在当今信息科技迅速发展的时代，Web应用的开发模式也在不断地创新和改进。其中，前后端分离架构成为了一种主流的开发模式。基于Python+Django+Vue的租房系统设计与实现就是采用了这种模式，该系统具备方便用户发布和搜索房屋出租信息的功能。该系统的前后端分离架构，前端使用Vue.js框架进行开发，后端使用Django框架，这种技术栈的选择使得系统的可维护性和扩展性得到了保障。 前后端分离架构是一种现代化的Web应用开发模式，它将Web应用分为前端和后端两个部分，前端负责用户界面展示和用户交互，后端负责业务逻辑处理和数据存储。前后端通过API接口进行数据交互，这样使得前后端可以独立开发、测试和部署，提高了开发效率和系统的可维护性。 在前端开发方面，Vue.js是一个构建用户界面的渐进式框架。它通过组件化开发方式将页面拆分成多个可复用的组件，提高了代码的可维护性和重用性。同时，Vue.js还提供了Vue Router组件用于页面路由管理，实现单页面应用的效果。在本租房系统中，通过Vue.js搭建的用户界面响应式且交互友好，用户可以很便捷地完成注册、登录、发布和搜索房屋信息等操作。 在后端开发方面，Django是一个由Python编写的高级Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django自带的ORM(对象关系映射)功能使得开发者可以像操作Python对象一样来操作数据库，极大地简化了数据的增删改查操作。在本系统中，Django用于处理用户认证、权限控制、房屋信息管理等后端逻辑，并且通过RESTful API与前端Vue.js进行数据交互。 系统设计时，首先需要设计数据库模型，包括房屋信息、用户信息和订单信息等。通过Django的ORM功能与数据库进行交互，并进行数据的增删改查操作。为了提高系统的性能，系统还采用了缓存机制，将频繁访问的数据缓存起来，从而减少数据库的查询次数，提升系统的响应速度。 在系统功能实现方面，用户可以进行注册和登录，发布房屋信息，进行搜索和筛选，查看房屋详情，预订房屋，并进行订单管理。系统的用户认证和授权机制保证了用户信息的安全性。用户还可以通过地理位置、价格和房屋类型等条件进行搜索，系统会返回符合条件的房屋列表。此外，系统对用户输入进行了合法性检查和数据验证，有效防止了潜在的安全漏洞，确保了系统的稳定性和安全性。 基于Python+Django+Vue的租房系统设计与实现了一个功能完善、性能优越的房屋信息发布和搜索平台。通过前后端分离的架构，系统的前后端可以独立开发和维护，使得系统的开发效率和维护成本都得到了优化。该系统为用户提供了便捷的房屋信息发布和搜索服务，满足了现代人对租房的便捷需求。未来，开发者可以继续完善系统的功能，如添加在线支付和评价系统，进一步提升用户体验。

内容概要：本文详细介绍了如何使用 Python 和 LangChain 快速搭建本地 AI 知识库。首先阐述了 Python 和大语言模型（LLM）结合的优势，以及 LangChain 作为桥梁连接 LLM 和外部数据的重要性。接着，通过具体步骤展示了整个搭建流程，包括环境搭建、安装 LangChain 及相关依赖、获取 API Key、数据加载、文档切片、存储到向量数据库、检索与生成等环节。最后，通过完整代码示例和实战演练，展示了如何实现智能问答功能，并提出了性能优化和功能拓展的方向，如支持多模态数据和集成其他工具等。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉 Python 和机器学习框架的研发人员，以及对构建智能知识库感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①企业内部知识管理和智能办公，如客户服务、研发支持等；②教育领域的个性化学习辅导；③医疗领域的辅助诊断和治疗方案制定；④提升知识库的响应速度和查询效率，优化用户体验。 阅读建议：本文不仅提供了详细的代码实现和操作指南，还深入探讨了性能优化和技术拓展的可能性。建议读者在学习过程中结合实际需求，逐步实践每个步骤，并根据具体的业务场景进行调整和优化。同时，关注多模态数据处理和与其他工具的集成，以充分发挥本地 AI 知识库的潜力。

