一、引言 在电商运营和数据分析中，获取商品详情数据是至关重要的一步。拼多多作为国内知名的社交电商平台，提供了丰富的商品详情接口，允许开发者通过API获取商品的详细信息。本文将详细介绍如何通过爬虫技术结合拼多多商品详情接口，获取商品的原数据，包括接口的调用方法、参数说明、返回数据解析以及实际应用中的注意事项。 二、接口功能与应用场景 拼多多商品详情接口（pinduoduo.item_get 或 Pdd.item_get）的主要功能是根据商品ID获取商品的详细信息。这些信息包括但不限于： 商品标题、

Redis学习 - 基础篇 一. 简介 Redis 是一个高性能的key-value数据库，常用的数据类型如下：string，list，set，zset，hash 二. 安装 Widows和Linux下如何安装Redis-CSDN博客 三. 常用命令 配置及数据库操作 命令 说明 config get [config_name] 获取指定的配置信息( * 查看全部) info [info_name] 查看redis服务器信息 select [db_number] 切换到指定数据库(0 - 15)

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事务模块完整学习：MySQL事务 文章目录 MVCC 原理 锁 共享锁 Shared Lock S锁 排他锁 Exclusive Lock X锁 SELECT... FOR UPDATE” 语句 意向锁 Intention Lock 行锁 Row Lock 表锁 Table Lock 间隙锁 Gap Lock 临键锁（Next-Key Lock） MVCC Multi-Version Concurrency Control 多版本并发控制 【事务】 MVCC是一种用于数据库管理系统中实现并发控制

目录 一、前言 二、docker监控概述 2.1 docker常用监控指标 2.2 docker常用监控工具 三、CAdvisor概述 3.1 CAdvisor是什么 3.2 CAdvisor功能特点 3.3 CAdvisor使用场景 四、CAdvisor对接Prometheus与Grafana 4.1 环境准备 4.2 docker部署CAdvisor 4.2.2 docker部署CAdvisor服务 4.2.3 访问界面 4.2.4 访问metrics 4.3 配置Prometheus 4.

目录 1. 前言： 2. 双向链表 2.1双向链表的结构 2.2 双向链表节点的定义 3. 双向链表的实现 3.1双向链表的初始化 3.2 双向链表的打印 3.3 双向链表的尾插 3.4 双向链表的头插 3.5 双向链表的尾删 3.6 双向链表的头删 3.7 双向链表的查找 3.8 双向链表在指定位置之后插入数据 3.9 双向链表删除指定位置数据 3.10 双向链表的销毁 4. 删除指定位置数据和双向链表销毁的问题 5. 顺序表和单链表的优缺点 6. 完整代码 6.1 ListNode.h 6.

一、后端api开放路由 在根目录下route文件夹下app.php文件中，在perimission的group中添加如下代码： Route::get('member/personal_log','permission.Member/personalLog');// 获取个人信息操作接口 二、后端api添加方法 在根目录下app文件夹下controller文件夹下permission文件夹下Member.php文件中，添加如下代码： /** * 个人今日操作记录 *

一、k-medoids聚类算法 k-medoids是一种聚类算法，它是基于k-means聚类算法的一种改进。k-medoids算法也是一种迭代算法，但是它将中心点限定为数据集中的实际样本点，而不是任意的点。 具体来说，k-medoids算法从数据集中选择k个初始中心点，然后将数据集中的每个样本分配给最近的中心点，并计算每个中心点的总距离。接下来，算法会尝试用一个未被选中的样本替换每个中心点，并计算新的总距离，选择总距离最小的替换。重复这个过程，直到中心点的位置不再改变或达到预定的迭代次数。 1.

