详细介绍了使用requests库获取网页数据的过程，包括从打开商品评价页面、抓包分析找到评论接口，到处理cookie参数、解决cookie字符串解析问题，以及设置正确的编码以成功获取评论数据，分享了实际操作中遇到的问题及解决方法，强调了经验积累和思考过程的重要性

《基于Verilog-A的SAR ADC及其模数转换与混合信号IC设计教程与实战手册：含现成常用器件代码》,Verilog-A 学习资料 SAR ADC 模数转器 混合信号IC设计 模拟IC设计 包含现成常用的Verilog-A器件代码，可以直接拿来用 Verilog-A 一种使用 Verilog 的语法来描述模拟电路的行为 ,Verilog-A; SAR ADC; 模数转换器; 混合信号IC设计; 模拟IC设计; 器件代码,《Verilog-A教程：SAR ADC与混合信号IC设计模数转换模拟》

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**正文** 《d3.js 数据可视化实战手册随书源码》是学习数据可视化的宝贵资料，其中包含了丰富的实例代码和实践经验。d3.js，全称Data-Driven Documents，是由Mike Bostock创建的一个强大的JavaScript库，它使得在网页上创建交互式、基于数据的视觉表示变得容易。本资源的核心价值在于其提供了实际操作中的示例，帮助读者深入理解和应用d3.js。 d3.js的强大之处在于它的灵活性和可扩展性，允许开发者直接操作DOM（文档对象模型）并结合SVG（可缩放矢量图形）或HTML元素来创建复杂的可视化图表。通过利用数据绑定（data binding）和转换（transitions）等核心概念，d3.js可以实现从简单的条形图到复杂的网络图的构建。 在《d3.js 数据可视化实战手册随书源码》中，你可以期待以下几个关键知识点的学习： 1. **数据绑定**：理解如何将数据与DOM元素关联，这是d3.js的基础。通过`d3.select()`和`d3.selectAll()`选择元素，然后使用`.data()`方法将数据绑定到这些元素，实现数据驱动的更新。 2. **SVG图形绘制**：d3.js广泛使用SVG进行矢量图形绘制，包括点、线、路径、矩形等基本元素，以及更复杂的形状如圆弧和曲线。通过掌握这些基本图形的创建，你可以构建出各种图表。 3. ** scales**：d3.js的尺度（scales）是将数据值映射到视觉属性的关键工具，如将数字数据转换为屏幕上的像素位置。这包括线性、对数、时间尺度等，有助于数据的可视化呈现。 4. **axes**：轴是可视化中的重要组成部分，d3.js提供了强大的轴生成器，可以自定义轴的样式、刻度和标签，用于清晰地展示数据的维度。 5. **布局和几何变换**：d3.js的布局（layouts）模块提供了一组预定义的算法，如力导向图布局、树状图布局等，帮助组织和排列复杂的数据结构。此外，还有各种几何变换，如旋转、平移和缩放，用于增强交互性。 6. **过渡和动画**：d3.js的过渡功能使得可视化具有动态效果，可以平滑地更新视图，增加用户的沉浸感。通过控制过渡的持续时间和延迟，可以实现优雅的数据更新。 7. **事件处理**：d3.js允许你监听和响应用户交互，例如点击、鼠标移动等，使得图表具有响应式和交互性。 8. **颜色管理**：理解如何使用色彩表达数据，包括颜色选择器、颜色映射和渐变，可以提升数据可视化的可读性和吸引力。 9. **自定义组件**：通过组合和扩展d3.js的基本元素，可以创建个性化的可视化组件，满足特定的项目需求。 10. **数据加载和处理**：学习如何从CSV、JSON等数据源加载数据，并使用d3.js的内置函数进行数据清洗和预处理。 通过这个实战手册的源码，你可以逐步学习和实践这些知识点，加深对d3.js的理解，并提升数据可视化的技能。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，将理论知识转化为实际操作能力。

