打个招呼，这一篇可能不适合 CRUD Boy/Girl. 纯做增删改查的 SQL 编码师可能会觉得偏难。
基金定投常见的一种方式是定期定额投资，即每周或每月固定的时间段，向基金公司申购固定份额的基金。基金定投可以平均成本、分散风险，实现自动投资，所以基金定投又称为“懒人投资术”。今天主要用python带大家分析一下，从统计数据上来看，到底什么时候定投获得收益的概率最大。
大家好，我是喵喵侠，是一名前端开发。在日常开发的过程中，我经常会遇到各种问题，以往最常见的解决方式是借助搜索引擎，来寻找问题的解决办法。这种方式虽然大部分情况下能解决问题，但搜索和筛选还是需要花费不少精力的，搜索关键词不对，还得反复尝试。现在有腾讯混元大模型就方便多了，你能够通过自然语言描述，向大模型表达你的问题和需求，随后等待片刻，就能得到你想要的答案，这样就节省了大量搜索的时间，十分方便。我会在本篇文章中，先为大家介绍腾讯混元大模型的能力，然后按照我的平日的使用习惯，分享我之前的提问案例，最后会带来一个完整的开发实战小项目，相信看完本文的你一定会有所收获。
上班空闲之余，同事们经常去买买彩票乐呵乐呵，希望中了头等奖就可以走上人生巅峰，哈哈哈！
过去十年来，OAuth2授权协议备受争议，您可能已经听说过很多"return_uri"技巧、令牌泄漏、对客户端的CSRF式攻击等等，在这篇文章中，我们将介绍三个全新的OAuth2和OpenID Connect漏洞:"动态客户端注册:SSRF设计"，"redirect_uri会话中毒"和"WebFinger用户枚举"，我们将介绍关键概念，并在两台开源OAuth服务器(ForgeRock OpenAM和MITREid Connect)上演示这些攻击，最后提供一些有关如何自行检测这些漏洞的方法~
AI科技评论按：交易欺诈对电子商务带来了巨大的威胁，来自清华大学交叉信息研究院博士后、物理学博士王书浩近日在AI研习社的青年分享会上介绍了基于循环神经网络的交易欺诈检测系统——时间侦探（CLUE），他重点讲解了电商欺诈检测这一场景下的三个主要技术难点：非平衡样本学习、实时检测系统、增量模型更新。 以下为他的分享内容，AI科技评论编辑整理如下： 很高兴在这里与大家分享我们跟京东金融合作的一篇论文，这篇论文已经被ECML-PKDD2017接收。我们的工作一句话就可以概括，即通过深度学习的方法来进行电商欺诈的检测
机器学习的流程大概分为六个步骤：获取数据，检查数据合理，数据清洗，建模，评估模型，部署。
有这样一个例子在thinkPHP视图页面执行一个给评论点赞的功能，为了强化用户体验，一般都采用ajax异步请求后台处理点赞数据，成功后页面执行局部更新后的数据即可。前台通常会用到jquery，通过执行jquery的ajax方法更加简单方便的完成任务请求。
Class-based views是Django为解决建站过程中的常见的呈现模式而建立的。具有如下几个原则：
Gemini 1.5，除了性能显著增强，还在长上下文理解方面取得突破，甚至能仅靠提示词学会一门训练数据中没有的新语言。
在大家不断升级迭代自家大模型的时候，LLM（大语言模型）对上下文窗口的处理能力，也成为一个重要评估指标。
Rasa尝试按上述顺序加载模型，即如果没有配置模型服务和远程存储，它只会尝试从本地存储系统加载模型。
作者 EtherDream 前言 在之前介绍的流量劫持文章里，曾提到一种『HTTPS 向下降级』的方案 —— 将页面中的 HTTPS 超链接全都替换成 HTTP 版本，让用户始终以明文的形式进行通信。 看到这，也许大家都会想到一个经典的中间人攻击工具 —— SSLStrip，通过它确实能实现这个效果。不过今天讲解的，则是完全不同的思路，一种更有效、更先进的解决方案 —— HTTPS 前端劫持。 后端的缺陷 在过去，流量劫持基本通过后端来实现，SSLStrip 就是个典型的例子。 类似其他中间人工具，纯后端的
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。伴随着对人的了解逐步深入，一个概
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如：
本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
