使用Python爬虫，selenium能否替代requests？ 答案基本是可以的，selenium适合动态网页抓取，因为它可以控制浏览器去点击、加载网页，requests则比较适合静态网页采集，它非常轻量化速度快，没有浏览器开销，占用资源少。首先这次测试的采集目标是某跨境电商网站的智能手机商品数据，基于Scraping Browser服务，使用Python Selenium库来请求和解析数据，Selenium是主流的浏览器自动化工具，也支持其API接口，操作起来比较方便。打开bright data，然后打开后台控制面板界面，找到“浏览器API“，创建新的通道。

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cursor, vscode黄色波浪线警告问题 背景：使用cursor ide 进行程序开发，打开全局项目，结果黄色报警异常。全局项目：前后端参杂都有。出现异常报警前使用的每个项目单独开启ide, 结果电脑吃不消卡的要死。

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Next.js 样式：CSS 模块、Sass 等 Next.js 是一个基于 React 的全栈框架，其灵活的样式系统支持多种方案，包括 CSS 模块、Sass、Tailwind CSS 和 CSS-in-JS。这些方案各有特点，适用于不同场景：CSS 模块提供局部作用域，避免样式冲突；Sass 提供变量、嵌套等高级功能；Tailwind CSS 通过实用类加速开发；CSS-in-JS 实现动态样式。无论是在 App Router（app/ 目录）还是 Pages Router（pages/ 目录），Next.js 都提供了无缝集成这些样式方案的能力。

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AI时代基于云原生的 CI/CD 基础设施 Tekton 你还在使用传统的 Jenkins 吗？拥抱 AI 时代的云原生 CI/CD 基础设施 —— Tekton在 DevOps 领域快速演进的今天，传统的 Jenkins 虽然曾经是 CI/CD 的标杆，但面对云原生时代的挑战，它已经显得力不从心。现代软件开发需要更加灵活、可扩展且与 Kubernetes 深度集成的解决方案。

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制作 VSCode 插件 本文分享了作者使用AI辅助开发VSCode插件的过程与经验。文章指出，虽然AI能编写98%的插件代码，但在实际开发中仍遇到多个问题：首先发现自动生成的package.json中VS Code版本不一致导致运行失败；其次在WebView实现中，因缺少"type":"webview"配置导致控件无法显示。通过对比官方示例[vscode-extension-samples]解决了这些问题。作者认为AI是探索未知技术领域的利器，能提供大体可行的方案，但在细节处理上仍需人工调试

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MCU中的存储器映射（Memory Map） 摘要：MCU存储器映射将Flash、RAM、外设寄存器等统一编址到CPU可访问的地址空间，核心包括程序存储器（存储代码）、数据存储器（运行时变量）、外设控制区（如GPIO寄存器）及特殊功能区域（如Cortex-M的位带操作）。典型布局如ARM Cortex-M：Flash起始于0x00000000，SRAM位于0x20000000，外设从0x40000000开始。理解存储器映射对寄存器操作、内存优化和错误调试至关重要，需结合具体MCU手册（如STM32参考手册）进行开发。关键点包括统一编址、字节序和对齐访问

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PyCharm vs. VSCode 到底哪个更好用 在 Python 开发者中，关于 PyCharm 和 VSCode 的讨论从未停止。一个是功能齐备的集成（IDE），另一个是轻快灵活的代码编辑器。它们代表了两种不同的开发哲学，选择哪个，往往取决于你的项目需求、个人习惯，甚至是对顺手二字的理解。到底选哪个？每个人都有不同的看法，但今天，我们想探讨一个更深层次的问题：无论选择了哪把神兵利器，你是否为它准备了一个能发挥其最大威力的战场？

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NI USRP X410、USRP X310、USRP B210 试用 租赁 我们提供NI USRP X410、USRP X310、USRP B210 得租赁和购买试用。

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SimBA算法实现过程 L2：关注全局扰动能量L∞：关注局部最大变化。

