在云中渲染Blender3D场景（使用Docker）一个简单的Web应用程序，可使用自定义文本呈现3D场景。
使用dockerrun-p8080:8080gcr.io/as-a-service-dev/renderAPI网址参数：text：要渲染的文本，默认为HELLO。
scene：要渲染的.blend文件的名称（不带扩展名），默认为basic，其他受支持的值是outrun和outrun-filter。
示例：/?text=OUTRUN&scene=outrun带上自己的3D场景：创建一个Blender场景，您的场景必须包含一个名称为Text的文本对象，将您的.blend文件添加到models/文件夹中，在本地运行服务器使用dockerbuild.-trenderdockerbuild.-trender从dockerrun-p8080:8080render在浏览器中打开http://localhost:8080/?text=Hey

上次曾经传过一个易宝、支付宝、财付通、云网等多用MD5加密程序。
易宝是采用hmac的MD5加密，提供的ASP版函数不支持中文，使用dll注册那个兼容又不太好。
上次我发布的加密程序也不支持中文，且支付宝那个加密函数是错误的。
为此我专门研究了三天的hmac方案，当然了我也只是通过改进代码反复测试而已。
先是调用易宝提供的C++版dll，因为我知道它支持中文。
我先是把ASP版的密钥key进行unicode处理，然后用中文密钥与dll版加密结果竟然一致了。
当时一高兴，认为处理中文字符肯定是采用unicode的。
结果把密文换成中文一试，又不行了。
我又想到按普通字符处理，中文字符再And&HFF，反复试验还是不行。
浪费了两天，也找到了另一个C++版hmac函数源码，没看到有字符编码处理。
最后才想到易宝提供的其它源码。
PHP源码还是比较容易看懂的，原来加密的字符text和密钥key都是先转换为UTF－8编码。
这一点与原先那个dll里就可能不一致，把PHP上传到空间一测试，果然密钥使用中文是不一样的。
我也无法知道易宝自己到底使用哪一种方案，先设计一个UTF－8的转码函数吧。
网上找了下，光这些函数都有几十K大小，还是自己设计省事。
ASP版的hmac都不支持中文，就是没有转码函数。
VB还有StrConv可以转换unicode，ASP却不能用。
其实我们常用的ASP版md5加密，与其它程序的也是不兼容中文。
原因还是ASP转换unicode十分困难，但是支付宝的接口是有这么个函数的，而且代码很简练，我参考它设计了UTF－8编码函数。
（支持多国语言的哦）经过三天的改进，程序从17K精简到了9K，使hmac兼容中文，md5也提供了两个版本，一是ASP简版，二是标准版。
这个标准版是指其它程序都在采用的unicode编码方案，其实ASP简版才是我们最多使用的，但它并不通用。
调用方法：HmacMd5(text,key)－加密内容支持中文，但key最好用非中文的。
md5(text)-简版，ASP_MD5(text)－标准版支付宝一定要用ASP_MD5，财付通的加密内容一般没中文的，所以两者均可。

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爬取指定标签List下评分8.5分以上的图书信息，包括书名、作者、评分、简介，并保存到excel，以标签分类，放到不同的sheet中。
核心代码：title=book.find_element_by_xpath('.//a[1]').text#获取书名zuozhe=book.find_element_by_xpath('.//div[1]').text.split('/',1)[0]jianjie=book.find_element_by_xpath('.//p[1]').text#获取简介worksheet.write(i,0,fenshu);#分数写入第i行的第一列worksheet.write(i,1,title);#书名写入第i行的第二列worksheet.write(i,2,zuozhe);#作者写入第i行的第三列worksheet.write(i,3,jianjie);#简介写入第i行的第四列

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

imdb.npz电影评论数据集当我们按照教程书籍里面的代码试验时，往往会出现数据集下载失败的问题.执行(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=imdb.load_data(num_words=10000)出现Downloadingdatafromhttps://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz，网络连接失败。
此时，将下载好的imdb.npz文件放在主目录下的.keras/datasets文件夹下即可。

iTextSharp,其实很多时候都是用于生成PDF,但是他读取PDF的能力也不差，使用如下：　　1、下载iTextSharp　　2、引用动态链接库　　解压缩下载的压缩包里面的itextsharp-dll-core.zip,得到itextsharp.dll,在项目中添加引用itextsharp.dll即可　　在文件中需要引入以下3个命名空间：　　usingiTextSharp;　　usingiTextSharp.text;　　usingiTextSharp.text.pdf;　　3、API的使用方法看代码：　　[csharp]　　privatestringOnCreated（stringfilepath）　　{　　try　　{　　stringpdffilename=filepath;　　PdfReaderpdfReader=newPdfReader（pdffilename）；
　　intnumberOfPages=pdfReader.NumberOfPages;　　stringtext=string.Empty;　　for（inti=1;i＜=numberOfPages;++i）　　{　　byte[]bufferOfPageContent=pdfReader.GetPageContent（i）；
　　text+=System.Text.Encoding.UTF8.GetString（bufferOfPageContent）；
　　}　　pdfReader.Close（）；
　　returntext;　　}　　catch（Exceptionex）　　{　　StreamWriterwlog=File.AppendText（System.AppDomain.CurrentDomain.SetupInformation.ApplicationBase+"\\mylog.log"）；
　　wlog.WriteLine（"出错文件："+e.FullPath+"原因："+ex.ToString（））；
　　wlog.Flush（）；
　　wlog.Close（）；
returnnull;　　}

