通过代码示例，清晰展现了Stream流与传统集合操作的对比优势。

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