根据自己所在行业的经验，亲自通过本地化部署DeepSeek及深度学习框架，实现医疗数据的本地化训练。通过 DeepSeek 本地化训练和病历数据分析，旨在提高疾病诊断的准确性和效率，辅助医生制定更优化的治疗方案。同时，挖掘病历数据中的潜在价值，为医学研究提供数据支持，推动医疗行业的发展。 随着医疗健康行业的发展，患者病历数据的私密性保护和高效利用成为医疗信息科技领域的重要议题。医疗数据私有化部署是保护患者隐私的关键措施，它通过在受控的本地环境中处理数据，来满足相关法律法规的要求，并确保数据安全。同时，利用本地化部署的深度学习框架，如DeepSeek，可以实现针对医疗数据的深度学习模型训练，提高医疗诊断的准确性和效率。 在进行DeepSeek本地化部署之前，需要做好充分的准备工作。硬件环境的搭建至关重要，包括服务器的选择、CPU和GPU的配置、内存和存储设备的安装。在本文中，推荐使用戴尔PowerEdge R750xd服务器，该服务器拥有良好的扩展性和稳定性，适合处理大规模的医疗数据和深度学习模型训练任务。具体硬件配置上，强调了使用英特尔至强处理器和NVIDIA A100 PCIe GPU，以及大容量DDR4内存和快速的SSD和NVMe SSD存储。这样的配置能够确保医疗数据处理和模型训练的高效性。 软件环境的准备同样重要。操作系统需要进行更新和升级，以保证系统的稳定性和安全性。深度学习框架的选择上，Anaconda环境的搭建被推荐，因为其方便管理和环境隔离的特性，有助于深度学习项目在医疗数据上的应用。文中还强调了使用最新版的PyTorch框架，并在相应的CUDA环境中进行安装，以利用GPU加速模型的训练。数据库方面，建议使用MySQL数据库来存储病历数据，这有助于数据的组织、查询和管理。 数据准备工作包括数据收集、清洗、标注三个重要环节。医疗数据的收集通常来源于医院信息系统，内容包括患者基本信息、症状描述、诊断结果、检查报告和治疗记录等。数据清洗主要针对数据完整性、准确性的提升，运用Python Pandas库等工具处理数据中的缺失值、重复值和异常值。数据标注则是为了提供给深度学习模型训练所需的标注数据，特别是在疾病分类或预测等任务中。 DeepSeek本地化部署实施步骤涵盖了从硬件选择到软件配置，再到数据处理的全过程。通过遵循这些步骤，医疗行业机构能够有效地实施本地化的深度学习训练环境。这样的环境不仅保障了患者数据的安全和隐私，还能通过深度学习模型在医疗数据上的训练，辅助医生进行更准确的疾病诊断，从而提高整体的医疗服务质量和效率。同时，挖掘病历数据中的潜在价值，为医学研究提供支持，推动医疗行业发展。 医疗数据的深度学习应用正逐渐成为推动医疗行业发展的重要力量。通过本地化部署，医疗行业能够充分利用自身数据资源，通过先进的数据分析和机器学习技术，实现智能化的疾病诊断和治疗方案优化。未来，随着技术的不断进步和医疗数据的进一步积累，将有更多创新性的应用产生，为医疗行业带来更多的可能性。

网络攻防实战演练（国网山东泰安学习）：主要有反编译可执行软件和解密、红蓝安全攻防演练-WEB安全、网络安全—密码编码学、网络防火墙配置所有练习的软件和程序。

易语言是一种简单易学的编程语言，主要面向中文用户。它使用中文关键词和语法结构，使得编程更加直观易懂，特别适合编程初学者或者希望快速开发应用程序的开发者。易语言的特点是快速开发，尤其适合开发Windows平台的桌面应用程序。 最新易语言课程【全流程实战】可能是针对零基础入门者的教学课程，这类课程通常会从最基础的概念讲起，逐步深入到实际编程的各个方面，包括但不限于： 易语言的基础知识：介绍易语言的历史、特点以及安装和配置开发环境等。 语言基础：讲解易语言的基本语法，包括变量、数据类型、运算符等。 控件使用：教授如何使用易语言提供的各种控件，以及这些控件在界面设计中的应用。 编程逻辑：引导学生理解程序逻辑和流程控制，如条件判断和循环结构。 函数和模块：介绍如何编写和调用函数，以及模块化编程的方法。 文件和数据库操作：学习文件读写、数据库连接和操作等常用功能。 实际项目开发：通过一系列的实战项目，帮助学生综合运用所学知识，完成具体项目。 该课程的【全流程实战】部分可能意味着课程内容不仅限于理论教学，还会注重实践操作，通过具体的案例分析和项目实践，让学生在动手过程中学习和掌握易语言编程。

