python利器

Python爬虫抓取百度首页内容：从基础到高级技术解析

在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python编写爬虫抓取百度首页的内容，并通过一些高级技术优化爬虫的效率与稳定性。
Python爬虫项目·2025-05-31 16:59

Python学习(2) ----- Python的数据类型及其集合操作

在Python中，一切皆对象，每个对象都有类型。
hello kitty w·2025-05-31 16:58

Python字典键的使用与应用：从基础到高级实践

文章大纲引言Python字典（dict）作为一种核心数据结构，以其高效的键值对存储和快速查找能力在编程中占据重要地位。
面朝大海，春不暖，花不开·2025-05-31 16:58

6个月Python学习计划 Day 6 - 综合实战：学生信息管理系统

第一周Day1-Python基础入门&开发环境搭建Day2-条件判断、用户输入、格式化输出Day3-循环语句+range函数Day4-列表&元组基础Day5-字典（dict）与集合（set）今日目标巩固列表
蓝婷儿·2025-05-31 16:27

6个月Python学习计划 Day 1 - Python 基础入门 & 开发环境搭建

6个月Python学习计划：从入门到AI实战（前端开发者进阶指南）今日目标理解Python的背景和用途安装Python开发环境熟悉基本语法：变量、数据类型、打印输出动手编写第一个Python程序学习内容详解
蓝婷儿·2025-05-31 16:27

字符串常用方法：lower、upper、strip 等的深度解析

在Python中，字符串（str）是最基础、最常用的数据类型之一。其方法如lower()、upper()、strip()、replace()、split()、join()等，被称为“常用方法”。
测试者家园·2025-05-31 16:57

字符串的切片和索引技巧

在Python中，字符串（str）是一种强大且广泛应用的数据类型。它既是文本数据的容器，也是编程中的基础类型。然而，大多数开发者在使用字符串时，仅停留在“获取字符”和“截取一段子串”的基础用法上。
测试者家园·2025-05-31 16:56

从入门到进阶，史上最全Python精华

分享本合集的意图去年我在使用Medium平台时，只用它来读别人写的文章，也就是在消费内容，从而读了一大堆关于Python的文章。最近，我开始使用该平台的社区功能，例如去关注别的开发者。
、烟雨楼·2025-05-31 16:24

python：PyMOL 使用教程 及实用示例

安装参阅：开源版PyMol安装保姆级教程百度网盘下载提取码：csubpipshowpymol简介:PyMOL是一个Python增强的分子图形工具。它擅长蛋白质、小分子、密度、表面和轨迹的3D可视化。
belldeep·2025-05-31 16:24

还在深夜加班改Bug？雷军都点赞的防重提方案来了！

前言这是一个希望让每一位程序员按时下班的防止重复提交开源利器。“那天凌晨2点，我因为重复提交漏洞被搞得半夜加班解决问题。
·2025-05-31 15:36

6个月Python学习计划 Day 8 - Python 函数基础

第一周Day1-Python基础入门&开发环境搭建Day2-条件判断、用户输入、格式化输出Day3-循环语句+range函数Day4-列表&元组基础Day5-字典（dict）与集合（set）Day6-综合实战
蓝婷儿·2025-05-31 15:53

空间智能的发展：AI人工智能的重要角色

通过详细的数学模型和Python代码实现，展示空间智能在增强现实、自动驾驶等领域的实际应用。文章还将提供
AI天才研究院·2025-05-31 15:21

2025年程序编译打包技术权威指南（全平台覆盖）

根据技术栈差异，主要分为以下类别：技术栈典型打包方式核心目标关键挑战PythonPyInstaller/Nuitka单文件/跨平台可执行文件依赖隔离、反编译防护JavaMaven/Gradle+JAR/
zdicn2025·2025-05-31 15:19

高光谱相机：农业监测革命新利器！

随着高光谱成像技术的研究案例不断增加，在智慧农业监测领域，通过对不同的农作物、土染以及病虫害的光谱数据进行收集和比对，我们能找出这些物体的不同光谱特征，无损、精准、快速地发现异常，从而为农业生产提供更为精确的数据支持。中达瑞和作为专业的光谱成像相机厂商，从表型研究、种子分选、土壤分析、作物监测、病虫害防控再到农产品分选，我们的应用案例正逐步深入农业的各个环节。在土壤分析方面，中达瑞和高光谱相机通过
中达瑞和-高光谱·多光谱·2025-05-31 15:18

Python打卡训练营学习记录Day38

知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系"""DAY39图像数据与显存本节主要介绍深度学习中的图像数据处理和显存管理。"""importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimp
FanfanPyt·2025-05-31 14:15

Python打卡训练营学习记录Day36

仔细回顾一下神经网络到目前的内容，没跟上进度的同学补一下进度。作业：对之前的信贷项目，利用神经网络训练下，尝试用到目前的知识点让代码更加规范和美观。importpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制各种类型的图表importseabornassn
FanfanPyt·2025-05-31 14:45

