DoNotSend-入侵DNS协议 在Windows和Linux上均可使用 DNS协议通常用于询问给定网站的IP地址。 在这里，它用于发送消息和检索其他消息，而不是询问网站IP地址并检索其IP地址。 免责声明 该工具可通过利用DNS协议中的缺陷来发送消息，但也可用于（如指出的那样）从网络中窃取数据。 对于该项目的任何滥用我不承担任何责任。 另请注意，您的ISP最有可能记录您的DNS查询，因此它不是100％匿名的。 设置 Python> = 3.7 Scapy> = 2.4 如果未与scapy一起安装： libpcap的 静脉有时也需要wheel模块 apt install python3-venv python3 -m venv venv/ source venv/bin/activate pip3 install scapy # if it fails because it could

《Python 3.8.6 中文文档》是一款专为Python初学者和进阶者设计的中文参考资源，旨在帮助用户深入理解并熟练掌握Python 3.8.6版本的编程语言。作为CHM（Compiled Help Manual）格式的文件，它以电子手册的形式提供了详尽的API文档、教程和指南，方便开发者随时查阅。 该文档涵盖了Python 3.8.6的核心语法、标准库、模块以及高级特性。以下是一些关键知识点的概述： 1. **Python基础**：包括变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等）、流程控制（如if语句、for循环、while循环）、函数、类和对象、异常处理等基础知识。 2. **标准库**：Python的标准库包含了许多内置模块，如os（操作系统接口）、sys（系统相关操作）、datetime（日期和时间操作）、math（数学函数）、json（JSON编码和解码）、csv（CSV文件读写）、urllib（URL处理）等，这些模块在开发过程中经常被用到。 3. **高级特性**：Python 3.8.6引入了新的语法和特性，如walrus运算符（:=），使得变量赋值和条件判断可以同时进行；另外还有异步编程的支持，如asyncio模块，用于编写高性能的并发代码。 4. **错误与异常**：文档详细解释了Python中的各种错误类型和异常处理机制，如何通过try/except语句捕获和处理异常，以及如何定义自定义异常。 5. **面向对象编程**：介绍了类的创建、继承、多态等面向对象编程概念，以及装饰器、元类等高级主题。 6. **模块与包管理**：讲解了如何编写模块、导入模块，以及使用pip进行包管理，包括安装、升级、卸载第三方库。 7. **标准输入输出**：介绍如何处理程序的输入和输出，包括使用sys.stdin和sys.stdout，以及文件操作的相关函数。 8. **正则表达式**：Python内置的re模块提供了强大的正则表达式支持，用于文本匹配和搜索。 9. **网络编程**：涵盖socket模块，用于创建网络连接，实现客户端和服务器之间的通信。 10. **Python扩展与C语言接口**：对于有C/C++背景的开发者，文档还提供了如何编写Python扩展模块的指导。 11. **调试与性能优化**：讲解了如何使用pdb模块进行调试，以及如何通过profile和cProfile模块进行性能分析。 12. **Python解释器**：介绍了Python的交互式环境，以及如何启动脚本执行。 通过这个《Python 3.8.6 中文文档》，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能找到所需的信息，提升自己的Python技能。CHM文件的便携性和快速检索功能，使得学习和工作中查阅资料变得更加便捷。

