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python解码
收录了 python解码 频道下的 50 篇内容
【Python 技能树共建】字符编码与解码
在 Python3 中字符默认编码是 Unicode 字符，而编码指的是将字符转换成字节流，解码是相反的操作。
Python
6月月更
2022-06-19
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Python 中的八个“无代码”特性
你能相信我们可以在不写任何代码的情况下使用 Python 吗？
CyberSpace2024 内存取证 CTF 挑战：AES 加密图像恢复实战
本文详细解析了如何通过Volatility框架从Windows内存转储中提取AES加密密钥和环境变量，最终成功恢复被删除的flag.jpg图像文件的全过程，涉及内存字符串分析、Base64编解码和加密逆向等关键技术。
内存取证
AES加密
2025-07-03
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多模态 Agent 开发实战（完结十章）
如果说纯文本 Agent 是“军师”，那么多模态 Agent 就是能亲自“上阵杀敌”的将军。本文将记录我是如何构建一个能理解 UI 界面、操作网页元素、甚至用代码修正视觉错误的智能体，并复盘了 4 个让多模态模型“原形毕露”的工程陷阱。
06-25
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Python 向来以慢著称，为啥 Instagram 却唯独钟爱它？
PyCon 是全世界最大的以 Python 编程语言 为主题的技术大会，大会由 Python 社区组织，每年举办一次。在 Python 2017 上，Instagram 的工程师们带来了一个有关 Python 在 Instagram 的主题演讲，同时还分享了 Instagram 如何将整个项目运行环境升级到 Python 3 的故事。
Facebook 发布 TransCoder：实现 C ++ 到 Java、Python 的代码转换 | 论文解读
实现编程语言间的相互转换意味着什么？
Netty 系列之 Netty 编解码框架分析
作为一个高性能的异步、NIO通信框架，编解码框架是Netty的重要组成部分。尽管站在微内核的角度看，编解码框架并不是Netty微内核的组成部分，但是通过ChannelHandler定制扩展出的编解码框架却是不可或缺的。本文着眼点是Netty的编解码框架，文章先介绍了几种常用的编解码框架，然后详细分析了Netty的编解码框架。
不同的 AI 视频推理场景下，如何构建通用高效的抽帧工具？
AI算法在视频娱乐行业得到了广泛应用，在处理视频数据过程中最大瓶颈之一是视频抽帧延时，抽帧延时往往占据了整体服务的大部分时间。此外，不同的AI算法应用于不同业务时，对视频抽帧需求也不同。
新发布的 PyAMF 提高了 Google App Engine 的支持度
最近发布的Google应用程序引擎预览版及Adobe Open Screen项目的宣布引发了大家对Python和RIA的兴趣，上周发布的PyAMF 0.3.1，正好及时迎合了我们对这两者越来越浓的兴趣。
Netflix 详述其基于 Triton 与 vLLM 的内部 LLM 服务平台
Netflix介绍了将LLM推理引入其内部服务平台的生产实践经验，涵盖了支持不同模型规模、硬件需求以及快速演进的推理引擎所带来的挑战。
微信小程序支持 webP 的 WebAssembly 方案
本文我们将跟随作者一步步揭开 WebAssembly 的神秘面纱，并了解 WebAssembly 是如何应用在实际业务中的。
Facebook 发布 TransCoder：可将代码分分钟转换为另一种编程语言
换一种编程语言从此不再是难题。
基于虚拟分段和原生播放的节拍同步移动音频流
本文介绍了一款移动端节拍发现应用。该应用允许音乐制作人上传节拍，音乐人则可以滑动浏览个性化信息流，而机器学习（ML）推荐系统会根据实时会话信号对该信息流进行排序。
Netflix 下一代图像编码算法 AVIF 实践
在不影响图像质量的情况下，减少图片大小可以节约大量成本。
一文理解 Transformer 的工作原理
Transformer 在自然语言处理中，是如何工作的？
Python 中的字节序列与编码
编码问题在开发中经常遇到，为什么经常一遇到中文就会出现编码问题？我该如何指定编码才不会出现问题？Python对编码的处理是怎样的？为了搞清楚编码问题和方便解决编码bug，谨以此篇，纪念那些年调过的编码bug。
Kimi 背后的长文本大模型推理实践：以 KVCache 为中心的分离式推理架构
AICon 全球人工智能开发与应用大会上，月之暗面的演讲内容文稿～
图片相似度计算：深入理解 DCT 变换以及感知哈希
Android上硬件编解码一直是个老大难问题，就解码来说，硬解码本身并不困难，只要按照MediaCodec的流程开发即可。
GPU 利用率低却难定位根因？试试这款零侵入 AI Profiling 工具
你是否遇到过这些困扰：训练任务跑了几小时才发现 GPU 利用率不到 30%，推理服务上线后显存莫名增长直到 OOM，千卡集群中某几张卡的通信延迟拖慢整体训练速度，却无从下手定位？
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