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- Python爬虫破解验证码的实用技巧
- 针对Python爬虫中的验证码问题，需根据类型选择合理方案：1.图像验证码可采用OCR工具如Tesseract配合图像预处理，或使用深度学习模型及第三方打码平台提高识别率；2.滑动验证码通过Selenium模拟操作，结合OpenCV定位缺口并生成人类行为特征的滑动轨迹，规避反爬机制；3.点选验证码利用目标检测模型YOLO或AI服务接口实现语义识别与坐标定位，也可借助打码平台返回点击位置；4.手机短信和邮箱验证码则依赖接码平台获取临时号码或通过临时邮箱API读取，登录后保存Cookie或Token以减少验证
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- Plotly图表转HTML：to\_html方法详解
- 本文旨在解决Plotly用户在尝试获取图表HTML字符串时遇到的常见困惑。我们将明确指出plotly.io.write_html()方法用于文件写入，而真正用于返回HTML字符串的是plotly.io.to_html()。同时，文章还将深入探讨to_html()方法的关键参数，特别是如何通过include_plotlyjs=False有效减小生成的HTML字符串大小，从而优化集成效率。
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- NumPy数组添加类型提示的Python方法
- 在处理可能来源于NumPy数组的数值参数时，准确地添加类型提示是一个常见挑战，因为这些数值既可以是NumPy特有的标量类型（如np.float64、np.int32），也可以是原生的Python数值类型。本文将深入探讨如何优雅且符合行业惯例地解决这一问题，推荐使用Union[int,float]作为统一的类型提示方案，并结合NumPy自身的实现案例进行说明。
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- Python时间模块详解与使用技巧
- Python时间处理依赖time、datetime和calendar模块：time用于时间戳和延时操作，datetime提供易读的日期时间类及加减运算，calendar用于日历信息查询。
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- PyTorchCrossEntropyLoss标签错误解决方法
- 本文深入探讨PyTorch中使用`CrossEntropyLoss`时常见的`RuntimeError:expectedscalartypeLongbutfoundFloat`错误。该错误通常源于目标标签（target）的数据类型不符合损失函数预期。文章将详细解释`CrossEntropyLoss`对目标标签`torch.long`类型的要求，并通过代码示例演示如何正确处理和转换标签数据，确保模型训练过程的顺利进行，避免因类型不匹配导致的运行时错误。
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- PyQt5窗体设置详解与技巧
- 使用QWidget设置PyQt5窗口属性，包括标题、大小、位置、图标、样式和行为。通过setWindowTitle、resize、move、setWindowIcon等方法配置窗口基本信息，利用setStyleSheet定义外观风格，并可通过setWindowFlags、setWindowOpacity等控制窗口行为特性，如置顶显示和透明度，适用于基础GUI开发需求。
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- Python构建知识图谱，Neo4j实战教程
- 1.选择Neo4j作为知识图谱后端的核心优势包括其原生图存储能力、高效的Cypher查询语言、ACID事务支持、高可用性、扩展性以及活跃的社区和完善的文档。2.在Python中高效转化非结构化数据为知识图谱的步骤依次为：文本预处理、命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取、实体与图谱模式映射，以及通过Python的Neo4j驱动批量导入数据。3.使用Python与Neo4j交互时常见的挑战包括大数据量导入性能低、复杂图查询效率差，对应的优化策略有利用Cypher的UNWIND子句进行批量操作、创
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- PythonEDA入门：数据探索与分析技巧
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- Python连接SplunkSSL证书问题解决方法
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