电商平台的核心引擎大致分为两块，搜索架构和产品布局，应该说各有各的特色。当然今天的主题是反爬虫机制，电商平台如何能保护好自己的数据，又不影响正常用户体验，所谓当今业界一场持久的攻防博弈。 一阶爬虫（技术篇） 应用场景一：静态结果页，无频率限制，无黑名单。 攻：直接采用scrapy爬取 防：nginx层写lua脚本,将爬虫IP加入黑名单，屏蔽一段时间（不提示时间） 应用场景二：静态结果页，无频率限制，有黑名单 攻：使用代理（http proxy、VPN），随机user-agent 防：加大频率周期,每小时或每
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：百分点技术总监郭志金 摘自：百分点（ID: baifendian_com） 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、
再过几个月我就得离开我租的公寓去找一个新的了。尽管这段经历可能会很痛苦，特别是在房地产泡沫即将出现时，我决定将其作为提高Python技能的另一种激励！当一切完成时，我想做到两件事:
前一段时间小编给大家分享了Xpath和CSS选择器的具体用法，感兴趣的小伙伴可以戳这几篇文章温习一下，网页结构的简介和Xpath语法的入门教程，在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息（两种方式），在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇），学会选择器的具体使用方法，可以帮助自己更好的利用Scrapy爬虫框架。在接下来的几篇文章中，小编将给大家讲解爬虫主体文件的具体代码实现过程，最终实现网页所有内容的抓取。
分页，即时搜索和排序 几乎支持任何数据源：DOM， javascript， Ajax 和 服务器处理 支持不同主题 DataTables, jQuery UI, Bootstrap, Foundation 各式各样的扩展: Editor, TableTools, FixedColumns …… 丰富多样的option和强大的API 支持国际化 超过2900+个单元测试 免费开源 （ MIT license ）！ 商业支持 更多特性请到官网查看 英文官网地址 中文官网地址 点击导航栏 ->手册->安装 安装教程地址
举个简单的例子，对于一个公司来说，公司中有各个职能部门，每个部门各司其职，通过部门之间的配合来完成工作，这些部门就形成了一个公司的组织架构。从某种意义上来说，公司就是一种框架。那么对应到软件设计上来说，软件框架是由其中的各个模块组成的，每个模块负责特定的功能，模块与模块之间相互协作来完成软件开发。
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很早就有采集知乎用户数据的想法，要实现这个想法，需要写一个网络爬虫（Web Spider）。因为在学习 python，正好 python 写爬虫也是极好的选择，于是就写了一个基于 python 的网络爬虫。
大家有时候有没有仔细想过，我们开发一个网站，本质上是在做什么呢？Web 开发从刀耕火种的 HTML 时代，到现代的 Web 开发模式，巨鲸发生了怎么样的演变呢？我今天就带大家开一起看一下 ～
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第4天，点击查看活动详情
Vim是一个非常强大的文本编辑器。基本上所有的类Unix系统都会内置vi编辑器，Vim就是从vi发展来的一个编辑器。
目标网站的确认，本次爬取网站为深圳Q房网（ https://shenzhen.qfang.com/），要爬取的是深圳市Q房网所有二手房的信息。
网上浏览信息，用百度搜索的时候，第一页都是广告，真是槽心到极点，果断放弃百度，现在用谷歌是真舒服，用起一句话用好谷歌、用好搜索引擎、你可以打开世界的大门！
WebView2控件基于组件对象模型（COM），必须在单线程单元（STA）线程上运行。
Web 技术大概 25 年前开始萌芽，HTTP、HTML、CSS 和 JS 都是在九十年代中期首次被标准化的。直到如今，Web 演变成一个无处不在的应用平台。随着 Web 的发展，Web 应用程序的开发架构也在不断发展。现在有许多用于构建 Web 应用程序的核心架构，目前最流行的是单页应用 (SPA)，但我们正在逐渐过渡到一种新的改进架构来构建 Web 应用程序。
