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介绍作为一名开发人员，我最近发现自己面临着一个令人兴奋的挑战：对仍在使用bootstrap3的旧版c#.net代码库进行现代化改造。目标很明确-使用最新的bootstrap5加快项目速度。但是，我很快就意识到实现如此重大的飞跃可能会充满风险且耗时。就在那时我决定采取分阶段的方法：首先，从bootstrap3迁移到bootstrap4然后，一旦稳定，就从bootstrap4跳转到bootstrap5此策略将允许更易于管理的转换、更容易的调试以及更流畅的整体过程。今天，我很高兴分享这个旅程的第一部分-使用py
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介绍最近，我有机会通过添加对TOML配置文件的支持来增强github-echo命令行工具。此功能允许用户在.github-echo-config.toml文件中设置持久默认选项，从而减少每次使用该工具时手动输入重复配置的需要。在这篇文章中，我将向您介绍我在该功能上的经验、遇到的挑战以及我如何使用Git来管理更改。您可以在GitHub上查看github-echo存储库。第1部分：编写代码规划和了解要求该功能的目标是使该工具能够在用户的主目录中查找.github-echo-config.toml文件，从该文件
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Python...
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flask-sqlalchemy放在模块中使用的问题官方文档中的例子是将数据库初始化代码放在app.py...
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创建一个名为bank的python模块。添加功能：存款（金额）提款(金额)再创建一个名为customer的python模块从客户模块调用银行模块的存取款功能。#bank.pydefdeposit(amount):print("enterthedepositamount:",amount)defwithdraw(amount):print("enterthewithdrawamount:",amount)创建python模块文件名为bank.py这两个函数是deposit(amount)：该函数接受一个参数
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用特定版本运行脚本并打包进文件夹在需要特定版本（3.11.6）运行脚本但又使用3.12...
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提示链正在彻底改变我们与大型语言模型(llm)交互的方式。通过将多个提示链接在一起，我们可以创建复杂、动态的对话并处理复杂的任务。但这种力量确实是有代价的。每次对llm服务（例如google的gemini）的api调用都会增加您的账单。许多llm提供商提供了一个解决方案：批处理。在一个请求中发送多个提示并享受大幅折扣（通常在50%左右！）。然而，在提示链工作流程中实现批处理很快就会变成编码噩梦。批量提示链接的挑战想象一下您正在构建一个具有多步骤对话的聊天机器人。使用传统的提示链接，您将发送每条用户消息并等
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Python自写函数一位网友在编写函数时遇到了一个问题，在使用了deln[-1]...
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只要周末有空闲时间，我就喜欢编写一些小而愚蠢的东西。其中一个想法变成了一款命令行国际象棋游戏，您可以在其中与openai对抗。我将其命名为“skakibot”，灵感来自“skaki”，希腊语中的国际象棋单词。优秀的python-chess库负责所有的国际象棋机制。我们的目标不是从头开始构建一个国际象棋引擎，而是展示openai如何轻松地集成到这样的项目中。让我们深入研究代码，看看它们是如何组合在一起的！切入点我们将首先设置一个基本的游戏循环，该循环接受用户输入并为国际象棋逻辑奠定基础。defmain():
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每周挑战298穆罕默德·s·安瓦尔(mohammads.anwar)每周都会发出“每周挑战”，让我们所有人都有机会为每周两次的任务提出解决方案。这对我们所有人来说都是练习编码的好方法。挑战，我的解决方案任务1：最大平方任务给你一个只有0和1的mxn二进制矩阵。编写一个脚本来查找仅包含1的最大正方形并返回其面积。我的解决方案我的主要函数首先检查矩阵每行的列数是否正确defmaximal_square(matrix:list[list[int]])->int:rows=len(matrix)cols=l
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大家好！今天解决了LeetCode上的三道题：基础计算器II、子集、子集II。我注意到LeetCode上的一些问题在概念和逻辑上是有联系的，比如子集和子集II。以特定的方式解决这些相关问题可以成为您学习过程中的有效步骤。对于初学者：如果，你才刚刚开始。计划在同一天或至少连续几天解决相关问题。这有助于初学者多次练习相同的核心概念以及一些新概念。对于高级求解器：计划解决中间有很大天数差距的连接问题。这个方法可以帮助你测试休息后回忆和应用概念的能力，这是测试解决问题能力的正确方法。通过这种方式解决特定顺序的连接
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在VSCode中配置Python开发环境需要安装以下插件：1.Python，2.Pylance，3.Jupyter，4.PythonTestExplorer。调试技巧包括：1.设置断点，2.使用条件断点，3.变量监视，4.远程调试。
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PyCharm支持通过SSH连接到Linux服务器进行远程Python开发和调试。1)配置SSH连接，2)选择远程Python解释器，3)创建远程Python项目，这样可以在本地编写代码并在服务器上运行和调试，提升开发效率。
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在Python编程中，常常会遇到需要打开文件的情况，通常我们会使用with语句来确保文件的正确关闭。但如果文件�...
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Python在数据库操作方面的应用包括数据分析和处理、Web应用的后端开发、数据科学与机器学习、自动化任务。连接数据库的方法包括：1.连接MySQL数据库，使用mysql-connector-python库。2.连接PostgreSQL数据库，使用psycopg2库。3.连接SQLite数据库，使用sqlite3库。
