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来自 MMao 贡献者的精选知识。

Python装饰器

Python中的装饰器是一种非常有用的功能,它允许你在不修改原有函数代码的前提下,给函数增加新的功能。你可以把装饰器想象成一个包装纸,它可以把一份礼物(函数)包装起来,增加一些装饰(功能),但不改变礼物本身。装饰器在Web开发、日志记录、权限校验等多个领域都有广泛应用。 基本原理 装饰器本质上是一个...

亚马逊服务器安装mysql5.7

Linux版本: amzn2.x86_64 mysql版本: 5.7 1. 更新系统 sudo yum update 2. Download the MySQL 5.7 yum repository on Amazon Linux 2 using wget sudo wget https://dev...

Python 开发模式安装

在Python开发中,"开发模式安装"(也被称作“可编辑模式安装”)是一种特殊的安装方式,它允许开发者在不重新安装包的情况下,对代码进行修改并立即看到这些更改的效果。这在开发和调试自定义Python包时非常有用。 如何进行开发模式安装 可以通过以下命令进行开发模式安装: pip install -e...

ffmpeg转换视频格式: mkv -> mp4

首选需要安装ffmpeg,然后将ffmpeg可执行文件的路径设置到环境变量PATH中 将以下脚本拷贝到convert.bat文件中,将此文件放置到有mkv视频格式的文件夹中,双击convert.bat文件运行,循环转换视频,从mkv转换为mp4格式。 注意: 在使用notepad++编辑conver...

iptables

iptables iptables/ip6tables命令,用于在Linux内核中设置、维护和检查IPv4和IPv6数据包过滤规则的表,从而实现IPv4/IPv6数据包过滤和NAT的管理工具。它可以定义多个不同的表,每个表中包含多个预定义的链,也可能包含用户自定义的链。每个链都是一个规则列表,用来匹...

Python 模块 tenacity

简介 在实际应用中,经常会碰到在web请求时,因为网络的不稳定,会有请求超时的问题,这时候,一般都是自己去实现重试请求的逻辑,直到得到响应或者超时。虽然这样的逻辑并不复杂,但是代码写起来却不那么优雅,不那么pythonic。 tenacity是一个重试库,使用python语言编写,它能够让我们在任务...

世界顶级7大学习法工具:费曼学习法、番茄学习法、西蒙学习法、SQ3R学习法、康奈尔笔记法、模式学习法、社群学习法

自人类文明的曙光照亮地球那一刻,工具就一直陪伴着我们。 石器时代、铁器时代、机器时代、信息化时代,工具解放了人类的双手,实现了物质→能量→信息的三重跨越。 正如《技术史》一书中指出:“工具引领人类历史,成为重要的推动力和分水岭。” 1.费曼学习法 1.1 什么是费曼学习法? 把你学的东西,讲给别人听...

MySQL UDF sys_exec()

问题: mysql中没有sys_exec()用户自定义函数 系统 Ubuntu20.04 MySQL5.7.35 1. 下载代码 从这个仓库下载代码 https://github.com/mysqludf/lib_mysqludf_sys 进入到下载好的文件中 2. 修改Makefile 查看Mak...

MyBatis

MyBatis版本 2.2.0 if test判断条件 大于小于判断 ----!= gte 小于等于, <=(会报错 相关联的 \"test\" 属性值不能包含 \'<\' 字符)|...

MySQL 存储过程

前言 在项目开发中,经常会遇到这样一种场景,当修改A表的一条数据时,需要关联修改B表、C表甚至其他更多表的数据,为什么会这样呢? 在真实的业务场景中,往往一张表的数据关联的业务是多样的,举例来说,用户在页面上完成一个订单,对服务端来说,与这个订单相关的业务还有很多,比如生成一条出库记录,扣减库存,用...

Let's Encrypt 配置Nginx SSL证书

以下文章展示了在 Ubuntu(以 20.04 为例)上,通过 APT 安装 Certbot 并使用 --nginx 插件,一步完成 Let’s Encrypt 证书的获取、安装与自动续期的全过程。全文共分为五大部分,每部分都配有实用命令示例和丰富引用,帮助您快速上手并在生产环境中稳定运行。 在本文...

Linux 打包

.tar (注:tar是打包,不是压缩!) 解包:tar xvf FileName.tar 打包:tar cvf FileName.tar DirName .tar.gz 解压:tar zxvf FileName.tar.gz 压缩:tar zcvf FileName.tar.gz DirName ...

正则表达式手册

表达式全集 常用表达式 用户名 /^[a-z0-9_-]{3,16}$/ 密码 /^[a-z0-9_-]{6,18}$/ 十六进制值 /^#?([a-f0-9]{6}|[a-f0-9]{3})$/ 电子邮箱 /^([a-z0-9_.-]+)@([\da-z.-]+).([a-z.]{2,6})$/ ...

vscode运行Flask项目

1.激活虚拟环境 假设有一个flask项目,使用venv虚拟环境。 ctrl+shift+p,调出命令,选择如下Python: Select interpreter 选择之后,弹出选择环境的对话框 选择对应的虚拟环境即可。 在打开一个py文件后,vscode的状态栏会显示当前项目的虚拟环境信息 2....

Prompting deep research models

ChatGPT 中的“深度研究”会在您提交查询后询问后续问题。ChatGPT 中的“深度研究”遵循以下三个步骤: 澄清:当你提出问题时,中间模型(例如 GPT-4.1)会在研究过程开始之前,帮助澄清用户的意图并收集更多背景信息(例如偏好、目标或限制)。这一额外步骤有助于系统定制其网络搜索,并返回更相...

终端 ANSI 转义序列颜色与样式详解

在日常的终端操作中,我们常常会看到带颜色或特殊样式的输出,这些效果大多是通过 ANSI 转义序列 实现的。本文将详细介绍常用的颜色与样式参数,以及它们的使用方法。 什么是 ANSI 转义序列 ANSI 转义序列是一种在终端中控制文本显示样式的标准方法,通过特定的转义码(Escape Sequence...

prompt 工程 之 语言模型

掌握复杂场景下的语言模型Prompt工程 策略:编写清晰、具体的指令 为了获得最佳的回答,用户需要向 GLM 提供清晰、具体的指令。GLM 越能明确您的需求,提供的回答质量越高。 技巧:定义 System Prompt 用于设定AI助手行为模式的工具,包括角色设定、语言风格、任务模式和针对特定问题的...

prompt 工程 之 视频生成

提示词的精确度与细节水平直接影响视频内容的质量。采用结构化提示词可以极大提升视频内容的符合度和专业性。 以下是构建提示词的关键组成部分: 提示词 = (镜头语言 +景别角度+ 光影) + 主体 (主体描述) + 主体运动 +场景 (场景描述) + (氛围) 镜头语言: 通过镜头的各种应用以及镜头之间...

OpenAI API prompt的最佳实践

OpenAl发布的提示工程指南说明了如何更有效地利用像如GPT-4这样的大语言模型(有时候也叫GPT模型)来获得更好的结果。 介绍的方法可以相互结合,以发挥更大的作用。 另外,这份指南的示例主要针对 GPT-4 模型,但理论上来说也适用其他模型。 其中主要有六个策略,每个策略下再有具体的技巧。 策略...

Python __init__.py 文件中的定义 __all__ 变量有什么作用

在Python中,在一个模块(即一个.py文件)的init.py文件中定义all变量有特殊的意义。all是一个字符串列表,用于定义当从该模块中使用星号*导入时应该导入哪些属性或子模块。这对于控制公共API特别有用,尤其是在创建库或框架时。 例如,假设你有一个名为my_module的模块,它包含a.p...