ELK是一套开源免费、功能强大的日志分析管理系统，可以将系统日志、网站日志、应用日志等各种日志进行收集、过滤、清洗，然后进行集中存放并展示。 第一章：ELK日志收集系统介绍 第二章：Filebeat日志收集 第三章：Logstach日志收集 第四章：ELK收集App日志实践 第五章：ELK收集Nginx日志实践 第六章：ELK收集MySQL慢日志 第七章：ELKStack 集群安全 第八章：ELKStack架构引入消息队列 ELK日志收集系统实战部署指南是一本专注于介绍ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志分析管理系统的实用性书籍。该系统由三个核心组件构成，Elasticsearch负责日志的存储与搜索，Logstash负责日志的收集与处理，而Kibana则提供了一个用户界面，用于对日志数据进行可视化展示。ELK系统以其开源、免费、功能强大等特点，被广泛应用于日志的收集、过滤、清洗、存储和分析展示，能够处理包括系统日志、网站日志和应用日志在内的各种日志数据。 在本书中，首先介绍了ELK日志收集系统的整体架构和核心概念。接下来，分别以章节的形式详细讲解了从基础到高级的应用场景。第二章讲述了Filebeat的使用方法，Filebeat是轻量级的日志数据转发器，主要用于收集文件日志。第三章则深入探讨了Logstash的使用，Logstash是ELK系统中用于日志收集的核心组件，具有强大的数据处理能力。 在应用层面，书中接着介绍了如何利用ELK系统收集应用程序日志，提供了实践指南，以帮助读者理解和掌握。随后的章节深入到特定应用的场景，例如如何收集Nginx服务器日志以及MySQL慢查询日志。这些特定的日志收集实践对于网站和数据库管理员来说是十分实用的技能。 书中还关注到了ELK系统部署过程中的安全问题，以及在构建大规模ELKStack时，如何通过引入消息队列来提高系统的性能和稳定性。ELKStack通常指的是在ELK基础上增加了Beats等组件的完整架构，Beats是一系列轻量级数据采集器的总称，可以与Logstash或Elasticsearch直接配合使用，实现高效的数据传输。 通过本书的阅读，读者将能够全面地了解ELK日志收集系统的构建、部署和优化，从而实现对各种日志数据的有效管理和分析。

表 3.1 在鉴别和密钥交换协议中使用的符号 A Alice 的名字 B Bob 的名字 EA 用 Trent 和 Alice 共享的密钥加密 EB 用 Trent 和 Bob 共享的密钥加密 I 索引号 K 随机会话密钥 L 生存期 TA，TB 时间标记 RA，RB 随机数，分别由 Alice 和 Bob 选择的数。 Wide-Mouth Frog Wide-Mouth Frog 协议[283，284]可能是最简单的对称密钥管理协议，该协议使用一个 可信的服务器。Alice 和 Bob 两人各和 Trent 共享一秘密密钥。这些密钥只作密钥分配用， 而不是用作加密用户之间的实际报文。会话密钥只通过两个报文就从 Alice 传送给 Bob： （1）Alice 将时间标记 TA连同 Bob 的名字 B 和随机会话密钥 K 一起，用她和 Trent 共 享的密钥对整个报文加密。她将加了密的报文和她的身份 A 一起发送给 Trent： A，EA（TA，B，K） （2）Trent 解密从 Alice 来的报文。然后将一个新的时间标记 TB连同 Alice 的名字和随 机会话密钥一起，用他与 Bob 共享的密钥对整个报文加密，并将它发送给 Bob： EB（TB，A，K） 这个协议最重要的假设是 Alice 完全有能力产生好的会话密钥。请记住，随机数是不容 易产生的，无法相信 Alice 能够做好这件事。 Yahalom 在这个协议中，Alice 和 Bob 两人各与 Trent 共享一秘密密钥[283，284]。 （1）Alice 将她的名字连同随机数 RA一起，将它发送给 Bob。 A，RA （2）Bob 将 Alice 的名字、Alice 的随机数、他自己的随机数 RB一起用他和 Trent 共享 的密钥加密。再将加密的结果和 Bob 的名字一起发送给 Trent。 B，EB（A，RA，RB） （3）Trent 产生两个报文，第一个报文由 Bob 的名字、随机会话密钥 K、Alice 的随机 数和 Bob 的随机数组成。用他和 Alice 共享的密钥对所有第一个报文加密；第二个报文由 Alice 的名字和随机会话密钥组成，用他和 Bob 共享的密钥加密，然后将这两个报文发送给 Alice。 EA（B，K，RA，RB），EB（A，K） （4）Alice 解密第一个报文，提出 K，并确认 RA 的值与她在第（1）步时的值一样。 Alice 发送两个报文给 Bob。第一个报文是从 Trent 那里接收到的用 Bob 的密钥加密的报文， 第二个是用会话密钥加密的 RB。

