本实战案例涉及使用Python编写一个爬虫程序，用于批量爬取B站（哔哩哔哩）上的小视频。这个案例将使用到requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析网页内容。 适用人群 Python开发者：希望提高网络爬虫的开发技能。 数据分析师：需要从B站获取视频数据进行分析。 视频内容创作者：可能需要收集B站上的小视频用于研究或灵感来源。 使用场景及目标 技术学习：通过实际案例学习网络爬虫的开发。 市场研究：收集B站上的小视频数据进行市场或趋势分析。 内容分析：分析小视频的特点，如长度、风格等。 其他说明 遵守法律法规：在进行网络爬虫操作时，必须遵守相关法律法规，尊重版权和目标网站的robots.txt文件。 网站结构变化：网站的HTML结构可能会发生变化，导致爬虫失效，需要定期维护和更新。 请求限制：为了避免给B站服务器造成过大压力，应适当控制请求频率，并考虑使用代理IP。

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该架构已解决大部分坑，文章地址：https://blog.csdn.net/randy521520/article/details/136150494 在使用项目前请确保已安装node、yarn工具，node版本18+，此项目构建主要集成：axios、pinia、vant、sass、vite和vue3，其中还会介绍到如何跨页面传递数据、国际化配置、rem适配、状态管理持久化储存等功能 vue3：https://cn.vuejs.org/ vant：https://vant-contrib.gitee.io/vant/#/zh-CN axios：https://www.axios-http.cn/docs/api_intro vite：https://vitejs.cn/ pinia：https://pinia.vuejs.org/zh/ sass：https://blog.csdn.net/randy521520/article/details/131242242

【标题】"15pB学习项目安全卫士.rar" 提供了一个学习项目，专注于安全卫士的开发，其中可能涵盖了32位系统的任务管理器内联HOOK技术和云杀毒与本地杀毒的实现。这个项目的目标是让学生或开发者了解如何在实际应用中保护系统安全。 【描述】"内联HOOK32位任务管理器 简单云杀毒 本地杀毒" 描述了项目的主要技术点。内联HOOK是一种常用的技术，它允许程序员在不修改原始代码的情况下，插入自定义代码来改变程序的行为。在32位任务管理器中使用内联HOOK，可能是为了监控或控制进程，提升任务管理的效能或安全。同时，项目也涉及到两种杀毒机制：简单云杀毒和本地杀毒。云杀毒利用云端的大数据和算法，实时更新病毒库，检测并清除潜在威胁；而本地杀毒则是在设备本地进行病毒扫描和清理，即使在无网络连接的情况下也能提供防护。 【标签】"MFC" 指的是Microsoft Foundation Classes，这是一个C++库，用于构建Windows应用程序。MFC提供了许多面向对象的类，简化了Windows API的使用，使得开发者可以更快速、更容易地开发用户界面和系统级功能，如在本项目中可能用到的任务管理器界面和系统交互。 【压缩包子文件的文件名称列表】"50期石贤彬安全卫士" 暗示这是一个系列教程的第50期，由名为石贤彬的专家或讲师提供。这可能包括源代码、文档、教程视频或讲解笔记，帮助学习者逐步理解并实现安全卫士的各项功能。 在项目中，学习者可能会接触到以下知识点： 1. **内联HOOK原理**：理解HOOK的工作机制，包括API HOOK、VMT HOOK等，并学习如何在32位环境下设置和移除HOOK。 2. **MFC应用开发**：学习MFC的基本结构，如对话框、控件、消息处理等，以及如何创建和管理窗口及线程。 3. **任务管理器接口**：探索Windows任务管理器的内部工作，学习如何通过API与之交互，获取进程信息或进行进程控制。 4. **云杀毒技术**：了解如何实现与云端的通信，获取和应用病毒定义，以及设计实时扫描和更新机制。 5. **本地杀毒引擎**：学习病毒查杀算法，如何实现文件扫描、内存扫描，以及隔离和清除病毒文件。 6. **安全编程实践**：理解安全编程原则，防止缓冲区溢出、注入攻击等常见安全问题。 7. **软件设计与架构**：设计一个完整的安全卫士系统，包括模块划分、数据结构设计和错误处理。 8. **调试与测试**：学习如何调试代码，找出潜在问题，以及如何进行单元测试和集成测试以确保软件质量。 通过这个项目，学习者不仅可以深入理解底层操作系统的工作，还能掌握安全软件的开发技能，为未来从事相关领域的开发工作打下坚实基础。