对于当前微信消息收发使用C#实现较好的一个DEMOEntities/Request*.cs用于接收微信平台自动发送到服务器的实体（发送过来的是XML），包括文本、位置、图片三类Entities/Response*.cs用于反馈给发送人的信息实体（最终会转成XML），包括文本、新闻（图文）两类Helpers/EntityHelper.cs用于实体和XML之间的转换（由于其中有许多需要特殊处理的字段和类型，这里不能简单用XML序列化）Helpers/MsgTypeHelper.cs用于获取消息类型CheckSignature.cs验证请求合法性类Enums.cs各种枚举RequestMessageFactory.cs用于自动生成不同Request类型的实体，并作必要的数据填充Senparc.Weixin.MP几个关键类及重要方法（按一般使用过程排序）生成验证字符串：Senparc.Weixin.MP.CheckSignature.GetSignature(stringtimestamp,stringnonce,stringtoken=null)，返回根据微信平台提供的数据，SHA1加密后的验证字符串（注意token必须跟公众平台的设置一直）验证请求：Senparc.Weixin.MP.CheckSignature.Check(stringsignature,stringtimestamp,stringnonce,stringtoken=null)，验证请求是否合法获取请求实体：varrequestMessage=Senparc.Weixin.MP.RequestMessageFactory.GetRequestEntity(XDocumentdoc);根据不同请求的类型，自动生成可用于操作的实体（doc只需要用XDocument.Parse(xmlString)就能生成），requestMessage.MsgType就是请求枚举类型。
进行判断及各类操作。
根据需要，创建响应类型的实体，如：varresponseMessage=ResponseMessageBase.CreateFromRequestMessage(requestMessage,ResponseMsgType.Text)asResponseMessageText;即可返回文本类型信息。
由于目前微信只接受XML的返回数据，所以在返回之前还需要做一次转换：XDocumentresponseDoc=Senparc.Weixin.MP.Helpers.EntityHelper.ConvertEntityToXml(responseMessage);varxmlString=responseDoc.ToString();至此整个微信公众账号的自动响应过程结束。
下面可以直接下载源代码及示例（示例是ASP.NETMVC4，.NET4.0，为了提高兼容性，Senparc.Weixin.MP源代码使用.NET3.5）：压缩包中包含三个文件夹：Senparc.Weixin.MP、Senparc.Weixin.MP.BuildOutPut、Senparc.Weixin.MP.Sample，分别对应Senparc.Weixin.MP.dll源代码项目、Senparc.Weixin.MP.dll输出目录、Web示例，Web示例建议放到公网测试，让公众平台自动发送

网页制作代码+课程总结；
旅游网站CSS代码@charset"utf-8";body{font-size:12px;color:#666;text-align:center;margin:0px;padding:0px;}#container{text-align:left;padding:0px;width:1400px;position:relative;margin-top:0px;margin-right:auto;margin-bottom:0px;margin-left:auto;}#top{padding-top:15px;height:90px;}#logo{margin:0px;padding:0px;float:left;width:365px;text-align:right;}.pic{vertical-align:middle;padding-right:20px;}#ss{float:left;width:835px;text-align:right;height:35px;padding-top:0px;padding-right:200px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;margin:0px;}#daohang{margin-top:5px;margin-right:0px;margin-bottom:0px;margin-left:195px;float:left;text-align:right;padding:0px;height:38px;width:840px;}#daohangul{margin:0px;padding:0px;list-style:none;}#daohangulli{text-align:center;float:left;width:90px;}#daohanga{background-image:url(images/bj01.jpg);display:block;margin:0px;padding-top:10px;padding-right:0px;padding-bottom:13px;padding-left:0px;}#daohanga:link,#daohanga:visited{color:#FFF;text-decoration:none;}#daohanga:hover{color:#333;text-decoration:underline;}#banner{background-image:url(images/pic.jpg);background-repeat:no-repeat;height:160px;text-align:center;padding-top:400px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;margin:0px;}#bannerimg{padding:0px5px0px5px;}.daohang{font-size:16px;color:#09F;background-color:#060;text-align:center;display:block;}#footer{color:#000;background-image:url(images/bj03.jpg);background-repeat:repeat-x;text-align:center;padding:30px0px29px0px;font-size:16px;}

微信小程序个人简历制作，传统的简历以一个文档的形式存在，现如今可以借助微信小程序平台制作个性化的简历。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。