前言 我们所要实现的是一个高并发服务器的组件，使服务器的性能更加高效，是一个高并发服务器的组件，并不包含实际的业务。 首先需要先明确我们所要实现的目标是什么 第一点，实现一个高并发的服务器 第二点，在服务器的基础上提供应用协议的支持 HTTP服务器 Server模块 服务器模块是对所有连接以及线程进行管理，让他们各司其职，在合适的时间做对应的事，最终完成高性能服务器组件的实现，具体管理分为以下几个方面。 要想获取新连接，必须先搭建一个监听套接字来获取新连接，需要对监听连接进行管理 获取新连接之后

在这个AI不再只是聊天工具的时代，"深度研究"已经成为大语言模型（LLM）的一项新能力。先进的LLM不再只是给出快速的一次性回答，而是可以像研究助手一样工作——搜索网上信息，调用各种工具（比如搜索引擎或代码解释器），然后把发现的内容综合成全面的报告。本文将探讨在LLM语境下深度研究的含义，并比较推动这一能力发展的主要框架。我们会分析开源库（LangChain、LlamaIndex、Haystack、AutoGen）和专有平台（OpenAI在ChatGPT中新推出的深度研究模式、Google的Ge

MySQL 和 Elasticsearch 的应用场景 一、MySQL 关系型数据库管理系统，用于存储和管理结构化数据。 存储数据场景： 企业的财务系统、人力资源系统等，需要存储和管理具有明确关系的数据，如员工信息表、工资表等，这些表之间存在明确的关联关系，可以通过 SQL 查询进行复杂的多表关联操作。 电商系统中的订单数据、商品信息、用户信息等，这些数据通常需要保证事务的一致性和数据的完整性，MySQL 的事务处理能力可以满足这些要求。 事务处理场景： 在金融交易系统中，对数据的准确性和一致性

display display显示的意思，用来进行 行内元素与块级元素之间的相互转换！将隐藏的元素显示或者是将显示的元素进行隐藏。 display这个属性的取值： inline 行内 当我们将一个行内元素的display属性的值设置为inline以后，那么这个元素就会从块级元素转换为行内元素。 block 块级 当我们将一个行内元素的display属性的值设置为block以后，那么这个元素就会被转换为块级元素。 none 无 不显示 注意： 如果说将行内元素转换为了块级元素，那么这个元素它就会拥

嵌入式人工智能应用 嵌入式人工智能应用-第三章 opencv操作 4 灰度处理 嵌入式人工智能应用 1 灰度处理 2 算法 2.1 均值方法 2.2 最大值法 2.3 分量法 2.4 加权平均法（Weighted Average Method） 2.5 系统自带方法 3 总结 1 灰度处理 图像灰处理即是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括 R、G、B 三个分量，分别显示出红绿蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色图像的 R、G、B 三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本

专栏：算法的魔法世界 个人主页：手握风云 一、位运算 基础位运算 共包含6种&(按位与，有0就是0)、|(按位或有1就是1)、^(按位异或，相同为0，相异为1)、~(按位取反，0变成1，1变成0)、<<(左移)、>>(右移)。 给定一个数n，确定它的二进制表示中第x位是0还是1 我们先给出一个约定，以最低的一位为0位，从右向左依次递增。我们想确定第x位，只需让这一位数右移x位，再与1进行按位与操作。如果这一位是1，异或结果为1；如果这一位是0，异或结果为0。 将一个数n的二进制表示的第x位修改为

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按照要求实现员工管理数据库系统中的指定操作： 1、创建一个数据库 staff，并在数据库中创建以下四张表： 员工表 employee（员工编号id,姓名userName,出生日期birthDate,身份证号idCard,登录名称loginName,登录密码password,手机号mobile,电子邮件email,部门编号deptId,员工级别level,员工头像avatar,备注remark） 部门表 dept(部门编号id,部门名称deptName,部门经理编号managerId) 工资表 p

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目录 034:删除公共字符串 035:两个链表的第一个公共节点 036:mari和shiny 034:删除公共字符串 删除公共字符_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 题解: 用哈希记录好第二个字符串中的字符，再遍历一遍第一个字符串，只将没有记录的字符加在结果字符串上。 #include <iostream> #include<string> using namespace std; int main() { string s; string t; get