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关于 Python 元组的不可变属性特例

摘自《流畅的Python》第2.6章节。1一个谜题定义一个接受可变对象——列表作为元素的元组，然后利用切片操作列表对象。

藕丝空间·2025-07-27 17:22

JavaScript 文件在页面渲染中的加载机制详解

JavaScript文件在页面渲染中的加载机制详解1.基本加载流程当浏览器解析HTML遇到标签时，会按照以下顺序处理：否deferasyncHTML解析遇到script标签是否defer/async?

neon1204·2025-07-27 16:37

大模型呼叫中心场景分享之四十八：汽车制造与销售领域的应用场景

大模型呼叫中心场景分享之四十八：汽车制造与销售领域的应用场景一、汽车行业特性与数字化转型需求汽车制造与销售行业作为现代工业的重要支柱，具有以下显著特征：1.产业链条长且协同要求高2.产品复杂度与个性化需求并存

FreeIPCC·2025-07-27 16:07

大语言模型呼叫中心场景分享之五十三：药品制造领域的应用场景

大语言模型呼叫中心场景分享之五十三：药品制造领域的应用场景作者：开源大语言模型呼叫中心系统FreeAICC一、药品制造行业特性与数字化转型需求药品制造作为高度监管的特殊行业，具有以下显著特征：1.合规性要求极其严格

FreeIPCC·2025-07-27 16:07

python配环境常见报错not pip

最直接有效的办法：更换python版本condainstallpython=3.10解决办法1：更新pip和setuptoolspipinstall--upgradepipsetuptoolswheel

·2025-07-27 16:07

华为OD机试_2025_查找单入口空闲区域（Python，100分）（附详细解题思路）

题目描述给定一个mxn的矩阵，由若干字符‘X’和‘O’构成，’X’表示该处已被占据，’O’表示该处空闲，请找到最大的单入口空闲区域。解释：空闲区域是由连通的’O’组成的区域，位于边界的’O’可以构成入口，单入口空闲区域即有且只有一个位于边界的’O’作为入口的由连通的’O’组成的区域。如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是“连通”的。输入描述第一行输入为两个数字，第一个数字为行数m，第二个数字

·2025-07-27 16:06

机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解

目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec

·2025-07-27 16:35

大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库增强日志分析，根因分析能力的技术方案（1）：总体介绍

文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案（含无RAG&RAG双模式）3.1无RAG：Function-Calling查表模式3.2RAG：托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证（实验性）6.知识图谱增强（Neo4j）7.监控与持续优化（CometLLM）8.实施路线图（4~10周）9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“

shiter·2025-07-27 16:05

Python uWSGI 安装配置

文章目录PythonuWSGI安装配置Python安装uWSGI第一个WSGI应用结合Web服务器使用PythonuWSGI安装配置本文主要介绍如何部署简单的WSGI应用和常见的Web框架。

冉成未来·2025-07-27 16:32

fluent支持python吗_Python与Fluent联合仿真设置

在前期更新中给大家分享过《MATLAB与ANSYS联合仿真设置》，之后就一直有朋友问：人生苦短，能否使用Python实现与ANSYS的联合仿真呢？这个当然没问题！

weixin_39841610·2025-07-27 16:02

wxpython 安装_wxPython安装与环境配置

Python语言接触也有些时间，但平常主要是写写完成某些功能命令行的脚本。

weixin_39598308·2025-07-27 16:01

wxPython实践指南：掌握跨平台GUI开发

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《wxPythoninAction》一书旨在深入教授Python开发者使用wxPython库，这是一个基于wxWidgets的GUI工具包，用于创建美观、高效的跨平台桌面应用程序

抽风的Lilith·2025-07-27 16:31

创建全景图像的完整指南：Make-Panorama-Image实战教程

本教程将介绍使用Python和JupyterNotebook实现全景图像生成的步骤，包括图像对齐、融合、扭曲校正和裁剪调整。

色空空色·2025-07-27 16:01

机器学习朴素贝叶斯算法——python详细代码解析（sklearn）

朴素贝叶斯算法（NaiveBayesianalgorithm）是在贝叶斯算法的基础上假设特征变量相互独立的一种分类方法，是贝叶斯算法的简化，常用于文档分类和垃圾邮件过滤。当“特征变量相互独立”的假设条件能够被有效满足时，朴素贝叶斯算法具有算法比较简单、分类效率稳定、所需估计参数少、对缺失数据不敏感等种种优势。而在实务中“特征变量相互独立”的假设条件往往不能得到满足，这在一定程度上降低了贝叶斯分类算

