scrapy爬取伯乐在线博客文章列表保存到本地数据库。这个是本人最近学习爬虫的一个实践案例，源码解析详情请移步博文：https://blog.csdn.net/xiaocy66/article/details/83834261

CVE-2020-8163 CVE-2020-8163-在Rails中远程执行用户提供的本地名称的代码 在Rails <5.0.1中远程执行用户提供的本地名称 5.0.1之前的Rails版本中存在一个漏洞，该漏洞将允许攻击者控制render调用的locals参数。 已为该漏洞分配了CVE标识符CVE-2020-8163。 受影响的版本：rails <5.0.1不受影响：不允许用户控制本地名称的应用程序。 固定版本：4.2.11.2 漏洞应用： 我包含了一个可用于测试目的的易受攻击的应用程序。 易受攻击的端点是： main/index

element-plus-2.2.12 本地资源文件，适用于Vue 3编程，是流行的Vue 3的组件库。 资源适用于离线开发，内网使用。 （本资源为 element-plus-2.2.12 保存而来，如有侵权请联系我删除。）

本文详细介绍了OpenMetadata本地编译环境的搭建步骤，包括所需的本地环境配置（如Docker、Java JDK、Python等）、源码下载与目录结构解析、编译运行的具体流程（预编译、antlr4安装、Python环境配置等）、前后端服务的启动方式（包括Docker容器版和源码编译版）、以及服务配置文件的修改说明。此外，还提供了服务界面的访问方式和默认账号密码，帮助开发者快速搭建和运行OpenMetadata本地环境。 OpenMetadata是用于元数据管理的开源软件，它允许用户方便地管理和可视化数据资产。本地编译环境的搭建是使用OpenMetadata之前的一个重要步骤，这涉及到一系列复杂的技术细节。本地环境配置是搭建编译环境的基础。需要在系统中安装Docker，它是一个开源的应用容器引擎，可用来打包、分发和运行应用。还需要安装Java JDK，因为OpenMetadata的后端部分使用Java语言编写，JDK是运行Java程序所必需的。Python环境同样不可或缺，因为OpenMetadata的某些自动化脚本或是其他组件可能需要Python来执行。 源码下载与目录结构解析是紧接着环境配置之后的步骤。下载下来的源码包含了OpenMetadata的核心代码和相关配置文件，而对这些代码和文件结构的理解对于后续的编译和运行至关重要。源码的下载通常可以通过Git仓库的方式进行。 编译运行的具体流程包含多个环节。预编译过程涉及下载和设置项目依赖项，以及配置环境变量。编译过程中，可能还需要安装特定版本的库或工具，比如antlr4，这是一个解析库，用来处理源码中定义的语法规则。在Python环境配置方面，通常需要创建一个虚拟环境，并在其中安装所有必要的Python包。 接下来是服务的启动方式。OpenMetadata支持使用Docker容器版或源码编译版的方式启动前后端服务。Docker容器版适用于快速启动服务，而源码编译版则提供更多的定制可能性。在这个过程中，还需要根据开发者的需求修改服务配置文件，这可能包括数据库连接设置、服务器监听端口等。 完成以上步骤后，开发者便可以访问服务界面。通常，OpenMetadata会在启动过程中创建默认账号，以便开发者可以立即开始使用系统。正确的访问方式和账号密码的获取也是搭建过程的一部分。 搭建OpenMetadata的本地编译环境是一个涉及多个技术栈和配置细节的过程。只有按照正确的步骤逐一完成，才能确保开发者能够顺利运行OpenMetadata系统。这个过程中需要的是对各种工具和语言环境的熟悉，以及对项目结构的清晰理解。正确的安装和配置是保证后续开发和使用能够顺利进行的关键。

matlab寻峰代码flann_lsh flann 中 p 稳定局部敏感哈希和 kdtree 方法的基准测试。 实现了一个matlab接口。 用法 pyflann-kdtree和p-stable LSH的实验 安装Pyflann、Seaborn，并从github下载源代码。 pip install pyflann pip install seaborn pip install memory_profiler git clone https://github.com/memoiry/flann_lsh cd flann_lsh/src 将 sift 和 gist 数据放在对应的数据文件夹中，然后运行下面的命令。 可能需要几个小时才能完成。 结果将放在实际包含我的预计算结果的结果文件夹中。 python run_exp_v2.py 要生成图形，请运行以下命令。 分析将放在图形文件夹中。 python analysis.py PLSH类用法 PLSH 是用于创建本地敏感哈希对象的类。 PLSH(key_size, table_num, w) 构建 lsh 对象时，只需使用训练数据集构建索引。

