MoneyPrinterPlus开源有一段时间了，已经实现了批量短视频混剪，一键生成短视频等功能。 有些小伙伴说了，我批量生成的短视频能不能一键上传到视频号,抖音,快手,小红书这些视频平台呢？答案是必须可以。 下面上干货。 软件准备 当然，前提条件就是你需要下载MoneyPrinterPlus软件啦
1. 介绍 上一篇文章分享了 Vue3 如何如何接入 i18n 实现国际化多语言，这里继续和大家分享 Flask 后端如何接入 i18n 实现国际化多语言。 用户请求 API 的多语言化其实有两种解决方案： 后端返回："USER_ERROR" => 前端渲染："用户错误" 后端接收请求中 "Ac
前言 vue2的时候想必大家有遇到需要在style模块中访问script模块中的响应式变量，为此我们不得不使用css变量去实现。现在vue3已经内置了这个功能啦，可以在style中使用v-bind指令绑定script模块中的响应式变量，这篇文章我们来讲讲vue是如何实现在style中使用script
Go语言为了方便使用者，提供了简单、安全的协程数据同步和通信机制，channel。那我们知道channel底层是如何实现的吗？今天k哥就来聊聊channel的底层实现原理。同时，为了验证我们是否掌握了channel的实现原理，本文也收集了channel的高频面试题，理解了原理，面试题自然不在话下。
之前公司需要一个内部的通讯软件，就叫我做一个。通讯软件嘛，就离不开通讯了，然后我就想到了长连接。这里本人用的是GatewayWorker框架。
英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、...
煤矿安全大模型————矿途智护者 使用煤矿历史事故案例，事故处理报告、安全规程规章制度、技术文档、煤矿从业人员入职考试题库等数据，微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答。 本项目简介： 近年来，国家对煤矿安全生产的重视程度不断提升。为了确保煤矿作业的安全，提高从业人员的安
JWT（英文全名：JSON Web Token）是目前最流行的跨域身份验证解决方案之一，今天我们一起来揭开它神秘的面纱！ 一、故事起源 说起 JWT，我们先来谈一谈基于传统session认证的方案以及瓶颈。 传统session交互流程，如下图： 当浏览器向服务器发送登录请求时，验证通过之后，会将用户
第三方 App 调用 Termux 执行命令基本实现，但是 bash、awk、clangd 这类命令可以从标准输入读取信息并维持运行，Termux 第三方调用缺乏有效支持。了解安卓的 IPC 机制，建立Termux 命令与第三方 App 的 TCP/Socket 连接，最终实现前后端的持续通信。
综上所述，LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象，适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比，LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而，LFU的实现较为复杂，需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中，应当根据具体的数据访问模式和系统需求，灵活选择和调整缓存算法，以达到最优的性...
经过上传客户要求主副表迁出，又提出可以将某张表的数据导出excel，听着很简单，实际看数据表发现上万条数据，并且需要关联表查询相关字段，导出的表格才可以被客户看明白。 要是使用office包目前后台内存耗尽，被迫停止运行，所以想要突破百万条数据导出需要另辟它路。所以就是使用了导出CSV并非excel
目录前言1、Range请求头1.1、概述1.2、使用限制1.3、范围请求1.4、预防资源变更2、断点续传下载实现2.1、流程设计2.2、代码实现2.3、运行结果3、RandomAccessFile4、思维拓展参考资料 前言 在某次摸鱼的过程中，老大突然后面冒出来说要做一个拉取文件到本地的需求(写的时
前言 Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。今天我们就使用纯前对按表格控件带大家了解，如何在Spring Boot框架下实现Excel服务端导
介绍 在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。 Vanilla数据湖解决方案构建在具有 Hive 元存储的云对象存储之上，其中数据文件以 Parquet 格
Android无障碍服务可以操作元素，手势模拟，实现基本的控制。opencv可以进行图像识别。两者结合在一起即可实现支付宝能量自动收集。opencv用于识别能量，无障碍服务用于模拟手势，即点击能量。 当然这两者结合不单单只能实现这些，还能做很多自动化的程序，如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等等的自动化，
客户端、服务端网络通信，为了安全，会对报文数据进行加解密操作。 在SpringBoot项目中，最好使用参考AOP思想，加解密与Controller业务逻辑解耦，互不影响。 以解密为例：需要在request请求到达Controller之前进行拦截，获取请求body中的密文并对其进行解密，然后把解密后的
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列，及每个元素多维护一个次数选项，对于性能的影响不大，仅仅多耗一点cpu，但是可以相应的提高命中率，下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。
Postman 的 Basic Auth： 分析 根据以上图片分析： Postman 的 Authorization 实际为: header 中添加 Authorization: ******* ******* => "Base" + " " + base64("Username"+":"+"Pas
本文介绍基于Python中GDAL模块，实现基于一景栅格影像，对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。 本文期望实现的需求为：现有一景表示6种不同植被类型的.tif格式栅格数据，以及另一景与前述栅格数据同区域的、表示植被参数的.tif格式栅格数据；我们希望基于前者中的植被类型数据，分别提取6种