# 基于Python的羊了个羊通关助手 ## 项目简介 本项目是基于Python语言开发的羊了个羊通关助手，旨在帮助用户快速通关羊了个羊游戏。用户需要借助抓包工具获取必要参数，并通过修改配置文件实现自动化闯关，上手具有一定门槛。 ## 项目的主要特性和功能 1. 灵活参数配置支持通过修改配置文件中的参数，如headert、targetuid、完成耗时、通关次数、羊群和话题开关等，满足不同用户的闯关需求。 2. 多模式选择提供headert和targetuid两种模式获取关键参数，其中headert模式优先级更高，targetuid模式适合不会获取t值的用户，但耗时较久。 3. 防限流机制程序会生成随机时间间隔，防止游戏服务器接口限流导致闯关失败。 ## 安装使用步骤 ### 前提条件 用户已下载本项目的源码文件，并安装好Python环境。 ### 具体步骤 1. 复制仓库或下载文件若使用Git，可执行以下命令复制仓库到本地。 shell

在信息技术领域，尤其是在汽车电子与工业通信方面，CAN（Controller Area Network）总线技术是一种广泛应用的通信协议。随着通信需求的日益增长，CAN协议也在不断进化，出现了如CAN FD（Flexible Data-rate）这样的高速版本。ZLG USBCANFD200U CAN盒是一种基于USB接口的硬件设备，专门用于CAN网络通信，它可以模拟CAN节点，实现数据的收发以及网络监控等功能。 本文档描述的是一个基于Python语言编写的上位机Demo程序，它能够与ZLG USBCANFD200U CAN盒配合使用，实现对CAN总线的监控和数据收发。这个Demo程序不仅支持基本的CAN通信功能，还可能具备友好的用户界面，让用户能够直观地进行操作。 在进行CAN通信时，无论是发送还是接收报文，都需要相应的驱动程序来支持硬件的正常工作。在本Demo中，用户可能会得到一个预编译好的可执行文件，例如名为“USBCANFD_AllInOne_x86_x64_1.0.0.3.exe”的程序，这是一个针对x86和x64架构的操作系统而设计的软件包。该软件包包含了必要的CAN盒驱动和Demo上位机程序，用户无需从源代码开始编译，只需下载该文件，运行安装程序，即可快速开始使用。 由于本Demo程序是用Python语言编写的，这意味着它可能具有良好的跨平台特性。Python由于其简单易学、代码可读性高、有着丰富的第三方库支持等优点，被广泛应用于数据处理、网络编程和自动化脚本等领域。对于开发者来说，Python的这些特点能够使他们更加专注于业务逻辑的实现，而非底层细节的处理。 在Python环境中，可能使用的相关库包括但不限于：PyQt或者Tkinter用于界面设计，socketcan或者其他第三方库用于实现CAN通信协议的相关操作。这些库往往能够简化程序员的工作，因为他们已经封装好了与硬件通信的复杂细节，开发者只需要调用接口即可。 此外，由于CAN FD协议提供了比传统CAN更高的数据传输速率和更灵活的数据长度，因此在高精度数据采集、实时监控和大容量数据传输等场景下具有独特的优势。在这个Demo中，用户可以通过界面直观地了解CAN FD通信的特点，并通过编写脚本来模拟各种通信场景，从而为实际的项目开发提供参考。 这个Demo为那些希望利用Python和ZLG USBCANFD200U CAN盒进行CAN通信开发的开发者提供了一个易于上手的实践平台。它不仅包括了底层硬件通信的驱动程序，还包括了一个方便的上位机程序，让开发者能够快速地进行测试和验证，加速了产品开发的周期。

基于python的深度学习的人脸识别，识别率非常高，是一个国外友人写的，识别率非诚高

通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认，可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱 接下来目标： 1.利用TensorFlow建立训练模型对【来源】，【用法用量】，【主治功能】，【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取，争取做到抽出准确词语。 2.利用远程监督的方式（或者是其他的方式），对实体关系进行抽取，目前要使用的技术工具还未知。 适用人群：学习不同技术领域的小白或进阶学习者；可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。

很多公司都在使用Testlink进行用例管理，大家都会遇到的一问题是，Testlink只支持xml文件的导入导出，而我们习惯于在Excel中进行用例的编写，此工具主要解决将Excel中用例转换成可以导入testlink的xml格式。

