当你尝试从Conda环境中移除某个软件包时，有时你可能会遇到RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from的错误信息。这个错误表示setuptools是Conda的一个依赖项，不能从环境中移除。在本篇博客文章中，我们将详细解释这个错误的原因，并说明如何正确处理。
我的京东价格监控网站需要不间断爬取京东商品页面，爬虫模块我采用了Scrapy+selenium+Headless Chrome的方式进行商品信息的采集。
youtube-dl 是一个通过命令行下载视频的工具，其不仅支持 youtube 网站的视频下载，还支持上百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载 Windows(exe) 和 Linux(tar.gz) 的版本，之后解压并使用对应的命令即可。 对于部分需要使用 youtube-dl 进行开发并且调用其接口为其他功能服务的用户而言，可以在 Github 上找到源码并且进行二次开发，也可以直接调用其 python 接口。关于如何在命令行直接使用打包好的 youtube-dl 工具有许多的文档进行介绍，这篇文章主要是对 youtube-dl 提供的一些接口参数及其功能进行说明，如有错误或不严谨的地方欢迎批评指正。
这个系列的进度有些跳跃性，我尽量直白点解释，但是我不是官方文档，直入主题！！！！
运行打包命令，找到打包使用发分区表。例如这里使用的是 sys_partition_xip.fex
Go 即 Golang，是 Google 公司 2009 年 11 月正式对外公开的一门编程语言。根据 Go 语言开发者自述，近 10 多年，从单机时代的 C 语言到现在互联网时代的 Java，都没有令人满意的开发语言，而 C++往往给人的感觉是，花了 100%的经历，却只有 60%的开发效率，产出比太低，Java 和 C#的哲学又来源于 C++。并且，随着硬件的不断升级，这些语言不能充分的利用硬件及 CPU。因此，一门高效、简洁、开源的语言诞生了。Go 语言不仅拥有静态编译语言的安全和高性能，而且又达到了动态语言开发速度和易维护性。有人形容 Go 语言：Go = C + Python , 说明 Go 语言既有 C 语言程序的运行速度，又能达到 Python 语言的快速开发。
快手极速版看视频，可以有金币奖励，但是需要人手不停的一个视频一个视频的滑动，利用Python的强大功能，通过代码实现自动刷视频，有效解放双手的同时可以薅点羊毛搞个早饭钱。
按照与您的操作系统相关的说明进行操作。要检查是否成功安装了Go，可以在终端窗口中运行以下命令
当开始从事数据科学相关行业的时候，很多人都会被各种各样的可用工具所困扰。 有一些与这个问题相关的可用指南。例如“对于不擅长编程者的19日数据科学工具（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/19-data-science-tools-for-people-dont-understand-coding/）”或“Python学习数据科学的完整教程（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/com
随着前面几篇博客的学习，相信大家对插件化已经有了比较清楚的认识，然而如何将插件化应用到项目中？网上已经有一些优秀的开源框架，这里要向大家推荐一个开源的动态加载框架DL, 该项目由任玉刚大神发起的，项目地址： https://github.com/singwhatiwanna/dynamic-load-apk，该项目结构图如下：
Go lang，为并发而生的静态语言，源于C语言又不拘泥于性能，高效却不流于古板，Python灵活，略输性能，Java严谨，稍逊风骚。君不见各大厂牌均纷纷使用Go lang对自己的高并发业务进行重构，原因无他，经济下行的大背景之下，性能突出、效率拉满的Go lang无疑是高并发场景下节约服务器资源的一剂灵药。
安装完系统后，除了需要会用常用命令，各种软件也需要，关于Ubuntu系统常用软件安装我建立一个分类，用来记录菜鸟揪心的安装历程。。。
1、unity2017版本，采用aar打包：出现A library uses the same package as this project:的错误 原因：aar里面的AndroidManifest.xml文件的package 和 外部的AndroidManifest.xml文件同名， 或者也可以说是和unity设置的package同名（unity打包Android知道，AndroidManifest的包名和Unity设置的必须要一致） 解决方案：外部的AndroidManifest文件的包名修改和aar里面的包名不一样即可 2、unity2017打包报错：缺失显示mips64el-linux-android-strip'' 原因：是因为你sdk里面有安装ndk，但是ndk里面 Sdk\ndk-bundle\toolchains目录下，缺了mips64el-linux-android的相关文件， 解决方案：1、如果你是Android studio下载的sdk里面包含的NDK都是缺少的，需要自己去官方下载，把缺失的文件copy进去 2、卸掉sdk的ndk 拓展：ndk下载地址：https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r17-windows-x86_64.zip https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r17-windows-x86.zip 3、Android 调用unity A、UnityPlayer.UnitySendMessage("ac","AndroidCallBack","jason is so handsome"); 第一个参数是场景的对象，如：Canvas， 第二个参数是：unity里面定义的方法，第三个参数是传递的参数 B、unity采用AndroidJavaProxy这个借口，说白了点，就是接口的映射，https://www.jianshu.com/p/ceaac83808f2，接口的base("Java借口完整的路径")的路径要对，实现的方法要一样
需要准备一张大小合适的bmp图像文件（大小为2MB左右），也可以考虑使用小一点的图片。
