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最新文章
重装系统 -- Windows11
作者在新公司选择安装Windows10系统,但遇到任务栏卡顿和风扇异常等问题,调研后发现13、14代CPU仅支持Windows11,因此更换为Windows11并发现其表现优于预期。随后被推荐使用Arc浏览器,决定将旧笔记本升级至Windows11。作者分享了使用Ventory作为PE工具的经验,并推荐了Windows10和Windows11的纯净镜像下载来源。最后,提供了解决Ventory启动盘蓝屏问题的方法。
Windows
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2024-07-28
Win10/11配置fnm:解决PowerShell脚本运行受限问题
在Windows 10和11中配置`fnm`时,需要在PowerShell中创建并编辑`Microsoft.PowerShell_profile.ps1`文件。Windows 10中,文件路径为`C:\Users\Administrator\Documents\WindowsPowerShell\Microsoft.PowerShell_profile.ps1`,而Windows 11中路径略有不同。若遇到脚本运行受限问题,可通过管理员权限运行PowerShell并输入`Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned`来修改安全策略,解决脚本无法运行的问题。
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2024-07-03
VSCode-PYTHONPATH设置
在使用VSCode进行开发时,常遇到模块找不到的错误,如`ModuleNotFoundError`,这是由于VSCode未自动配置`PYTHONPATH`。与Pycharm不同,VSCode需要手动设置`PYTHONPATH`指向工作目录。解决方法是在VSCode的`settings.json`中添加相应配置,如Windows下添加`"terminal.integrated.env.windows": {"PYTHONPATH": "${workspaceFolder}/"}`,保存后重启VSCode即可解决。Linux和MacOS也有类似配置。
VSCode
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2024-07-03
VSCODE-Python开发插件推荐
作者在使用PyCharm进行大型项目开发时遇到加载缓慢的问题,因此考虑转向VSCode。通过调研和咨询经验丰富的开发者,作者推荐了几款VSCode插件,包括微软Python三件套、Jupyter系列、Ruff、Copilot和Git相关插件。这些插件在Python开发中表现优异,作者建议用户自行安装体验其功能。
VSCode
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2024-06-24
Python项目防代码泄露指南
本文介绍了如何通过编译Python代码为`.pyc`文件并删除原始`.py`文件来防止代码泄露。首先使用`compileall`模块递归编译所有`.py`文件,然后通过脚本将生成的`.pyc`文件移动到原始位置并删除`.py`文件。最后,设置`PYTHONPATH`环境变量并确保通过模块导入方式运行程序,而不是直接执行`.pyc`文件。
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2024-06-20
AI原画系统
文章展示了一个个人项目的演示视频,该项目涉及AI原画系统。视频通过嵌入网页的形式呈现,展示了系统的功能和操作界面,供观众了解其应用和效果。
个人项目
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2024-06-16
基于社交媒体大数据的智慧政务系统
该项目演示视频展示了一个基于社交媒体大数据的智慧政务系统,旨在通过分析社交媒体数据提升政务服务的智能化水平。视频详细介绍了系统的功能和应用场景,展示了如何利用大数据技术优化政务决策和服务效率。该项目为个人开发,体现了大数据在智慧政务领域的创新应用。
个人项目
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2024-06-16
Miniconda安装教程
文章介绍了从Anaconda切换到Miniconda的原因,并比较了两者的适用场景:Anaconda适合新手和需要预装库的用户,而Miniconda适合有经验且需要轻量级、定制化环境的用户。详细描述了在Windows和Linux系统上安装Miniconda的步骤,包括下载、安装、配置环境变量及验证安装。此外,还提供了将conda和pip源更换为清华源的方法,以加快包管理速度。
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2024-06-16
Doker-compose 网络互通
在迁移服务到1Panel时,遇到容器网络互通问题。1Panel默认使用bridge网络模式,导致one-api无法与mysql、redis容器通信。通过修改compose文件,将one-api容器加入1panel-network网络,并使用容器名称代替IP地址进行连接,解决了网络互通问题。总结出不同容器通信的技巧:若容器在同一网络组,直接使用容器名和端口;若不在同一网络组,则使用网络模式的网关和宿主机端口。
Docker
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2024-05-02
DB-GPT AWEL 实践所遇问题
文章讨论了在使用DB-GPT和AWEL框架时遇到的几个问题,主要集中在LLM的text2sql能力不足、取数问题以及计算能力差等方面。针对这些问题,尝试了多种解决方案,如改写system_prompt、对生成的SQL结果进行拼接、引入新的prompt结合LLM判断所需字段等。此外,还提出了编写不同的计算类算子以增强计算能力,并通过构建决策字典和prompt传递给LLM来提高计算智能性。
DB-GPT
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2024-04-23
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