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Python3⼊门视频教程百度⽹盘 视频内容： 第1章 Python⼊门导学 第2章 Python环境安装 第3章 理解什么是写代码与Python的基本类型 第4章 Python中表⽰"组"的概念与定义 第5章 变量与运算符 第6章 分⽀、循环、条件与枚举 第7章 包、模块、函数与变量作⽤域 第8章 Python函数 第9章 ⾼级部分：⾯向对象 第10章 正则表达式与JSON 第11章 Python的⾼级语法与⽤法 第12章 函数式编程： 匿名函数、⾼阶函数、装饰器 第13章 实战：原⽣爬⾍ 第14章 Pythonic与Python杂记 Python3⼊门与进阶 源码.zip Python3是一种广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发和自动化任务的高级编程语言。这个入门视频教程涵盖了从基础到进阶的各个重要知识点，适合初学者系统地学习Python3。 第一章“Python入门导学”将引导你了解编程的基本概念，包括为什么选择Python，以及Python在不同领域的应用。这一部分还会介绍编程的基础思想，帮助你建立对编程的初步认识。 第二章“Python环境安装”会教你如何在不同的操作系统上安装Python3解释器，以及如何设置环境变量，确保Python能正确运行。 第三章“理解什么是写代码与Python的基本类型”会讲解Python中的数据类型，如整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)和布尔型(bool)。此外，还会介绍列表(list)、元组(tuple)、集合(set)和字典(dict)，这些都是Python中表示“组”的主要结构。 第四章深入探讨列表和元组，它们在Python中用于存储和操作有序数据。你将学习如何创建、修改和访问这些数据结构，以及它们在实际编程中的应用场景。 第五章“变量与运算符”将涵盖赋值、算术运算符、比较运算符和逻辑运算符，这些都是编写逻辑代码的基础。 第六章“分支、循环、条件与枚举”讲解了if语句、for循环、while循环和switch-case的替代方案，如Python中的字典查找，使你能实现复杂条件判断和迭代操作。 第七章“包、模块、函数与变量作用域”会介绍如何组织代码，包括如何导入和使用其他Python文件（模块），以及函数的定义和调用，同时讲解变量的作用域规则。 第八章“Python函数”进一步深入函数的使用，包括参数传递、返回值、递归函数等，使你能够编写高效、可复用的代码。 第九章“高级部分：面向对象”介绍了面向对象编程的核心概念，如类(class)、对象(object)、继承(inheritance)、封装(encapsulation)和多态(polymorphism)。 第十章“正则表达式与JSON”教你如何使用正则表达式进行文本匹配和处理，以及JSON这种轻量级的数据交换格式，它在Web开发中极为常见。 第十一章“Python的高级语法与用法”涵盖了更复杂的特性，如生成器、上下文管理器、异常处理等，让你能够编写更高效、更健壮的代码。 第十二章“函数式编程”会讲解Python中的匿名函数（lambda）、高阶函数（如map、filter、reduce）以及装饰器(decorator)，这些都是函数式编程的关键元素，能提升代码的简洁性和可读性。 第十三章“实战：原生爬虫”带你进入网络爬虫的世界，通过Python编写简单的爬虫程序，获取并处理网页数据。 第十四章“Pythonic与Python杂记”则探讨Python的编程风格，如PEP8编码规范，以及一些Python特有的习惯用法和小技巧，提升你的编程素养。 通过这个全面的Python3入门视频教程，你将掌握从基础到高级的Python编程技能，为日后的进阶学习和项目实践打下坚实的基础。配合源码文件，你可以边学边练，加深理解，更快地成为Python编程的熟练者。

这是python3.10环境的triton-3.3.0和sageattention-2.1.1的wheel文件，可直接安装，解决tts和sd等模型加速环境安装失败问题，SoulX-Podcast和comfy-gguf应用通过。

包含了openpose用到的pose、face、hand 所有用到的模型，已经按照实际所需目录结构存放。 openpose/models/ ├── pose/ │ ├── body_25/ │ │ ├── pose_deploy.prototxt │ │ └── pose_iter_584000.caffemodel │ ├── coco/ │ │ ├── pose_deploy_linevec.prototxt │ │ └── pose_iter_440000.caffemodel │ └── mpi/ │ ├── pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt │ └── pose_iter_160000.caffemodel ├── hand/ │ ├── pose_deploy.prototxt │ └── pose_iter_102000.caffemod

《Python 语言参考手册（Python Language Reference）》发行版本为 3.13.1，是 Python 语言句法与核心语义的重要参考文档。它介绍了 Python 的多种实现，如 CPython、Jython 等，并使用改进的 BNF 标注描述句法和词法分析。 在词法分析方面，详细说明了程序行结构，包括逻辑行、物理行，以及注释、编码声明的规则，同时对标识符、关键字等各类形符进行定义。数据模型部分，阐述了对象、值和类型的概念，介绍了丰富的标准类型层级，如 None、数值、序列、集合、映射等，还涉及特殊方法和协程。 执行模型中，程序由代码块构成，其中涵盖命名与绑定规则、异常处理机制，以及导入系统的查找、加载等流程。关于表达式，明确了原子、原型和运算符的相关规则，以及求值顺序和优先级。语句分为简单语句和复合语句，前者包含赋值、断言等，后者有 if、while、函数和类定义等。此外，手册还介绍了程序的输入方式、完整语法规范，提供术语对照表，以及版权和许可等信息，方便开发者全面了解和使用 Python 语言。

