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網站架設 【Python 爬蟲】抓取 Google 搜刮結果網站架設 【Python 爬蟲】抓取 Google 搜刮結果


 

  1. /usr/bin/python3 /home/xxx/public_html/搜索引擎優化_crawler.py > /dev/null 2>&2

 

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入手下手安裝

在開始前請先安裝妥 CH340G USB to UART 驅動程式。

STEP1 啟動 Arduino IDE 並點擊下拉功能表「File」>「Preferences」。
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STEP2 將下面一行複製到 Additional Boards Manager URLs: 裡(註A)，然後點擊「OK」鈕。

https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json

註A：若是您之前有利用 esp8266 相幹板子，可以在原網址後方加一個逗號離隔，然後再貼入 esp32 的網址，完全網址如下方

https://dl.espressif.com/dl/package_esp8266_index.json
https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json


接著，封閉 Arduino IDE。


STEP3 再次啟動 Arduino IDE 並點擊下拉功能表「Tools」>「Board」>「Board Manager...」，在 Type 右方空白欄位輸入「esp32」。
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點擊「Install」，然後期待幾分鐘下載終了後點擊右下角落的「Close」鈕封閉視窗。


STEP4 點擊下拉功能表「Tools」>「Board」，捲動到下方找到合適您的開辟板，然後再選擇連接埠。
我今朝是使用大板子，所以選擇「"WeMos" WiFi & Bluetooth Battery」。
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STEP5 開啟典範榜樣檔，點擊下拉功能表「File」>「Examples」>「WiFi」>「WiFiScan」，點擊「Upload」上傳程式。

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STEP6 守候程式順遂完成上傳後，開啟「Serial Monitor」，將 Baud Rate 調到 115200，然後您可以看到 esp32 板子入手下手掃描 WiFi。在這個例子中 esp32 板子掃描到 3 個 WiFi 訊號。
下載安裝請看此篇


本篇文在申明若何讓 Arduino IDE 可以使用 ESP32 開辟板。

我手上目前的這兩塊 ESP32 開辟板，都同時具有 WiFi 和藍芽功能，個人感覺大塊的這片(ESP32 Wemos D1) 比力好用，因為它可以合用 Arduino UNO 擴大板。

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單擊題目，您會看到您的表格如今可以排序了！
 

  1. <script>
  2. $(function() {
  3.   $("#myTable").tablesorter({ sortList: [[0,0], [1,0]] });
  4. });
  5. </script>
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如許便可

演示圖片

bootstrap 在小銀幕下若何把導覽列下移不致蓋住LOG

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路徑就改成妳要的路徑就能夠了

  1. // Remove some buttons provided by the standard plugins, which are
  2.         // not needed in the Standard(s) toolbar.
  3.         config.removeButtons = 'Underline,Subscript,Superscript';
  4.  
  5.         // Set the most common block elements.
  6.         config.format_tags = 'p;h1;h2;h3;pre';
  7.  
  8.         // Simplify the dialog windows.
  9.         config.removeDialogTabs = 'image:advanced;link:advanced';
  10.         baseurl = 'https://'+window.location.hostname;
  11.         config.filebrowserBrowseUrl = baseurl+'/includes/ckfinder/ckfinder.html';
  12.         config.filebrowserImageBrowseUrl = baseurl+'/includes/ckfinder/ckfinder.html?Type=Images';
  13.         config.filebrowserFlashBrowseUrl = baseurl+'/includes/ckfinder/ckfinder.html?Type=Flash';
  14.         config.filebrowserUploadUrl = baseurl+'/includes/ckfinder/core/connector/php/connector.php?command=QuickUpload&type=Files'; //可上傳一般檔案
  15.         config.filebrowserImageUploadUrl = baseurl+'/includes/ckfinder/core/connector/php/connector.php?command=QuickUpload&type=Images';//可上傳圖檔
  16.         config.filebrowserFlashUploadUrl = baseurl+'/includes/ckfinder/core/connector/php/connector.php?command=QuickUpload&type=Flash';//可上傳Flash檔案
  17. };
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幾個星期LOG就300GB，每一個網站都這麼大

乾脆到WHM下把ERROR LOG封閉(不然三不五時要去刪檔案)
進入WHM->搜索PHP->MutiPHP INI Editor->Editor Mode->選PHP7.4->log_errors = Off
Cpanel WHM 若何關閉PHP ERROR LOG 網

文章出處:網站架設 NetYea 網頁設計

Cpanel WHM 若何關閉PHP ERROR LOG 網

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完成圖

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JQuery dialog 分級視窗
JQuery dialog 分級視窗

起首先下載幾個JS及CSS
jquery-1.9.1.js         jquery 主檔
jquery-ui.js              UI JS檔
js.cookie.js              Cookies JS檔
jquery-ui.dialog.css   CSS設定檔

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效果圖：
Yolov8 照片偵測後若何抓物體座標位置

座標：

  1. [[ 16 290]
  2. [412 491]
  3. [740 626]
  4. [283 631]
  5. [146 651]
  6. [ 32 710]]
  7. 5.0
  8. image 1/1 D:\yolo\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 83.9ms
  9. Speed: 3.0ms preprocess, 83.9ms inference, 4.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)
  10. tensor([[ 22.3412, 228.0822, 802.0841, 754.3939]], device='cuda:0')
  11. 準確率 0.879738450050354
  12. x,y: [[412 491]]
  13. 0.0
  14. tensor([[ 47.5999, 398.8344, 244.2552, 903.1386]], device='cuda:0')
  15. 準確率 0.873720109462738
  16. x,y: [[146 651]]
  17. 0.0
  18. tensor([[670.3670, 376.9174, 810.0000, 875.0829]], device='cuda:0')
  19. 準確率 0.8693700432777405
  20. x,y: [[740 626]]
  21. 0.0
  22. tensor([[220.5713, 405.7240, 344.5589, 857.2506]], device='cuda:0')
  23. 準確率 0.819391667842865
  24. x,y: [[283 631]]
  25. 11.0
  26. tensor([[7.7698e-02, 2.5441e+02, 3.2119e+01, 3.2465e+02]], device='cuda:0')
  27. 準確率 0.44594067335128784
  28. x,y: [[ 16 290]]
  29. 0.0
  30. tensor([[3.2650e-02, 5.4988e+02, 6.4001e+01, 8.6930e+02]], device='cuda:0')
  31. 準確率 0.29976797103881836
  32. x,y: [[ 32 710]]
  33.  
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Python爬蟲進修之使用BeautifulSoup庫爬取開
　　 
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