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【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

在使用Flask框架进行Web开发时，常常会看到这样一条警告信息：“WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.”这条信息提醒我们正在使用的是Flask自带的开发服务器，它并不适合用于

后端 2024年09月29日 0 点赞 0 评论 17 浏览

Python筑基之旅-搭建Python开发环境及库

在开始学习Python之前，首先要为我们的开发环境搭建做好准备。这将帮助我们高效地编写、测试和运行Python代码。本文将详细介绍如何搭建Python开发环境以及如何管理Python库。1. 安装Python首先，你需要在你的计算机上安装Python。可以访问Python的官方网站 python

后端 2024年10月17日 0 点赞 0 评论 17 浏览

【Python三方库】Python之Pandas库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

Python之Pandas库的详细攻略一、简介Pandas是一个强大的数据分析和数据处理库，采用了Python编程语言，专为数据分析而设计。它提供了强大的数据结构和操作工具，使数据处理变得简单高效。Pandas的核心数据结构是Series（序列）和DataFrame（数据框），前者可以看作是一维

后端 2024年09月27日 0 点赞 0 评论 17 浏览

在 CentOS 7/RHEL 7 上安装 Java 17 (OpenJDK 17) |

在现代的软件开发中，Java 作为一种广泛使用的编程语言，其开发工具和运行环境的安装和配置是每位开发人员必须掌握的技能。本文将介绍如何在 CentOS 7 或 RHEL 7 上安装 OpenJDK 17，并进行基本的配置和测试。一、更新系统在安装新的软件之前，首先建议你更新系统，以确保拥有最新的

后端 2024年10月21日 0 点赞 0 评论 17 浏览

【算法】浅析粒子群优化算法【附完整示例】

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法模仿鸟群觅食或鱼群游动的行为，通过个体之间的信息共享，逐步寻找最优解。相较于传统的优化算法，PSO因其简单性和较少的参数设置而

后端 2024年10月03日 0 点赞 0 评论 17 浏览

【python】python中非对称加密算法RSA实现原理与应用实战

Python中的非对称加密算法RSA实现原理与应用实战RSA算法简介RSA（Rivest-Shamir-Adleman）是一种广泛使用的非对称加密算法，它的安全性基于大整数因数分解的困难性。与对称加密算法不同，RSA使用一对密钥：公钥和私钥。公钥用于加密数据，而私钥则用于解密数据。这种特性使得R

后端 2024年10月10日 0 点赞 0 评论 17 浏览

【python】如何通过Python中的http.server搭建文件上传下载服务

在现代网络应用中，文件上传和下载是非常常见的需求。Python提供了一个简单而强大的库——http.server，可以帮助我们快速搭建一个基本的文件上传和下载服务。以下是如何使用Python的http.server模块搭建文件上传下载服务的详细步骤。一、环境准备首先，确保你的计算机上已经安装了P

后端 2024年09月22日 0 点赞 0 评论 17 浏览

华为OD机试 - 处理器问题（Java & JS & Python & C & C++）

在现代计算机中，处理器（CPU）是执行指令和处理数据的核心部件。对于软件开发者而言，理解处理器的工作原理和如何有效利用处理器资源是非常重要的。在这篇文章中，我们将探讨处理器问题以及如何在不同编程语言（如Java、JavaScript、Python、C、C++）中处理这些问题。处理器的基本概念处理

后端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 17 浏览

【python】使用代理IP爬取猫眼电影专业评分数据

在当今互联网时代，获取数据的需求越来越高，而在爬虫技术中，使用代理IP可以有效避免封禁和流量限制。本文将展示如何使用Python和代理IP爬取猫眼电影的专业评分数据。一、环境准备首先，确保你已经安装了requests和beautifulsoup4这两个库。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

后端 2024年10月13日 0 点赞 0 评论 18 浏览

【python】逐步回归（多元线性回归模型中的应用）

逐步回归（Stepwise Regression）是一种用于选择多元线性回归模型中自变量的方法。它通过逐步添加或删除解释变量，来识别影响因变量最显著的自变量，以此来优化模型的性能。在实际应用中，逐步回归被广泛应用于经济学、医学、社会学等领域，帮助研究人员找到最具解释力的变量组合。逐步回归的基本思路

后端 2024年10月14日 0 点赞 0 评论 18 浏览