Python 3.12 是 Python 语言的一个版本，它提供了许多增强的功能和性能优化，使得开发者在编写代码时能够更加高效。在这个环境中，我们特别关注的是数据可视化库——Matplotlib。Matplotlib 是 Python 数据可视化的核心库，适用于创建高质量的静态、动态、交互式的图像。在Python 3.12中，Matplotlib 可以与 PyCharm 社区版这样的集成开发环境（IDE）无缝协作，提供强大的图形用户界面和调试支持。 让我们深入了解一下 Matplotlib。Matplotlib 提供了丰富的 API，使得用户可以自定义几乎所有的图形元素，包括线条颜色、样式、标记符号、字体属性、轴标签、图例和背景色等。这个库的设计灵感来自于 MATLAB 的图形界面，因此对于习惯 MATLAB 的用户来说，上手非常容易。 1. **基本绘图**：在Python中，我们可以使用 `plt.plot()` 函数绘制简单的线图。例如，`plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])` 将绘制一个由 (1, 4), (2, 5) 和 (3, 6) 点组成的直线。 2. **散点图**：使用 `plt.scatter()` 函数可以绘制散点图，这对于展示数据分布或两个变量之间的关系非常有用。例如，`plt.scatter(x, y)` 其中 x 和 y 是对应的数据点坐标。 3. **直方图**：使用 `plt.hist()` 可以快速绘制数据的频率分布。例如，`plt.hist(data, bins=10)` 会将数据分为10个区间并计算每个区间的频数。 4. **子图和多面板**：`plt.subplot()` 函数允许在同一图形窗口内创建多个子图。这在比较不同数据集或结果时非常方便。 5. **自定义轴**：Matplotlib 提供了 `ax.set_xlabel()`, `ax.set_ylabel()` 和 `ax.set_title()` 函数来设置轴标签和图形标题，帮助解释图形内容。 6. **图例**：通过 `plt.legend()`，我们可以为图形添加图例，以便区分不同的数据系列。 7. **保存图形**：使用 `plt.savefig()` 可以将图形保存为各种格式，如 PNG, PDF 或 SVG。 8. **Jupyter Notebook 集成**：在 Jupyter Notebook 中，Matplotlib 图形可以以交互方式直接显示，无需额外的显示命令。 9. **PyCharm 集成**：PyCharm 社区版支持直接运行和调试包含 Matplotlib 的脚本，可以在 IDE 内部查看和操作图形，极大地提高了开发效率。 10. **其他功能**：Matplotlib 还支持3D绘图、动画制作以及与其他数据科学库如 NumPy 和 Pandas 的深度集成，使数据分析和可视化更加直观和高效。 使用 Matplotlib，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能轻松地进行数据可视化。在 PyCharm 社区版中，你可以利用其强大的代码编辑和调试功能，配合 Matplotlib 创建出美观且具有洞察力的图表，进一步提升你的数据分析能力。"venv" 文件可能包含了Python虚拟环境，确保了项目依赖的隔离，而 "code" 文件可能包含了使用 Matplotlib 实现的具体示例代码。通过学习和实践这些代码，你可以更好地理解和掌握 Matplotlib 的用法。

UofG_PGT_IDSS 该存储库包含用于实践从UofG的MSc计算科学的PGT学习过程中从数据科学与系统概论课程获得的知识的代码。 请注意，该代码是根据。 注意力 可以在Visual Studio代码（如果支持）中打开和编辑IPYNB文件。 到2021年3月31日，使用代码编辑器（版本：1.55.0）看起来一切都很好。 作为一种选择，您还可以在Anaconda中使用Jupyter Notebook。 下表列出了开发中使用的主要软件包。 姓名 版本 Python 3.8.8 1.0 1.0 matplotlib 3.3.4 麻木 1.20.1 大熊猫 1.2.3 科学的 1.6.1

Docker 是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。 Python 是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型的编程语言，其设计理念强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而不是使用大括号或者关键字）。其语言的哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python 是动态类型，支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python 是一个简单易学且功能强大的编程语言。 Docker Python3.8镜像包则是一个预配置好的环境，其中包含了Python 3.8版本的解释器及相关依赖库。在Docker容器中运行Python3.8镜像包可以为开发者提供一个快速启动和运行Python应用程序的环境，避免了复杂的环境配置问题，因为Docker容器是在隔离的环境中运行，不会与宿主机上的其他程序或系统发生冲突。 使用Docker Python3.8镜像包，用户可以轻松地创建、部署和运行Python应用，还可以通过Docker的版本控制和管理特性，方便地进行应用的分发和扩展。此外，Docker容器的轻量级特性使得它们可以快速启动和停止，这使得它们非常适合用作开发环境，便于开发人员测试和调试应用程序。 Docker Python3.8镜像包还允许开发人员在多个项目之间共享同一个Python运行时环境，而不会发生版本冲突。此外，由于容器之间是隔离的，因此使用该镜像包可以提升应用的安全性，防止潜在的依赖冲突导致的安全问题。 在实际使用中，用户通常会使用Dockerfile来定义一个新的镜像。Dockerfile 是一个文本文档，包含了一系列的指令来告诉 Docker 如何构建镜像。例如，一个使用Python3.8的Dockerfile可能包含以下内容： ``` FROM python:3.8 # 设置环境变量 ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1 # 创建一个目录用来存放应用代码 RUN mkdir -p /usr/src/app # 工作目录设置为应用代码所在目录 WORKDIR /usr/src/app # 将依赖文件复制到容器中 COPY requirements.txt ./ # 安装依赖 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 将代码复制到容器中 COPY . . # 应用程序启动时运行的命令 CMD ["python", "./app.py"] ``` 通过以上步骤，用户可以构建一个包含Python 3.8环境的Docker镜像，并且该镜像可以通过Docker命令进行运行，使得用户能够方便地开发和部署Python应用。 Docker Python3.8镜像包为开发者提供了一种快速、便捷的方式来构建和部署Python应用，使得应用开发和分发变得更加高效和安全。