截止到目前为止我们的 django blog 文章展示部分，已经实现的“八九不离十”了。你以为本系列文章就要结束了吗？不能够！新的征程才刚刚开始，HelloDjango 系列文章刚刚过半，后面的文章你将接触更多博客系统的细节。向着一个小而全的博客系统前进、前进、前进，你定会收获颇多。
博客：https://www.jianshu.com/p/8cdf099e974f
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
当创建好一个页面并加载到浏览器时，DOM就悄然而生，它会把网页文档转换为一个文档对象，主要功能是处理网页内容。
多年来，许多 Visual Studio 开发者在其. NET Framework 项目需要访问 Web 服务时，都享受到了添加服务引用工具所带来的工作效率。 WCF Web 服务引用工具是 Visual Studio 连接服务的扩展，提供了类似于 .NET Core 和 ASP.NET Core 项目的“添加服务引用”功能的体验 。 此工具可从网络位置的当前解决方案的 web 服务中或从 WSDL 文件中检索元数据，并生成包含可用于访问 web 服务的 Windows Communication Foundation (WCF) 客户端代理代码的可兼容 .NET Core 的源文件。
在本讲中，我们开始详情页功能的开发，详情页就是对单个视频进行播放并展示视频的相关信息，比如视频标题、描述、评论信息、相关推荐等。我们将会学习到通用视图类DetailView的使用、评论动态加载、以及如何通过ajax实现喜欢和收藏功能，并通过一段段很酷的代码来说明这些功能。
博客文章通常都有分类，有时候我们会看到分类名后面还跟着该分类下的文章数量。前面我们通过学习 django 博客开发入门教程搭建了一个小博客。现在想在现有的基础上实现统计分类下有多少篇文章，该怎么做呢？最优雅的方式就是使用 django 模型的 annotate 方法。 假设我们的 django 博客有一个 Post 和 Category 模型，分别表示文章和分类： class Post(models.Model): title = models.CharField(max_length=70)
安装库 在开始编写代码之前需要安装几个库 requests 可以发送请求的库 beautifulsoup4 可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库 lxml 支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高 下面是安装命令,依次执行即可: pip3 install requests pip3 install beautifulsoup4 pip3 install lxml 首次分析 分析页面结构是必不可少的一步,只有了解到该页面如何组成才能够如何根据页面结构编写代码
在课程开始之前，我要先说一段免责声明：这次课程对于数据抓取的相关知识，只做学术探讨，不要利用抓取到的数据做有损访问网站商业利益的事情，比如你也建立一个同样业务的网站；也不要对访问网站的服务器造成压力，影响正常用户的访问。以上也是大家以后在进行数据采集的时候需要注意的。那我们继续讲技术，数据采集对于我们日常的工作有什么帮助呢？我举个例子。
尤其对于阅读计算机类技术图书，从头到尾阅读一本书，伤害了一代原本应成为高级程序员的筒子们。
获取id=article_list下的div子标签 注意 “>”的用法，有id时首选id作为选择器
归因，也叫Attribution，广义地说是指人们对他人或自己行为原因的推论过程。
本项目的文本情感分析使用的是基于情感字典的文本情感分析。 为了能够正确标注一段中文文本的情感。需要如下几个情感字典： ①停用词字典：用于过滤掉一段文本中的噪声词组。 ②情感词字典：用于得到一段文本中带有情感色彩的词组及其评分。 ③程度副词字典：代表情感词的强烈程度，相当于情感词的权重。 ④否定词字典：用于判断其后情感词的意思究竟是好（正极性）还是坏（负极性），若情感词前有否定词，则情感得分-1。 情感字典以及评分通常由手工标注完成，而标注是一项费时又费力的活，因此这四个字典都是由网络搜集而来。
今天和大家分享下我近段时间get的新技能，用单线程、多线程和协程三种方式爬取并下载梨视频的小视频，话不多说，我们开始叭。冲鸭冲鸭！
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