javaselenium(五)元素定位大全 python selenium爬虫 目录     browser浏览器对象方法京东爬虫案例  实现步骤  chromedriver设置无界面模式  键盘操作  鼠标操作  切换页面  民政部网站  Web客户端验证  iframe子框架Web自动化测试工具，可

530.二叉搜索树的最小绝对差这题用递归法中序遍历的方式比较当前值与pre节点值的差值，不断更新最小的差值即可。#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.

卷积神经网络CNNCNN原理关于CNN的原理本文使用代码的方式来直观理解卷积中各个操作过程。卷积卷积层是CNN的核心组件，通过可学习的卷积核在输入特征图上进行滑动窗口操作。每个位置上，卷积核与输入进行逐元素乘积并求和，得到输出特征图上的一个值。多个卷积核并行工作可以提取不

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TLDR如果你是ARM平台的linux,不用修，直接能用。x86_64平台：waydroid_script安装libndk或者libhoudini实现arm64libndkpatch或者libhoudinipatch01转译层已经安装的可以跳过。需要先安装lzip，sudoaptinstalllzip或者nix-shell-plzip,按你的发行版来使用waydroid_scr

文章目录前言一、抽象工厂模式二、抽象工厂模式示例三、抽象工厂模式在Django框架中的应用前言GOF设计模式分三大类：创建型模式：关注对象的创建过程，包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。结构型模式：关注类和对象之间的组

✅博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。 ✅具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。（1）遗传-并行离散粒子群算法（GA&PDPSO）的提出与优化针对地铁车站交通服务设施优化配置问题，本文提出了一种基于遗传算

修订内容修复train_model_for_type方法中的file_path问题：确保在train_model_for_type方法中正确处理file_path的路径。添加on_closing方法：确保在关闭窗口时释放资源。优化get_specific_answer方法：确保在没有匹配项时返回更友好的消息。修复mark_correct和

完善后的夸父计步器代码0.02以下是一个更完善的带有图形用户界面（GUI）的计步器程序，使用Python的tkinter库实现。该程序不仅允许用户输入步数、显示总步数、保存步数数据到文件以及从文件中读取步数数据，还增加了日志记录、数据可视化等功能。代码实现importosimporttkint

1.installpyside62.pyside6-designer.exe发送到桌面快捷方式   3.打开pyside6-designer设计UI 4.保存为simple.ui文件，再转成py文件用代码执行  生成源文件simple.py：#-*-coding:utf-8-*-#######################################################

1.概述VisualGLM-6B是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。依靠来自于CogView数据集的30M高质量中文图文对，与300M经过筛选的英文图文对进行预训练，中英文权重相同。模型在微调阶段使用长视觉问答数据进行训练，以生成符合人类偏好的答案。它由Swis

一、测试函数name_function.pydefget_full_name(first,last):full_name=first+""+lastreturnfull_namenames.pyfromname_functionimportget_full_nameprint("Enter'q'toquit.")whileTrue:first=input("\nFirst

第23篇：测试驱动开发（TDD）内容简介在软件开发过程中，测试驱动开发（TDD，Test-DrivenDevelopment）是一种强调在编写实际代码之前先编写测试用例的开发方法。TDD不仅提高了代码的可靠性和可维护性，还促进了更清晰的设计思维。本篇文章将探讨测试的重要性，介绍如何使用Python的unittes

个人学习总结，可能会比较零散，如有问题，欢迎指出目录1，做分类的输出和输入2，卷积 2.1基本解释2.2图片识别2.3缩小特征图2.4类别划分2.5其他内容3，损失计算4，经典神经网络4.1AlexNet4.2VGGNet4.3ResNet1，做分类的输出和输入输出采用的独热编码（one-hot），用向量形式表示，

基础环境python3.10seleniumddddocr直接上代码pom.pyimporttimefromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.common.byimportByfromselenium.webdriver.remote.webelementimportWebElementfromselenium.webdriver.support.waitimportWebDrive

654.最大二叉树这题与昨日根据中序遍历与后序遍历得出来的数组来构建二叉树思路类似，不过就是每次需要找出子数组中最大的作为根节点。#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.va

最强“小钢炮”MiniCPM-o2.6的本地安装部署已经讲过了。但是还是有一些问题，比如我在RTX3060上可以运行，但是要实时视频和语音非常卡，主要是因为需要18G显存，这个需求远超我本地显存，所以使用到了内存共享，速度自然慢很多。当时的是原版模型，没用使用量化模型。今天来记录下INT4量化

chr函数将数字转换为字母ord函数将字母转换为数字（转换ASCII码）验证邮件格式：字符串后用.endwith(“@qq.com”)字符串常用方法：大小写的变换upper和lower索引取值：从0(下标)开始左闭右开，例如：t4="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"print(t4[:4])取值为abcd，取到下标为3的值

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目录第一个自定义agent：CountDownAgent代码运行逻辑1.创建CountDownAgent代理2.处理消息3.运行CountDownAgent另一种调用方式类似的agent:CountUpAgent第一个自定义agent：CountDownAgentfromtypingimportAsyncGenerator,List,Sequence,Tuplefromauto

主要介绍在CV中常用的Backbone原理简易代码（代码以及原理经常更新），参考论文中的表格，对不同的任务所使用的backbone如下:针对上面内容分为两块内容：1、基于卷积神经网络的CVBackbone：1.Resnet系列;2.Unet系列等；2、基于Transformer的CVBackbone：1.Vit系列等；3、在多模态中常用的backb

110.平衡二叉树这题用递归的方式计算高度的同时判断左右子树是否平衡（平衡二叉树的定义就是所有的左右子树之间的高度差不能大于1）如果高度差大于1我们就直接返回-1。我们在求解高度的同时，判断左右子树的高度差的一个好处就是一旦有一个子树的高度差没达到标准，那么后面的其他

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