在本文中，我们将深入探讨基于J2EEWEB的OA（办公自动化）系统中的会议管理模块模型，以及如何利用CSS来实现界面的个性化调整。OA系统是企业信息化建设的重要组成部分，它能够有效地提升工作效率，减少纸张浪费，实现无纸化办公。而会议管理模块作为OA系统的一个关键部分，其功能包括会议的发起、审批、通知、记录以及后续跟进等，旨在为组织提供一个高效、便捷的会议安排和管理平台。 我们关注的是J2EE技术栈。J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）是Java平台的一个版本，专为开发和部署企业级应用程序而设计。它包含了多种服务和API，如Servlet、JSP（JavaServer Pages）、EJB（Enterprise JavaBeans）以及JMS（Java Message Service）等，这些组件共同构成了OA系统的后端基础架构。会议管理模块可能由一系列的Servlet和EJB组成，负责处理用户请求、数据持久化以及业务逻辑的执行。 Servlet作为Java Web应用的核心组件，处理HTTP请求，并通过EJB调用业务逻辑。EJB则提供了事务管理、安全性、并发控制等功能，确保了系统稳定性和数据一致性。在本项目中，会议的创建、修改、删除等操作可能都对应着特定的EJB方法。 接下来，我们提到CSS（Cascading Style Sheets）用于界面的样式控制。CSS允许开发者分离界面表现与内容，使得网页布局更加灵活，同时提高了用户体验。在会议管理模块中，CSS可以用于定制各个页面的布局、色彩、字体等视觉元素。例如，可以设置会议列表的表格样式，使数据更易读；或者定义按钮的样式，使其具有明确的交互反馈；还可以通过响应式设计，确保页面在不同设备上都能良好显示。 在原型文件中，通常包含有界面的设计草图或线框图，这些文件可能使用了Sketch、Adobe XD或Figma等工具创建。原型可以帮助开发者和设计师在开发前对UI进行预览和讨论，确保最终产品的用户体验符合预期。会议管理模块的原型可能包括会议创建页面、会议详情页、参会人员列表、日程表等组件，每个组件的布局、颜色、图标等细节都需要精心设计。 总结来说，"J2EEWEB项目之OA系统-会议管理模块模型"涵盖了J2EE的后端开发技术，如Servlet和EJB，以及前端的CSS样式设计。通过这些技术，我们可以构建出一套功能完备、界面友好的会议管理系统，帮助企业和组织优化会议流程，提升办公效率。原型文件则是设计阶段的重要产出物，为后续的开发工作提供了清晰的指导。

智能矿山项目建设整体解决方案是针对煤矿行业的现代化转型而设计的一套综合策略。智慧矿山的概念结合了信息技术、物联网、大数据分析以及人工智能等先进技术，旨在提高矿产开采的安全性、效率和可持续性。以下是对这一主题的详细阐述： 一、智慧矿山的核心理念 智慧矿山的目标是实现矿山的数字化、网络化和智能化，通过信息化手段对矿山生产过程进行实时监控和智能决策，减少人工干预，降低生产风险，提升资源利用率。 二、智能矿山的关键技术 1. 物联网技术：通过部署各类传感器，实时采集矿山环境和设备状态数据，实现远程监控。 2. 大数据分析：对海量数据进行处理和分析，预测潜在问题，优化生产流程。 3. 人工智能：利用机器学习算法，自动分析数据，提供决策支持。 4. 5G通信技术：高速、低延迟的无线通信，确保矿山内外部信息的快速传输。 5. 数字孪生：构建矿山的虚拟模型，模拟真实环境下的生产过程，进行试验和优化。 三、智能矿山项目建设步骤 1. 需求分析：明确矿山的业务需求，确定智能化改造的重点领域。 2. 设计规划：制定整体解决方案，包括硬件设备布局、软件系统架构等。 3. 系统集成：整合各种软硬件资源，确保各系统间协同工作。 4. 数据平台建设：建立统一的数据中心，实现数据的集中管理和分析。 5. 应用开发：根据业务需求开发定制化的应用，如安全预警、生产调度等。 6. 实施部署：按照规划进行设备安装和系统上线。 7. 运维与优化：持续监控系统运行，及时调整优化，确保高效稳定。 四、解决方案的内容 "精品"智能矿山项目建设整体解决方案（煤矿）.docx文件可能详细涵盖了以上各个阶段，包括但不限于项目背景、目标设定、技术路线、实施计划、预期效果以及风险管理等内容。此文档应为项目管理者提供了全面的指导，以确保智能矿山项目的顺利实施。 五、项目计划书的重要性 项目计划书是项目执行的蓝图，它明确了项目的目标、范围、时间表、预算和责任人，有助于确保所有参与者对项目有共同的理解，从而提高执行效率和成功率。 六、建设方案与Word方案 在实际操作中，通常会将详细的建设方案编写成Word文档，便于编辑、修订和分享。这种格式的方案更便于团队协作，可以清晰地展示项目的各个部分，包括技术细节、实施步骤、资源分配等。 智能矿山项目建设整体解决方案旨在通过先进的技术手段，实现煤矿行业的现代化升级，提高生产效率，保障作业安全，推动行业的可持续发展。这一过程中，项目计划书、建设方案以及相关文档的编制与执行至关重要。

描述： 这个项目展示了如何将 MNIST160 手写数字图片数据集成功集成到 YOLOv8 图像分类框架中。通过此集成，项目成功地运用了 YOLOv8 的先进算法对手写数字进行快速、准确的识别和分类。MNIST160 数据集，包含160张高质量的手写数字图片，被优化并用于这个先进的图像分类任务，展示了 YOLOv8 在处理实际应用场景中的强大能力。 总结： 整合 MNIST160 数据集与 YOLOv8 的这个项目不仅展示了如何有效地运用最新的图像分类技术，也提供了一个实用的案例，用于探索和优化机器学习在实际应用中的潜能。

​“讯飞星火认知大模型”是科大讯飞发布的产品，具有7大核心能力，即文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力。 ​实现原理 1、申请星火大模型的 APP_ID 等相关信息 2、通过使用的大模型版本，以及当前的时间，结合 申请星火大模型的 APP_ID 等相关信息，生成需要的 URL 3、通过对应的 json 数据格式，websocket 进行建立连接请求 4、这里是流式返回，对应解析数据格式，得到返回的信息 5、返回的关键信息结构，有些类似 gpt 的数据格式，用过的话，使用起来会很快 注意事项 1、注意 code 返回码，不同的返回码可以进行不同处理，避免产生意想不到的问题 2、注意 sid 的区分，如果上一次返回没有结束，关闭连接后，重新发起新的访问，可能会同时接收到上一次的未结束的数据流，和当次的数据流；如果不想接收到，注意通过 sid 进行区分； 3、注意在 LLMConfig 配置你的 APP_ID 等相关信息