内容概要：本文档提供了一个Python脚本，用于从Google Drive下载指定文件夹内的所有文件到本地。该脚本通过OAuth 2.0进行身份验证，确保安全访问Google Drive API。它定义了`DriveDownloader`类，该类实现了获取Google Drive服务、解析文件夹路径获取ID、以及下载文件夹内所有文件的功能。此外，还展示了如何处理分页以确保能获取大量文件列表，并使用`tqdm`库显示下载进度条。; 适合人群：熟悉Python编程语言，对Google Drive API有一定了解，需要批量下载Google Drive文件的用户或开发者。; 使用场景及目标：①需要从Google Drive批量下载文件并保存到本地磁盘；②希望了解如何通过Python脚本与Google Drive API交互，包括身份验证、文件操作等；③对于需要定期同步Google Drive上特定文件夹内容到本地环境的应用场景非常有用。; 阅读建议：在阅读此脚本时，重点理解OAuth 2.0认证流程、`DriveDownloader`类的方法实现逻辑（特别是`download_folder`方法），以及如何处理API请求中的分页问题。同时，可以尝试运行该脚本，并根据实际需求调整相关参数，如下载路径等。

本文详细介绍了如何通过Ollama快速部署本地大模型，并利用WebAPI进行调用。首先，通过Docker安装和部署Ollama，然后下载qwen2.5:0.5b模型。接着，文章详细说明了Python环境的准备工作，包括安装requests模块和初始化API配置。随后，文章详细介绍了Ollama提供的多种API功能，包括生成文本补全、流式生成文本补全、生成对话补全、生成文本嵌入等，并提供了每种API的调用示例和参数说明。此外，文章还介绍了模型的增删改查功能，包括列出本地模型、查看模型信息、创建模型、拉取模型和删除模型等操作。这些功能为开发者提供了全面的工具，以便在本地环境中高效地使用和定制大模型。 Ollama作为一款支持本地部署的大模型，它的出现为开发者们提供了一种高效利用和定制大型语言模型的新途径。在本文中，首先讲述了如何通过Docker环境快速搭建Ollama平台，以及如何下载指定的模型版本，例如qwen2.5:0.5b，从而为后续的API调用打下基础。 文章接下来深入探讨了在Python环境中进行Ollama API调用所需的具体步骤，这包括了安装必要的requests模块，并对API进行初始配置。通过对Ollama所提供的WebAPI功能的详细介绍，开发者可以了解到如何运用这些API进行文本生成，例如生成文本补全、流式生成文本补全、生成对话补全，以及生成文本嵌入等操作。每种API功能都配有调用示例和相关参数的详细说明，以方便开发者根据实际需要进行选择和应用。 除了文本生成之外，Ollama还支持对模型的增删改查操作，具体包括列出本地安装的模型、查看特定模型的详细信息、创建新的模型、更新本地模型以及删除不再需要的模型。这些操作使得开发者能够在本地环境中灵活地管理模型资源。 本文为读者提供了一个全面的指南，不仅涵盖了Ollama的快速部署方法，还包括了对一系列实用API功能的介绍和示例。这些内容能够让开发者在实际操作中少走弯路，极大地提升了本地大模型应用开发的效率和便捷性。

Office Online Server 本地离线搭建环境软件 安装教程参考： https://blog.csdn.net/weixin_43751185/article/details/134967930