基于Python、MySQL和Vue.js的医院门诊管理系统是一个采用B/S架构的医疗信息管理平台，其开发语言以Python为主，前端界面则主要依赖Vue.js框架。该系统通过网络为用户提供服务，用户可以在浏览器中操作，实现了医生、科室、护士、住院、药品、用户、日志以及系统信息等模块的管理功能。这样的系统设计允许医院管理者、医生和患者能够高效、便捷地访问和处理医疗信息，同时确保数据的安全性和可维护性。 Python作为后端开发语言，因其简洁的语法和强大的数据处理能力，使得编程效率和系统运行效率得到了保障。此外，Python拥有丰富的库和框架支持，其中Flask和Django是最常用的Web框架，它们能够帮助开发者快速构建稳定和安全的Web应用。在本系统中，Python后端将处理复杂的业务逻辑，如数据验证、业务处理、数据计算等。 Vue.js是一种渐进式的JavaScript框架，用于构建用户界面。它的设计哲学是通过数据驱动和组件化的思想来构建复杂的单页应用（SPA）。Vue.js的优势在于其轻量级、易上手和灵活性，可以无缝地与第三方库或现有项目整合。前端利用Vue.js可以实现高度动态的界面，为用户提供流畅的交互体验。 MySQL是一个开放源代码的关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL具备高性能、高可靠性和易用性等特点，是Web应用中常用的数据库解决方案。在本系统中，MySQL负责存储和管理所有的数据，包括患者信息、药物信息、医生排班、财务数据等，确保数据的准确性和可靠性。 医院门诊管理系统的功能模块包括： 1. 医生管理：对医生的信息、排班、诊疗记录等进行管理。 2. 科室管理：对医院内部的各个科室信息、科室人员分配等进行管理。 3. 护士管理：对护士的工作安排、排班、病历记录等进行管理。 4. 住院管理：对患者的入院、出院、床位分配、住院费用等进行管理。 5. 药品管理：对药品的库存、采购、分发等进行管理。 6. 用户管理：包括系统用户的注册、登录、权限分配、资料修改等功能。 7. 日志管理：记录系统的操作日志，便于追踪问题和审计。 8. 系统信息模块：提供系统设置、帮助文档、反馈渠道等功能。 该系统不仅能够提高医院的工作效率，减少手工操作的错误，还可以提升患者的服务体验，通过信息化手段优化医院的管理流程。 系统后端需要处理的核心业务逻辑较多，例如患者挂号、预约、诊疗记录、费用计算等，都需要后端进行准确的数据处理。前端则需要提供直观、友好的界面供用户操作，比如医生的工作界面要能够快速录入患者信息和诊疗记录，患者界面则要简洁明了，方便用户查看预约状态和医疗信息。此外，系统应该具备良好的安全机制，保障患者隐私和医疗数据的安全。 在开发这样的系统时，也需要考虑到系统未来的扩展性和维护性。例如，随着医院规模的扩大，系统可能需要增加新的功能或优化现有的功能，这就要求系统具备良好的模块化设计，使得增加或修改功能时不会对现有系统造成影响。此外，系统的可维护性也很重要，良好的代码编写规范和文档记录能够确保后期的系统升级和问题排查的效率。 在实际部署时，还需要考虑到系统的性能和稳定性，需要通过负载均衡、数据备份、故障转移等技术手段保证系统7x24小时不间断服务。对于医院这种对系统稳定性要求极高的行业，任何的系统故障都有可能造成严重的后果，因此系统在设计之初就需要将这些因素考虑在内。 基于Python、MySQL和Vue.js开发的医院门诊管理系统，不仅能够满足医院日常管理的需求，还能够提高医院的工作效率和患者的服务质量。通过合理的设计和优化，这样的系统可以在未来的医疗信息化进程中发挥重要的作用。