在本课程"Go+Golang+Beego微服务基础实战"中，我们将深入探讨使用Go语言，特别是结合Beego框架构建微服务的基础知识和实践技巧。Go语言，又称Golang，是由Google开发的一种静态类型的、编译式的、并发型且具有垃圾回收功能的编程语言，特别适合于构建高性能的网络服务和微服务架构。 我们来了解一下Go语言的核心特点： 1. **并发原语**：Go语言通过goroutines和channels提供了轻量级的线程和同步机制，使得开发者可以轻松地编写出高效的并发程序。 2. **垃圾回收**：Go语言内置了垃圾回收机制，自动管理内存，减少了内存泄漏和资源管理的复杂性。 3. **静态类型**：虽然有动态语言的便捷性，但Go是静态类型语言，有助于提高代码的稳定性和可维护性。 4. **快速编译**：Go语言的编译速度非常快，使得快速迭代和部署成为可能。 5. **标准库丰富**：Go的标准库强大且全面，包含了网络通信、文件操作、加密解密等多个领域的工具和函数。 接下来，我们转向Beego，这是一个基于Go语言的Web应用框架，它简化了Go语言进行Web开发的流程： 1. **MVC架构**：Beego遵循模型-视图-控制器的设计模式，为开发者提供了一套完整的Web应用开发框架。 2. **RESTful API支持**：Beego支持定义和处理RESTful API，这对于构建微服务至关重要。 3. **自动路由**：Beego的自动路由系统可以根据URL自动匹配控制器和方法，简化了路由配置。 4. **ORM支持**：内置对象关系映射（ORM）系统，方便数据库操作，支持多种数据库如MySQL、PostgreSQL等。 5. **模板引擎**：Beego提供了一套强大的模板引擎，帮助开发者快速构建视图层。 在微服务实战部分，你将学习如何设计和实现独立、可扩展的微服务。这包括： 1. **服务拆分**：理解如何根据业务边界来拆分服务，保持每个服务的内聚性。 2. **服务发现**：使用Eureka、Consul等服务发现工具，确保服务之间的通信和负载均衡。 3. **API Gateway**：构建API Gateway作为对外统一入口，处理认证、限流、熔断等跨服务问题。 4. **通信协议与工具**：熟悉gRPC、HTTP/2等通信协议，以及protobuf等序列化工具。 5. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：运用Jenkins、GitLab CI/CD等工具实现自动化测试和部署。 6. **监控与日志**：学习如何使用Prometheus、Grafana进行性能监控，以及ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行日志管理和分析。 通过本课程，你不仅会掌握Go语言的基本语法和特性，还将学会如何利用Beego框架高效地开发微服务。配合提供的视频教程、源代码和课件，你可以逐步实践，提升自己的技能，并为构建高可用、高并发的微服务架构打下坚实的基础。