个人技术分享

网络爬虫技术，作为一种强大的数据采集工具，能够自动化地从网站抓取信息，并将其转化为可分析的数据。这篇文章将探讨如何利用Go和JavaScript这两种流行的编程语言，构建一个高效的网络爬虫，专门针对股吧网站（https://guba.eastmoney.com）的动态信息进行采集。通过本文，读者将学习到如何设计和实现一个网络爬虫，它不仅能够应对网站的反爬措施，还能够高效地处理和存储数据，最终帮助投资者及时获取并利用股市的有用资讯。通过设置代理服务器的地址、端口、用户名和密码，实现爬虫代理IP的配置。

cd 到安装目录下，进入到bin，然后./neo4j start。data/database下有数据库。

数组只是个名称，它可以描述一组操作，也可以命名这组操作。数组的数据操作，是通过 idx->val 的方式来处理。它不是具体要求内存上要存储着连续的数据才叫数据，而是说，通过连续的索引 idx，也可以线性访问相邻的数据。那么当你定义了数据的存储方式，也就定义了数据结构。所以它也是被归类为数据结构。

本文以基于Python的电影数据可视化分析系统的设计与实现为题，通过对电影数据进行采集、处理以及可视化展示，旨在提供一个全面、直观、便捷的电影数据分析工具。首先，我们通过网络爬虫技术，获取各大电影网站的电影相关数据，包括电影票房、评分、导演和演员等信息。然后，利用Python的数据处理库对原始数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和统一性。然后，我们使用Python中的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等，将清洗后的数据以直观的图表形式展示。

剪枝看了题解之后发现求和的方式可以再优化一下。

将多个 DevExpress的XtraReport一起合并预览，并设置是否只能预览

复杂度分为时间复杂度和空间复杂度时间复杂度是T(n),空间复杂度是S(n)时间复杂度可以简单视为函数实现目标过程中执行的乘除法次数空间复杂度可以简单视为函数实现目标过程中占用的系统内存算法的优劣一般就看复杂度，平均复杂度和最坏复杂度，但平均复杂度不容易计算，一般都是计算最坏复杂度，且平均复杂度

随着信息技术和互联网的飞速发展，图像数据呈现出爆炸式的增长。然而，图像数据的传输和存储需要消耗大量的资源。因此，图像压缩技术成为了解决这一问题的关键。近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果，为图像压缩提供了新的思路和方法。本文将以Python为工具，介绍基于霍夫曼图像编码的图像压缩与重建技术，并探讨深度学习在该领域的应用。

观察者模式（Observer Pattern）是一种行为设计模式，它定义了对象之间的一对多依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知并被自动更新。这种模式通常被用来实现事件处理系统、实时数据更新、状态监控等多种场景。

对线程池和定时器概念以及自己的线程池代码和自己的定时器代码编写的介绍。

pytest 是 python 的一种第三方的单元测试框架, 同自带的 unittest 测试框架类似, 相比于 unittest 框架使用起来更简洁, 更高效。在 pytest.ini 中 增加 addopts = -s --html=report/report.html。表示执行哪一个包下面的哪些.py结尾的文件, 以及哪些前缀开头的类, 以及哪些前缀开头的测试函数。在配置文件中的命令行参数增加 --html=用户路径/xxx.html。增加参数 --html=用户路径/xxx.html。

textcnn网络在NLP文档分类任务上有较好的性能，让我们来了解一个TextCNN的网络结构及pytorch代码实现

验证一个模型就是指使用已经训练好的模型，然后给它提供输入。

一个类只允许创建一个对象（或者实例），那这个类就是一个单例类，这种设计模式就叫作单例设计模式，简称单例模式。当一个类的功能比较单一，只需要一个实例对象就可以完成需求时，就可以使用单例模式来节省内存资源。# 查看对象 --- 发现虽然是同一个类实例化得到的对象，但是对象的地址不一样。# 定义一个字典，键为cls，初始值为none，永远存储cls的单例实例。# 实例化类得到对象 --- 类只要加 () 实例化就会产生一个全新的对象。# 定制类的属性 ---》 元类 __init__# 创建一个普通的类。

PostgreSQL（十二）报错：Tried to send an out-of-range integer as a 2-byte value: 51000

从数据分析到预测建模，该课程为遥感项目中集成人工智能工具提供了一种清晰而系统的方法。随着课程的展开，将向学习者介绍各种案例研究和项目，展示人工智能在遥感中的实际应用。这些例子不仅可以说明所讨论的概念，而且可以启发学生在自己的项目和研究中的创新思维和应用

在日常开发测试环境中，随着业务代码的增加，Maven依赖的jar包也越来越多，导致工程包越来越大。通过阿里云流水线部署时，构建时长逐渐变得不够使用。为了解决这个问题，我们提出了以下瘦身部署方案。

Spring Boot 为了简化配置，提供了非常多的 Starter。它先打包好与常用模块相关的所有 JAR 包，并完成自动配置，然后组装成 Starter（如把 Web 相关的 Spring MVC、容器等打包好后组装成 spring-boot-starter-web）。这使得在开发业务代码时不需要过多关注框架的配置，只需关注业务逻辑即可。

接下来一个比较好的习惯是创建一个 Python 虚拟环境，然后在这个虚拟环境下面进行所有的操作。在 Python 3 以上的版本中都自带了 venv 模块，因此，可以方便地创建虚拟环境。到 Python 的官网进行下载即可，链接为：https://www.python.org/downloads/release/python-3110a1/。实际工作中关于环境的配置，可以有如下几种办法，适用开发环境及生产环境。这样设置完毕之后，安装速度会有很大的提升，可以说是飞一般的感觉。，那么我们就安装它了。

Flet初体验：Python跨平台开发新选择