python机器学习ML·2025-07-27 16:00

机器学习-XGBoost和SHAP解析数据

同时，SHAP对模型解释起关键作用，能计算特征的SHAP值来明确特征对预测结果的贡献，帮助理解模型决策。二、数据准备和模型训练1.导入所需库

python机器学习ML·2025-07-27 16:29

数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型

‍♂️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3.技术工具4.实验过程

艾派森·2025-07-27 15:59

安装wxpython

系统环境：macOS通过终端安装，使用homebrew安装，如果没有homebrew,先安装它，我的是提前安装了的，通过:brewinstallwxpython即可。然后就可以使用了。

melodyczyu·2025-07-27 15:59

实时流式计算

在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。

·2025-07-27 15:29

Python基础学习第二天：输入、数据类型转换、运算符

在Python中，input接收用户输入后，一般存储到变量，方便使用。在Python中，input会把接收到的任意用户输入的数据都当做字符串处理。

人从众——牛马·2025-07-27 15:27

人工智能自然语言处理：Transformer 模型详解

一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中，早期的传统模型，如循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM），曾占据主导地位。

大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

阿里 Qwen3-Coder 实战：10 个提示词让编程效率翻倍

例如，只需简单输入“创建一个简单的PythonFlaskWeb应用框架”，Qwen3-Coder便能在瞬间为你生成基础框架代码，包括项目结构、关键文件以及必要的初始化代码。

·2025-07-27 15:56

数据科学家必学：SQL+Python + 机器学习全链路

而在数据科学家的技能工具箱中，SQL、Python以及机器学习是最为闪耀的“三件套”。SQL作为与数据库沟通的桥梁，让数据科学家能

大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

python的GUI工具——wxPython（安装、基础使用）

1.安装wxPython安装方法1.1使用pip安装最常见的方法是通过pip安装wxPython。

·2025-07-27 15:24

Python 机器学习实战：基于 Scikit-learn

本文围绕《Python机器学习实战：基于Scikit-learn的项目开发》展开，先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势，再阐述机器学习项目开发的完整流程，包括数据收集与预处理、模型选择与训练

大力出奇迹985·2025-07-27 15:54

服务器生成图片

服务器生成图片通常是指通过服务器端的程序、算法或模型，根据输入的指令、参数或数据自动创建图像的过程。这种技术广泛应用于人工智能绘图、动态图像生成、数据可视化等领域。

·2025-07-27 15:54

【python】从入门到精通：httpx，Python网络请求的新宠

目录一、httpx是什么二、为什么选择httpx（一）异步支持（二）HTTP/2支持（三）简洁一致的API三、安装httpx（一）Windows系统安装（二）macOS系统安装（三）Linux系统安装四、httpx基础用法（一）同步请求（二）异步请求五、httpx高级用法（一）设置请求头（二）传递参数（三）处理响应六、常见问题及解决方案（一）SSL验证失败（二）超时处理（三）处理重定向七、实战案例

大雨淅淅·2025-07-27 15:53

奶龙来了都能学会的Python基础（十）!!!之操作文件夹

目录一.操作文件路径1.获取当前路径2.创建文件夹3.拼接路径4.跳转路径5.判断相对路径和绝对路径6.获取文件路径和文件名二.操作文件和文件夹1.查询文件大小2.删除文件和文件夹3.重命名文件或文件夹4.复制文件5.获取文件夹中的全部文件名6.判断文件和文件夹三.执行其他应用程序1.命令提示符窗口或终端常见命令参数说明注意事项2.system()方法3.popen()方法4.压缩和解压文件判断文

·2025-07-27 15:23

python—— 柯里化 & 部分应用函数

functools.partial(agent_node,agent=...,name=...)和lambdastate:agent_node(state,agent=...,name=...)这类写法与柯里化（Currying）类似，但要注意它们不是严格意义上的柯里化，而是“部分应用函数”的实现方式，两者关系紧密但不完全等价。一、什么是柯里化（Currying）？柯里化是函数式编程中的一种变换方

青衫客36·2025-07-27 14:52

浅谈Python装饰器中常用的functools.wraps

functools.wraps是Python装饰器开发中非常关键、但常被忽视的工具。它不仅是代码“优雅性”的体现，还直接影响调试、文档生成、反射等功能的准确性。

青衫客36·2025-07-27 14:52

浅谈 python 中的 functools.partial

functools.partial是Python标准库中一个非常强大而又常用的工具函数，常用于函数预绑定参数的场景，是“部分函数应用”的一种实现方式。一、functools.partial是什么？

