张士玉小黑屋

?前言：这里先提一下，我们运行后端代码之前需要先建立一个名字为python的数据库，而后在该数据库下创建表userinfo，因为看到有的朋友后端代码拿过去后会运行不起来或者就是直接报错了。至于使用MySQL可视化工具还是用sql语句创建，这个看自己个人的，如果sql不怎么熟练的，甚至没有基础的，可以参考一下自己的这一篇文章MYSQL的增删改查相关操作相信看过自己前期的博文[python使用flask模块和前端交互基础的小伙伴已经有了一定基础，这里我们在来对flask、pymsql、前端三个部分通过flask做一个整合。使用python来作为我们的后端来实现前后端的分离。既然是作为基础，那我们这里主要实现通过前端对我们后端数据库实现增删改查就OK了。下面我们开始。?工具后端：py

解决：selenium.common.exceptions.WebDriverException:Message:CannotconnecttotheServicechromedriver文章目录解决：selenium.common.exceptions.WebDriverException:Message:CannotconnecttotheServicechromedriver背景报错问题报错翻译报错位置代码报错原因解决方法方法一：关闭防火墙方法二：添加localhost与127.0.0.1的映射关系今天的分享就到此结束了背景在使用之前的代码时，报错：Traceback(mostrecentcalllast):

实现步骤使用分片下载：将大文件分割成多个小块进行下载，可以降低内存占用和网络传输中断的风险。这样可以避免一次性下载整个大文件造成的性能问题。断点续传：实现断点续传功能，即在下载中途中断后，可以从已下载的部分继续下载，而不需要重新下载整个文件。进度条显示：在页面上展示下载进度，让用户清晰地看到文件下载的进度。如果一次全部下载可以从process中直接拿到参数计算得出（很精细），如果是分片下载，也是计算已下载的和总大小，只不过已下载的会成片成片的增加（不是很精细）。取消下载和暂停下载功能：提供取消下载和暂停下载的按钮，让用户可以根据需要中止或暂停下载过程。合并文件：下载完成后，将所有分片文件合并成一个完整的文件。以下是一个基本的前端大文件下载的实现示例：可以在

returnfalse;}if(value==undefined||value==null||value==“”||value.length==0){returntrue;}returnfalse;}/**work:默认配置*/_self.DefautlSetting={UpBtn:“”,DivShow:“”,ImgShow:“”,Width:100,Height:100,ImgType:[“gif”,“jpeg”,“jpg”,“bmp”,“png”],ErrMsg:“选择文件错误,图片类型必须是(gif,jpeg,jpg,bmp,png)中的一种”,callback:function()

转自两位，仅整合Ubuntu22.04换国内源清华源阿里源中科大源163源_ubuntu22阿里源_nudt_qxx的博客-CSDN博客ubuntu换镜像源（ubuntu换源）_乌班图镜像源_Fighting_1997的博客-CSDN博客#备份镜像源设置文件sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak#编辑镜像源设置文件sudogedit/etc/apt/sources.list 清华源：#默认注释了源码镜像以提高aptupdate速度，如有需要可自行取消注释debhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/jammymainrestri

安装，以MySql5.7版本为例子。docker默认的仓库比较慢，可以参考以下文章第五标题设置阿里云镜像仓库。docker（简介、dcoker详细安装步骤、容器常用命令）一站打包-day01-CSDN博客一、拉去mysql镜像dockerpullmysql:5.7如下安装完成 [root@syf~]#dockerpullmysql:5.75.7:Pullingfromlibrary/mysql72a69066d2fe:Pullcomplete93619dbc5b36:Pullcomplete99da31dd6142:Pullcomplete626033c43d70:Pullcomplete37d5d7efb64e:Pu

目录前言AI搜索引擎1.Kimi.ai2.秘塔AiAI编程工具1.Devv.ai2.商汤科技——代码小浣熊AI办公1.万知2.商汤科技——办公小浣熊总结前言AI越来越厉害了，不知道什么时候AI应用能够真正落地，但是现在已经涌现出了很多很好用的AI小工具，今天我就来分享几款我用过的以及使用体会。AI搜索引擎1.Kimi.aiKimi.ai-帮你看更大的世界Kimi是一个有着超大“内存”的智能助手，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪，快来跟他聊聊吧|Kimi.ai-MoonshotAI出品的智能助手https://kimi.moonshot.cn/Kimi是由月之暗面公司推出的一款AI搜索工具。前段时

【大数据&AI人工智能】HBase高可用、高性能原理讲解：LSMTree/数据压缩MinorCompaction和MajorCompaction/BloomFilter/Cache文章目录【大数据&AI人工智能】HBase高可用、高性能原理讲解：LSMTree/数据压缩MinorCompaction和MajorCompaction/BloomFilter/CacheHBase简介关键特性LSM树结构简介核心思想LSM树的结构LSM树原

目录1.前言2.元学习原理与代表性算法2.1.元学习原理2.2.代表性算法：MAML（Model-AgnosticMeta-Learning）3.自监督学习概念与应用4.对未来AI研究的影响与展望5.总结1.前言        近年来，人工智能领域涌现出诸多创新性研究方向，其中元学习与自监督学习以其在提升模型泛化能力、解决小样本学习问题以及充分利用无标签数据等方面的显著优势，成为研究热点。本文将深入探讨元学习与自监督学习的原理、代表性算法，并展望其对未来AI研究的影响。更多Python在人工智能中的使用方法，欢迎关注《Python人工智能实战》栏目！2.元学习原理与代表性算法2.1.元学习原理        元学习，又称“学习如何学习”，是一种旨在让模型从不同但相关

INCAR初始参数1.SYSTEM:注释体系以说明；一旦写了不可写错，比如说写成了RYSTEM，那么可能计算出的能量全是正值2.ISTART:如果计算目录中由WAVECAR文件，则默认值为1，否则为0。决定是否读入WAVECAR  0：开始新的计算，按INIWAV初始化波函数  1：接着计算，读取已有的WAVECAR，用于电子结构计算  2：接着计算，用于希望保持基矢不变的计算  3：接着计算，读入上一次计算得到的电荷密度和波函数，不推荐用3.ICHARG:若ISTART=0，则默认值为2，否则为0，决定如何构造初始电荷密度  0：从初始波函数构造  1：从CHGCAR读入，并同原子密度进行线性插值  2：构造原子电子密度线性组合，初始的电子密度由赝势来决定