这是小詹关于爬虫的第②篇文章！ 第一篇关于爬虫中介绍了一些基本的术语和简单的操作，这里不重复叙述了，直接放链接，不记得的自己在文章末尾点击前期链接补补~ 本篇开始要进入实操啦，今天第一篇先从简单的爬起~先爬一爬文本格式的数据吧，以小说为例。大致流程为：获取HTML信息，解析HTML信息，将HTML信息中选择感兴趣的保存~ ① 首先上篇还没有说到requests库的使用，这是一个十分强大的库，现列举几个基础方法：（官方中文教程地址：http://docs.python-requests.org/zh_CN/
接下来就来正式实战,看看docker怎样去部署一个Vue前后端分离的项目，我们从以下三点来进行：
作者：matrix 被围观: 13,244 次 发布时间：2014-01-06 分类：零零星星 | 142 条评论 »
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能
新建位图图像.png by-新凡 软件下载\默认安装 NSIS Edit：打包脚本编辑器 https://nchc.dl.sourceforge.net/project/hmne/HM%20NIS%20Edit/2.0.3/nisedit2.0.3.exe NSIS: 打包通用方案 https://udomain.dl.sourceforge.net/project/nsis/NSIS%203/3.06.1/nsis-3.06.1-setup.exe 使用方式 NSIS EDIT:使用向导创建打包脚本
开启Docker远程连接后，在开发和学习时都能带来便利，但请不要将此方式用在外部网络环境，以免带来安全问题，下图是官方警告：
选自CIO 作者：Mitch De Felice 机器之心编译 参与：Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望
SFC（Sequencial Function Chart）是通过使用多种图表对象，对生产过程中一系列工程简单地表现出来，类似流程图。历来LD、ST等编程方式不容易分析和判断“设备的各个部件的动作进展状况”，流程图是一种使动作进度成为可视化的工具。
通常，开发苹果系列的软件均需要使用一些专有开发工具，比如xcode,而此工具必须运行在Mac OS X设备上(当然你也可以尝试各种黑苹果的方式)，所以不论是对于个人开发者还是企业构建服务器来说，都需要购买更多的Mac设备，通常，我知道的企业内部会使用Mac Mini来作为苹果系列的构建环境。
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习，降低学习门槛，用其开发有趣，有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法，比如：gRPC部署训练好的机器学习模型，使用FastAPI构建机器学习API，用streamlit快速生成机器学习web应用 ，在Excel里玩机器学习。
Puppeteer 是 Node.js 的一个函数库，可用来操控浏览器，是 Google 的项目，可以应用的范围包括：前端的自动化测试、爬虫、表单提交等。
在容器化的世界中，Dockerfile 就像是构建轻量、便携和自包含应用环境的蓝图。但是创建组织良好且优化的 Dockerfile 可能有些棘手，需要仔细关注细节并遵循最佳实践。这就是 Hadolint 登场的地方，就像一位超级英雄，帮助您编写完美的 Dockerfile。
copylib.sh（类似ldd命令）：用于将.so库文件的依赖项复制并放入自动生成的 “lib文件” 中。
集成了语音伴奏分离、训练集自动分割、中文ASR、文本标注等工具，帮助初学者创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。
最近疯狂迷恋地球卫星图和地球的卫星视频，看上面的视频简直极度舒适。不禁想把这种图片作为桌面背景图。这就产生抓取其背景图片作为桌面的想法。
今天在github上看到一个开源项目youtube -dl人气很高，很好奇到到底是干嘛的，于是查了一下，原来是一个视频下载的插件，顾名思义这个应该是用来下载youtube上的视频，还是决定尝试一下(windows环境)
老高买使用搬瓦工有好久了，但是直到今天才想起来用命令行下载youtube的视频，实在是惭愧。赶紧加班写篇文章赎罪！
上一篇文章讲解了链表的相关知识，并用代码实现了一个链表结构。那么本文将介绍一下另一种特殊的链表结构，叫做 双向链表。 顾名思义，普通的链表都是从 head 开始往后遍历结构内的元素，那么双向链表就是既可以从头开始遍历，又可以从结构的末尾开始遍历。
Alpine Linux是一种基于musl和BusyBox的Linux 发行版，专为安全性、简单性和资源效率而设计。体积非常小巧，适合用来做Docker镜像。xiaoz最近在为CCAA/Zdir打包容器镜像的时候了解到了Alpine Linux，麻雀虽小但五脏俱全，简直不要太方便。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
项目地址: https://github.com/zeyangli/helloworld-android-gradle.git
Docker/Linux/Node基础, 比如Linux和docker的常用命令,shell的编写等等
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
如果你对摄影感兴趣，可以在线查看我下载的视频，《彩蜂摄影》视频在线观看地址（视频持续上传更新中）
一种是刚好是整数，只输出a（注意1.0e1的情况是输出1)；另一种是还要输出剩下的小数部分。
百度PaddlePaddle & ECharts团队宣布上线深度学习可视化工具Visual DL，该工具可以使得深度学习任务变得生动形象，实现可视分析。百度希望能够借此为全球更广泛的用户提供更便捷高效
static-php-cli 是一个用于静态编译、构建 PHP 解释器的工具，支持众多流行扩展。目前 static-php-cli 支持 cli、fpm、embed 和 micro SAPI。static-php-cli也支持将 PHP 代码和 PHP 运行时打包为一个文件并运行。
需求： 作为（伪）资深视频爱好者，在YouTube上有时候在看到一个好看的视频（小姐姐），内心OS:好想把视频（小姐姐）加入到那些年我们下载过的视频（小姐姐）系列中，怎么办？在线等挺急的！
一直用pycharm写代码 一直用anaconda管理python环境 但是今天我居然发现我不会更改pycharm当前的运行环境到我新建的anaconda environment中！
涉及到python和mongodb，那么安装相应的模块四必不可少的，最简单的安装方法，或者非pip不可了。
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