·2025-07-27 14:51

设备 esp32_玩转GPIO之基于ESP32的Arduino和Python开发（总纲）

最近发现了一个性价比超高的芯片，价格20多块钱，可以学Arduino、学Python、学Lua等等！简直就是芯片界的业界良心——ESP32。

weixin_39629989·2025-07-27 14:21

使用 Tavily Search API 构建智能搜索工具

TavilySearchAPI是一种专门为AI代理（如大型语言模型）设计的搜索引擎，能够快速、准确地提供实时且符合实际的结果。

·2025-07-27 14:51

Flask框架全面详解

Flask是一个轻量级的PythonWeb框架，因其简洁、灵活和可扩展性而广受开发者喜爱。本文将全面介绍Flask框架的各个方面，从基础概念到高级应用，帮助初学者快速掌握Flask开发。

PythonicCC·2025-07-27 14:20

Python零基础入门指南：从小白到写出第一个程序（手把手保姆级教程）

1.1Python安装避坑指南1.2开发工具选择恐惧症治疗二、语法篇：从"HelloWorld"到基础语法2.1第一个程序：仪式感不能少2.2变量与数据类型（新手重灾区）2.3条件判断：让程序会思考三、

matrixmind8·2025-07-27 14:50

RAG面试内容整理-1. 检索增强生成（RAG）概述与意义

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。

不务正业的猿·2025-07-27 14:18

集成Tavily Search API以提升AI应用的实时检索能力

技术背景介绍在AI开发中，尤其是处理大型语言模型（LLM）时，实时、准确的信息检索至关重要。TavilySearchAPI专为AI代理设计，提供高速、准确和事实性的搜索结果，是一个理想的选择。

dgay_hua·2025-07-27 14:48

利用 Tavily Search API 提升 AI 代理的搜索能力

TavilySearchAPI是专为大型语言模型（LLMs）设计的搜索引擎，它能够以极高的速度提供实时、准确且事实驱动的结果，对AI开发者来说是一项极具价值的工具。

VYSAHF·2025-07-27 14:17

招唯是唯心主义（三）

二、视野决定认知—4P模型借鉴和应用营销的4P理论，即：产品(Product)、价格(Price)、渠道（Place)、促销(Pro

高老九·2025-07-27 14:31

【字节跳动面经】redis是单线程的为什么还这么快

2.单线程模型避免上下文切换Redis的核心操作（如命令处

恩比贤AmbitioN·2025-07-27 14:17

80道面试经典题目

1.OSI参考模型七层网络协议？物理层：定义计算机、网络设备、以及直接连接的介质、接口类型的标准，建立比特流的传输，用来组件物理网络的连接。

·2025-07-27 14:15

Prompt Engineering(提示词工程)基础了解

://blog.csdn.net/qq_56438555/article/details/1448865171.基础概念:提示词工程(promptEngineering)是指通过设计、优化输入给大语言模型的文本指令

Fuly1024·2025-07-27 13:14

【Python高阶开发】2. Dask分布式加速实战：TB级生产日志分析效率提升指南

本文基于Dask分布式计算框架，构建工业级日志分析解决方案，通过“集群部署-高效加载-数据处理-性能优化”四步法，实现日志分析效率5倍提升。

·2025-07-27 13:12

利用 pygame 开发一款游戏:「跳跳兔」(一)

简介Python是否可以开发简单的游戏？明显是可以的。在Python中可以利用pygame来开发一款游戏，有了pygame，就不需要我们自己去实现很低层的逻辑，如界面的刷新，物体的碰撞检测等等。

懒编程-二两·2025-07-27 13:42

国内编程大模型哪家强？2025年最新排行榜与深度解析

国内编程大模型哪家强？

i建模·2025-07-27 13:41

9、LLaMA-Factory项目微调介绍

1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen

Andy_shenzl·2025-07-27 12:07

大模型幻觉问题解决：AI原生应用提升回答准确性的方法

大模型幻觉问题解决：AI原生应用提升回答准确性的方法!

AI算力网络与通信·2025-07-27 12:37

AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式

AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式：从技术协同到组织进化引言背景：AI原生应用与函数调用的崛起2023年以来，以GPT-4为代表的大语言模型（LLM）推动了AI应用开发的范式转移——AI原生应用