本地部署DeepSeek是一套详细的操作指南，用于在用户的个人电脑上搭建并运行DeepSeek系统。DeepSeek系统主要包括Ollama语言模型框架和DeepSeek-R1模型。为了实现本地部署，整个过程可以分为几个步骤：安装Ollama框架、安装DeepSeek-R1模型、Web UI界面美化以及设置RAG。 用户需要在浏览器中搜索并下载Ollama的安装包，通常情况下，用户只需默认选项即可完成安装。Ollama作为运行框架，提供了必要的运行环境支持，以确保后续安装的DeepSeek-R1模型能够正常运行。 用户需要在Ollama的官网搜索DeepSeek-R1，并根据自身电脑的配置选择合适的模型大小。在选择过程中，以7b为例，用户需要点击复制安装命令。然后，通过WIN+R快捷键打开终端，右键选择粘贴并运行该命令。用户在等待命令执行完毕后，DeepSeek-R1模型的安装就完成了。此时，用户应该已经具备了使用DeepSeek-R1模型进行相关任务的能力。 第三步是Web UI界面的美化，这通常涉及到安装浏览器扩展，例如搜索并安装名为“page assist”的扩展。通过该扩展，用户能够与模型进行交互对话，从而获得更佳的使用体验。 设置RAG，即在Ollama官网搜索nomic-embed-text，并复制相关命令到终端运行。完成这一步后，在page assist界面中，用户需要点击右上角的设置按钮，进入RAG设置。在此设置中，用户可以选择相应的文本嵌入模型，如nomic-embed-text，并按照提示进行保存。此外，用户还可以管理知识库，添加新的知识数据以供模型进行分析和参考。 整个本地部署DeepSeek的过程，不仅是技术层面的操作指南，更是展示了如何将先进的AI技术应用到个人设备上，实现从框架安装到功能配置的完整流程。通过本指南的详细步骤，即使非专业用户也能按图索骥，最终实现DeepSeek系统的成功搭建和个性化使用。

XXL-JOB是一款分布式任务调度平台，主要特点在于其易用性、灵活性和扩展性，使得在企业级应用中管理定时任务变得简单。本压缩包文件"xxl-job-mine"可能包含了与XXL-JOB相关的本地配置和示例代码，帮助用户在本地环境中快速搭建和调试XXL-JOB。 XXL-JOB的核心组件包括调度中心（XXL-JOB-ADMIN）和执行器（XXL-JOB-EXECUTOR）。调度中心负责任务的管理和调度，执行器则负责接收并执行调度中心分发的任务。 1. **任务调度**：XXL-JOB支持 cron 表达式定义任务执行时间，也可以自定义调度策略，如一次性任务、周期性任务等。任务调度基于集群设计，具备高可用性，当调度中心发生故障时，任务调度不会中断。 2. **分布式执行**：XXL-JOB的执行器可以部署在多个节点上，任务可以按照负载均衡策略分发到各个节点执行，确保了任务的并发执行能力和扩展性。 3. **易用性**：通过Web界面，可以方便地进行任务的创建、修改、删除和监控。任务执行结果可实时查看，便于调试和问题排查。 4. **API接口**：XXL-JOB提供了丰富的RESTful API，使得可以通过编程方式对任务进行控制，如启动、停止、触发执行等，便于集成到现有的系统中。 5. **SpringBoot集成**：标签中的"springboot"表明这个压缩包可能包含了与SpringBoot集成的示例。SpringBoot简化了Java应用的开发和部署，将XXL-JOB与SpringBoot结合，可以更好地利用Spring生态，实现微服务中的定时任务管理。 6. **本地调试**：描述中提到的“本地程序启动时连接本地的xxl-job方便进行调试”，意味着这个压缩包可能包含了本地运行的XXL-JOB实例配置，可以帮助开发者在本地快速启动一个XXL-JOB环境，方便进行任务代码的调试和功能验证。 7. **文件内容**："xxl-job-mine"可能包含了XXL-JOB的配置文件、启动脚本、示例任务代码等，这些文件将帮助用户理解如何在本地配置和运行XXL-JOB，并且通过提供的示例，可以学习如何编写和注册任务。 8. **监控与报警**：XXL-JOB还支持任务失败时的告警机制，可以通过邮件、短信等方式通知管理员，确保任务执行的可靠性。 在实际使用中，开发者可以根据"xxl-job-mine"中的内容，设置自己的任务调度逻辑，编写执行任务的JobHandler，并将其注册到调度中心，从而实现定时任务的自动化管理。同时，结合日志系统，可以对任务的执行过程进行跟踪和分析，优化任务性能。