一篇文章搞定Python数据分析用到的所有库

别担心，花姐今天就来告诉你，想搞定数据分析，掌握以下这些Python库就够了！准备好了吗？跟着我一起看看这些实用的库吧！1.数据处理库在数据分析的世界里，数据处理是最基础也是最重要的部分。
花小姐的春天·2025-05-31 14:44

量化交易接口选择困难？快来看看这些优质接口的详细评测

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python
财云量化·2025-05-31 14:11

免费好用量化接口：A股五档买卖盘实时行情接口（一）

目前A股的实时行情主要是五档和十档买卖盘行情，但是呢，十档属于level2，被各大软件服务商要求付费获取，而五档作为免费的接口，这里推荐一个用了很久的python接口，可以获取实时五档行情数据。
银河金融数据库·2025-05-31 13:39

docker部署自动化测试环境笔记

系统，可运行以下命令安装：sudoaptupdatesudoaptinstalldocker.iosudosystemctlenable--nowdocker验证安装：docker--version拉取Python
find_element_by_id·2025-05-31 13:36

基于Python的BP神经网络 XOR模拟器

基于Python的BP神经网络XOR模拟器的研究目的在于深入理解BP神经网络的工作原理、训练过程及其在解决非线性分类问题上的能力。
sj52abcd·2025-05-31 13:34

vector向量数据库在数据库领域的创新应用模式

详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并辅以Python代码示例。同时给出了相关的数学模型和公式
数据库管理艺术·2025-05-31 13:33

Python爬虫与数据挖掘：搜索引擎背后的技术

Python爬虫与数据挖掘：搜索引擎背后的技术关键词：Python爬虫、数据挖掘、搜索引擎、网络爬虫、信息检索、自然语言处理、机器学习摘要：本文深入解析搜索引擎核心技术架构，结合Python爬虫与数据挖掘技术
搜索引擎技术·2025-05-31 13:03

Python 里 PyTorch 的张量操作全解析

Python里PyTorch的张量操作全解析关键词：PyTorch、张量操作、深度学习、Python、数据处理摘要：本文全面深入地解析了PyTorch中的张量操作。
Python编程之道·2025-05-31 13:03

数据挖掘实战-基于深度学习RNN+CNN的能源价格预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-05-31 12:30

大数据分析案例-基于Catboost+LGBM算法构建银行客户流失预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！
艾派森·2025-05-31 12:30

Python中LLM的训练数据隐私保护：同态加密与安全多方计算

文章目录1.同态加密的基本原理1.1同态加密的分类1.2同态加密的Python实现2.安全多方计算的基本原理2.1SMPC的分类2.2SMPC的Python实现3.同态加密与安全多方计算在LLM训练中的应用
二进制独立开发·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day38——2025.05.27

作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvis
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day38——2025.05.27

知识点回顾：Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day39——2025.05.29

importlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#创建LightGBM数据集train_data=lgb.Dataset(X_train,label=y_train
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day36——2025.05.25

importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用！")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d
莱茵菜苗·2025-05-31 12:59

Python打卡训练营day31——2025.05.20

知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解作业：尝试针对之前的心脏病项目，准备拆分的项目文件，思考下哪些部分可以未来复用。导入依赖库#忽视警告importwarningswarnings.simplefilter('ignore')#数据处理importnumpyasnpimportpandasaspd#数据可视化importmatplotlib.pyplotas
莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python打卡训练营day21——2025.05.10

LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维降维技术的应用场景与主要用途降维技术广泛应用于多个领域，尤其是在数据分析、机器学习和数据可视化中扮演着重要角色。通过减少数据的维度，不仅可以降低计算复杂度，还能帮助揭示隐藏在高维数据中的结构和模式1。应用场景数据预处理：在构建机器学习模型之前，降维可以去除冗余特征并提高模型性能。数据压缩：通过保留最重要的信息来减小存储需求和传输成本。噪声过滤：某些降维方
莱茵菜苗·2025-05-31 12:58

Python案例解析 : 函数模块化编程的实践应用

Python实战案例:21点小游戏文章目录Python实战案例:21点小游戏案例背景一、案例源码二、函数设计1.基础工具函数：牌堆操作与手牌生成2.计分逻辑：`get_score(cards)`3.玩家交互
an_yu_xin·2025-05-31 12:28

Hadoop MapReduce：大数据处理利器

Hadoop的MapReduce是一种用于处理大规模数据集的分布式计算框架，基于“分而治之”思想设计。以下从核心概念、工作流程、代码结构、优缺点和应用场景等方面详细讲解：一、MapReduce核心概念核心思想：Map（映射）：将输入数据拆分为多个片段，由多个节点并行处理，生成中间键值对（Key-Value）。Reduce（归约）：将中间结果按Key分组，汇总后生成最终结果。设计目标：横向扩展（Sc
不辉放弃·2025-05-31 12:27

