Wireshark使用笔记，转载&学习《超详细的Wireshark使用教程》，并结合自己操作写以下笔记。 wireshark是什么？ wireshark是非常流行的网络封包分析软件，简称小鲨鱼，功能十分强大。可以截取各种网络封包，显示网络封包的详细信息。 wireshark是开源软件，可以放心使用。
python处理CSV文件 CSV文件 CSV (comma-separated values）文件是一种文本文件格式，允许以表格结构保存数据。这是一种流行的格式，用于从数据库和电子表格导出和导入数据，CSV 文件中的每条数据都用逗号 (,) 分隔，例如，第一行数据可以选择用作标题，标明其下方的每一
There are a thousand Hamlets in a thousand people's eyes. 威廉·莎士比亚 免责声明：以下充满个人观点，辩证学习 React 目前开发以函数组件为主，辅以 hooks 实现大部分的页面逻辑。目前数栈的 react 版本是 16.13.1，该版本
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前言 对于开发者而言，熟悉快捷键的使用，能够起到事半功倍的作用，提高工作效率。以下是我整理的一份Visual Studio常用快捷键清单，希望能够帮助到你。 常用快捷方式 快捷键功能 Ctrl + K + C 注释选定内容 Ctrl + K + U 取消注释选定内容 Ctrl + K + D 代码格
前言 对于开发者而言，熟悉快捷键的使用，能够起到事半功倍的作用，提高工作效率。以下是我整理的一份VS Code常用快捷键清单，希望能够帮助到你，欢迎在评论区留下你的常用快捷键🤞。 设置VS Code中的键盘快捷方式 Ctrl + K + S 常用快捷键 快捷键描述 Ctrl + Shift + P
一.数据集描述 1.数据集摘要 该数据集包含与心理健康相关的问题和答案的对话对，以单一文本形式呈现。数据集是从流行的医疗博客（如WebMD、Mayo Clinic和HealthLine）、在线常见问题等来源精选而来的。所有问题和答案都经过匿名化处理，以删除任何个人身份信息（PII），并经过预处理以删
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
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# 故事背景 忘记密码这件事，相信绝大多数人都遇到过，输一次错一次，错到几次以上，就不允许你继续尝试了。 但当你尝试重置密码，又发现新密码不能和原密码重复： ; 2.初始化SDK代码如下： HiAnalyticsInstance instance = H
近些年来，随着手机技术迭代更新越来越快，用户更换手机的周期也在缩短，在这样的背景下，开发者不得不面临以下问题： 同一开发者旗下常常有多个安卓应用和多形态应用（快应用和Web应用），用户更换一个新的设备（手机或平板）后，在新设备上登录各应用时每次都需要重复输入帐号和密码，导致用户在登录阶段流失率增加，
[HUAWEI HiCar](https://developer.huawei.com/consumer/cn/HiCar?ha_source=hms1)（以下简称HiCar）是华为提供的人-车-家全场景智慧互联解决方案，连接手机与车辆，充分发挥各自的优势属性，将手机的应用/服务生态延伸进车辆，实现
本地生成 sshkey 打开git命令工具cd ~/.ssh ssh-keygen -t rsa -C "实际的eamil地址" ··· // 一路回车，出现以下则说明成功 Your identification has been saved in C:\Users\Administrator/.s
本文从源码入手分析，深入探讨 Java SPI 的特性、原理，以及在一些比较经典领域的应用。
本文从零开始介绍了游戏推荐项目的发展历程，阐述了大型项目建设中遇到的业务与架构问题以及开发工程师们的解决方案，描绘了游戏推荐项目的特点以及业务发展方向，有着较好的参考与借鉴意义。
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本文详细的记录了一次0点接口严重超时的问题排查经历。本文以作者自身视角极具代入感的描绘了从问题定位到具体的问题排查过程，并通过根因分析并最终解决问题。整个过程需要清晰的问题排查思路和丰富的问题处理经验，也离不开公司强大的调用链、和全方位的系统监控等基础设施。
重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现，并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。
跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。传统的跨域推荐方法常常基于嵌入和映射（Embedding and Mapping，EMCDR） 的思路，这种方法在进行对齐操作之前，各领域需要先通过预训练以独立地得到用户/物品的embeddings。因此，有偏的（biased） 预训练表征将无可避免地包含领域特有的（domain-specific） 信息，从而会导致对跨