**CVXOPT Toolbox** 是一个基于Python编程语言的免费软件包，主要用于凸优化问题的解决。这个工具箱的独特之处在于它提供了一个MATLAB接口，使得习惯于使用MATLAB的用户能够在MATLAB环境中利用CVXOPT的强大功能进行优化计算。这个接口使得在MATLAB中调用Python的优化库成为可能，拓宽了MATLAB用户的优化工具选择。 CVXOPT库本身包含了一系列用于处理凸优化问题的算法，如线性规划（LP）、二次规划（QP）、二次锥规划（QCP）以及更复杂的凸优化问题。这些算法通常具有高效的性能和良好的数值稳定性，能够处理大规模的优化任务。通过MATLAB接口，用户可以方便地将这些优化算法集成到他们的MATLAB代码中，而无需深入学习Python语言的细节。 在使用CVXOPT Toolbox之前，用户需要确保已经安装了Python环境以及CVXOPT库。这通常可以通过Python的包管理器如pip进行安装。一旦安装完成，MATLAB用户可以加载CVXOPT Toolbox的.mltbx文件，将CVXOPT的功能引入MATLAB工作空间。同时，.zip文件可能包含了额外的文档或示例代码，用户可以解压后查看具体的内容。 **凸优化** 是一种数学优化方法，主要处理那些目标函数和约束条件都是凸函数的问题。在许多工程、经济和机器学习领域，凸优化是求解最优化问题的重要手段，因为它能保证找到全局最优解，而不是局部最优解。CVXOPT支持的优化问题类型广泛，包括但不限于： 1. **线性规划（LP）**：目标函数和约束条件都是线性的，适用于资源分配、生产计划等问题。 2. **二次规划（QP）**：目标函数为二次函数，约束条件可以是线性的。广泛应用于工程设计、信号处理等领域。 3. **二次锥规划（QCP）**：扩展了二次规划，允许约束条件包含锥型结构，如对称正半定矩阵的锥体，常用于处理非线性优化问题。 **MATLAB接口** 的实现使得用户可以使用MATLAB熟悉的语法定义优化问题，然后通过CVXOPT的底层算法进行求解。这种混合使用Python库和MATLAB的方式，既利用了MATLAB的便捷性，又享受到了Python库的高性能优化算法。 为了更好地理解和使用CVXOPT Toolbox，用户可以参考其官方文档（http://www.cvxopt.org），其中详细介绍了如何在MATLAB中安装和使用该工具箱，以及如何定义和解决各种类型的凸优化问题。文档中可能还包含了示例代码，帮助用户快速上手。同时，用户可以通过解压提供的.CVXOPT%20Toolbox.zip文件来获取更多的帮助材料和实例。 CVXOPT Toolbox是MATLAB用户解决凸优化问题的一个强大工具，结合Python的高效优化算法，提供了丰富的功能和便利的使用体验。通过熟悉其接口和算法，用户可以有效地解决实际问题，并提升优化任务的效率和精度。

Scapy是Python编程语言中的一款强大工具，它用于创建、修改和发送几乎任何网络协议的数据包。这个交互式的数据包处理程序和库被广泛应用于网络安全分析、渗透测试、故障排查等多个领域。Scapy的灵活性和深度使其成为网络专业人士不可或缺的工具之一。 在Python开发中，Scapy提供了一个高级接口，允许开发者轻松地构建和解析网络报文。其核心功能包括但不限于： 1. **数据包构造**：Scapy允许用户自定义数据包结构，包括TCP、UDP、IP、ARP等常见协议，甚至可以构建更复杂的协议栈，如TLS、HTTP等。通过定义Layer类，你可以构建任意复杂的数据包结构。 2. **数据包发送与接收**：使用Scapy，你可以方便地发送构造好的数据包到网络，并捕获响应。它可以模拟各种网络设备的行为，如路由器、交换机等，进行网络通信。 3. **解析与解析器**：Scapy内置了众多协议的解析器，可以解析接收到的数据包，并以层次化的结构展示，便于分析。用户也可以扩展解析器来处理自定义协议。 4. **协议检测与嗅探**：Scapy可以进行网络嗅探，检测网络流量中的异常行为，例如端口扫描、中间人攻击等。这在网络安全审计和防御中非常有用。 5. **网络测试与故障诊断**：Scapy可用于执行ping、traceroute、arping等网络测试命令，帮助识别网络连接问题。例如，你可以使用Scapy构造ICMP Echo请求来检查网络可达性。 6. **脚本编写**：Scapy的交互式环境使得编写脚本更加便捷。开发者可以利用Scapy的功能编写自动化脚本，进行大规模的网络扫描、漏洞检测等任务。 7. **数据包过滤与匹配**：Scapy支持基于BPF（Berkeley Packet Filter）的过滤规则，允许用户筛选出感兴趣的特定数据包，这对于数据分析和日志记录尤其有价值。 8. **网络取证与安全研究**：在网络安全研究中，Scapy可以用于模拟攻击场景，分析网络防御机制，或者进行恶意软件行为的逆向工程。 9. **兼容性与拓展性**：Scapy不仅支持常见的IPv4和IPv6，还涵盖了多种其他网络层协议，如LLC、ARP、802.11等。同时，Scapy可以与其他Python库如libpcap、pylibpcap等结合使用，增强其功能。 在实际应用中，如压缩包文件`secdev-scapy-f9385df`所示，Scapy可能包含了示例脚本、教程或扩展模块，供用户学习和使用。通过学习和掌握Scapy，你可以提升在网络编程、安全分析和故障排查方面的能力，成为真正的“网络大师”。