Python----循环神经网络（Transformer ----Encoder-Decoder）

一、自然语言任务分类1.1、N对1在N对1的任务中，系统接收多个输入元素（N个），但只产生一个输出。这种类型的任务通常涉及整合或总结多个输入点的信息。典型的例子包括：文本摘要：从多个句子或段落中提取关键信息，生成一个摘要。情感分析：分析一段文本（可能包含多个句子），确定其整体情感倾向，如正面、负面或中立（或者商品的评分评价）。语言模型：在给定一系列词（如一个句子）的情况下，预测下一个最可能的词。1
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-05-31 12:25

优化 InfluxDB 写入性能：高效批处理策略实战指南

本文介绍时间驱动、大小驱动和混合批处理策略，并通过Python代码示例展示如何优化数据写入，平衡延迟与吞吐量。
梦想画家·2025-05-31 11:24

华为OD机试 - 字符串最后一个单词的长度（Python/JS/C/C++ 牛客练习题 HJ1）

华为OD机试2025A卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。
哪 吒·2025-05-31 11:53

【NoneBot2】NoneBot2从入门到精通的深度指南

NoneBot2是一个现代化的Python异步机器人框架。它基于Python3.7+的asyncio和类型提示(TypeHints)，提供了高度模块化和可扩展
宅男很神经·2025-05-31 11:51

Python考试重点笔记总结！期末轻松90+

1.摘要本文系统梳理了Python期末考试中常见的考点，包括变量、数据类型、数据结构、流程控制、函数与模块、异常处理、文件操作、面向对象等。
请为小H留灯·2025-05-31 11:51

lua学习记录

lua作为嵌入型脚本语言，有着比python快的多的运算速率，在ygocore的编写中lua扮演了至关重要的角色，因此决定了解一下lua，并把学习的一些知识点记录下来。lua具有代码块概念。
evilom·2025-05-31 10:47

基于粒子滤波的PSK信号解调实现

本文将详细阐述基于粒子滤波的PSK信号解调原理，并提供完整的Python实现。二、PSK信号模型发射信号模型：s(t)=Acos⁡(
神经网络15044·2025-05-31 10:15

SSH配置审计利器：ssh-audit

SSH配置审计利器：ssh-auditssh-auditSSHserver&clientsecurityauditing(banner,keyexchange,encryption,mac,compression
江涛奎Stranger·2025-05-31 10:45

推荐开源项目：ssh-audit - 您的SSH服务器审计利器

推荐开源项目：ssh-audit-您的SSH服务器审计利器ssh-auditSSHserverauditing(banner,keyexchange,encryption,mac,compression
瞿旺晟·2025-05-31 10:44

第二周第二次作业

Ilike',pizza,'pizza')else:print('Ireallylovepizza')Output:/Users/macbook/PycharmProjects/py1/venv/bin/python
wp3qjn98·2025-05-31 09:40

【工具篇】2025年AI编程工具巅峰对决：Cursor vs Windsurf，谁才是开发者的终极利器？

第一章：工具定位与进化史1.1从Copilot到Agent时代2024年是AI编程工具的分水岭。GitHubCopilot开启了代码补全的黄金时代，而Cursor和Windsurf则将这场革命推向了“智能代理”的新高度。Cursor凭借与Claude3.5Sonnet的深度集成，成为首个支持全项目感知的AIIDE；Windsurf则通过Cascade功能重新定义了“人机协作”的边界。1.2产品基因
再见孙悟空_·2025-05-31 09:39

python题目：换披萨

答案importmathm=int(input())#大披萨英寸n=int(input())#小披萨英寸r1=int(m*2.54)/2r2=int(n*2.54)/2num=(r1*r1)/(r2*r2)print(math.ceil(num))
Python相关集·2025-05-31 09:37

常用算法模板函数（Python）

并查集模板##==>并查集模板(附优化)#author:[email protected]():def__init__(self):self.roots={}self.setCnt=0#连通分量的个数#Union优化:存储根节点主导的集合的总节点数self.rootSizes={}defadd(self,x):ifxnotinself.roots:sel
Benjamin Tang·2025-05-31 09:37

构建有状态的多智能体应用：深入解析 Python 的 LangGraph 库

LangGraph是由LangChain团队开发的一个Python库，旨在通过图形结构来协调多个LLM代理，实现有状态、多参与者的应用程序。
萧鼎·2025-05-31 09:36

在本地安装和部署 Xinference，并下载对应的模型

环境准备在开始之前，我们需要准备适当的计算环境，包括：操作系统：Windows或Linux（推荐）Python版本：建议Pytho
萧鼎·2025-05-31 09:06
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