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[论文阅读] 软件工程 | 软件工程中的同理心：表现、动机与影响因素解析 本文聚焦论文《Manifestations of Empathy in Software Engineering》，解析了软件工程中同理心的表现形式与实践价值。研究通过访谈与调查发现，从业者对同理心的理解更侧重认知与行为层面，其动机与团队协作、项目成功密切相关，且在需求讨论等活动中作用显著，但在纯技术任务中并非必需。这些发现为工程团队提升沟通效率、减少冲突提供了具体指引，同时为相关研究奠定了理论基础。

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「PromptPilot 大模型智能提示词平台」—— PromptPilot × 豆包大模型 1.6：客户投诉邮件高效回复智能提示词解决方案 「PromptPilot 大模型智能提示词平台」—— PromptPilot × 豆包大模型 1.6：客户投诉邮件高效回复智能提示词解决方案

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【C++】封装哈希表模拟实现unordered_set和unordered_map 我们之前学习过了STL中的map和set，它们的底层是红黑树实现的，增删查改的效率在O(n)。除此之外，STL中还有unordered_map、unordered_multimap和unordered_set、unordered_multiset容器，它们的使用方式和map系列和set系列几乎一模一样，所以我们就不用再详细介绍了，详见【C++】来学习使用set和map吧。它们的主要区别在于，unordered_xxx系列容器的底层是由哈希表实现的，上一篇文章我们也详细介绍了哈希表，详见。

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大语言模型（LLM）核心概念与应用技术全解析：从Prompt设计到向量检索 用户的输入就是一个Prompts提示词，提示词来源是用户的提问，途径是经过embedding后输入去模型。

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Excel 实战：基因表达矩阵前处理中测序符号的快速剥离方法 符号位置确认：上述方法依赖符号的规则性（如固定为 “-” 分隔），使用前需确认原始数据中符号的一致性，若存在少数异常值，可手动微调。公式适配性：若符号长度不同（如前缀为gene_而非gene-），只需调整公式中的符号定位参数（如将改为效率对比：对于万级以上样本量，建议使用 Python（pandas.str方法）或 R（stringr包）批量处理；但对于小样本量或临时需求，Excel 的轻量特性更具优势。在生信分析的前处理阶段，高效清理数据冗余能为后续分析节省大量时间。

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本地WSL部署接入 whisper + ollama qwen3:14b 总结字幕校对增强版 M4-4 校对增强版实现了高效的AI语音转录与文本处理流程，采用"代码预处理+LLM校对"双阶段方案。首先通过Whisper模型进行语音转文字，生成无标点文本；然后代码自动添加逗号作为标点草稿；最后调用Qwen3-14B模型进行智能标点修正和内容校对。系统还提供摘要提取功能，能自动总结文本核心内容。整套流程耗时约4分钟，最终输出校对后的完整文本、摘要和原始文本三个文件。该方案特别优化了中文标点处理，通过AI与规则结合的方式，显著提升了语音转文字的质量和效率。

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Python day40 【代码】Python day40。

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欧拉公式的意义 欧拉公式（Euler’s Formula）是数学中最重要的公式之一，它将。

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滴滴云原生可观测 HUATUO 开源项目正式入驻 CCF 面对容器漂移、架构复杂、上下游依赖多等挑战，HUATUO基于 BPF技术，整合 kprobe、tracepoint、ftrace等动态追踪手段，构建了低损耗、零侵扰的多维度内核观测能力体系，包括精细化指标埋点、异常上下文捕获、系统毛刺自动追踪及多语言持续性能剖析。通过零侵扰，低损耗的方式实现持续对操作系统内核，应用程序进行全方位性能剖析，涉及系统 CPU、内存、I/O、 锁、以及各种解释性编程语言，助力业务持续的优化迭代更新。这些场景需要一种持续的、可回溯的、全景的、全语言的性能剖析能力。

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