python训练第61页

两步移动搜索法（2SFCA）python

以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法，需要准备以下数据集：供给点：表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点：表示潜在使用者的位置及其需求量。

我在北京coding·2025-07-07 15:17

Java、python中高级开发工程师岗位框架要求统计

一、主流框架使用频率框架/技术出现频率说明SpringBoot89%几乎成为Java后端开发的标配，用于快速构建微服务和独立应用。SpringCloud76%微服务架构必备，提供服务发现、配置管理、网关等核心组件。MyBatis/MyBatis-Plus72%最流行的ORM框架，MyBatis-Plus进一步简化开发。Spring68%基础框架，中高级岗位要求深入理解IoC、AOP原理。Hiber

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-07-07 15:46

PPOCRLabel 环境配置教程

PPOCRLabel环境配置教程_哔哩哔哩_bilibili1安装conda2新建环境condacreate--nameppocrpython=3.8--channelhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

ysh9888·2025-07-07 15:15

response.split(“\n“)[0].strip() 是什么

response.split(“\n”)[0].strip()是什么returnresponse.split("\n")[0].strip()这行代码在Python中通常用于对字符串进行处理并返回处理后的结果

ZhangJiQun&MXP·2025-07-07 15:15

Python函数

1文档字符串函数定义下的第一个字符串是文档字符串，用于解释函数。可以通过help(function_name)或function_name.__doc__来查看。2函数返回单个返回值：return一个值无返回值：函数执行完毕没有return语句，或者return后面没有值，会隐式地返回None返回多个值：实际上是返回一个包含所有值的元组(tuple)3参数函数声明：使用def关键字来创建函数默认参

·2025-07-07 15:45

Python-selenium爬取

selenium前言使用python的requests模块还是存在很大的局限性，例如：只发一次请求；针对ajax动态加载的网页则无法获取数据等等问题。

藏在歌词里·2025-07-07 15:44

python --飞浆离线ocr使用/paddleocr

依赖#python==3.7.3paddleocr==2.7.0.2paddlepaddle==2.5.2loguru==0.7.3frompaddleocrimportPaddleOCRimportcv2importnumpyasnpif

·2025-07-07 15:44

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

·2025-07-07 15:43

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L

weixin_39673184·2025-07-07 15:42

llama-cpp-python使用教程

以下是llama-cpp-python的完整使用教程，涵盖安装、基础用法、高级功能（如GPU加速、多模态等）和常见问题解决。

try2find·2025-07-07 15:11

【Python】列表嵌套字典多规则排序

数据a=[{"project":"pro_613","branchList":[]},{"project":"pro_614","branchList":[]},{"project":"pro_612","branchList":[]},{"project":"pro_631","branchList":[]},{"project":"pro_617","branchList":[]},{"pro

魔都吴所谓·2025-07-07 15:10

Redis存储Cookie实现爬虫保持登录 requests | selenium

这明显是很麻烦并且不合理的,所以这次我分享一下怎么可以让我们的程序进行一次登录之后,和普通浏览器一样下次不进行登录直接进行对网站数据的爬取下面的我分享的内容需要前置知识,如果同志有知识不理解,可以查看我以前写的文章Python

·2025-07-07 14:10

Requestium - 将Requests和Selenium合并在一起的自动化测试工具

Requests是Python的第三方库，主要用于发送http请求，常用于接口自动化测试等。Selenium是一个用于Web应用程序的自动化测试工具。

测试界晓晓·2025-07-07 14:08

深度解析：venv和conda如何解决依赖冲突难题

依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试（以创建环境+安装numpy为例）三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python

咕咕日志·2025-07-07 14:08

冒泡排序算法详解（含Python代码实现）

本文将通过Python代码实现冒泡排序，并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是：相邻两个元素比较，将较大的元素不断“冒泡”至右侧，最终实现排序。

算法_小学生·2025-07-07 14:05

PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例

在PyTorch中，.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法，尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。

点云SLAM·2025-07-07 14:35

样本量计算：配对样本定量资料——平均值法

一、案例为明确某种新的训练计划是否能显著提高运动员的100米短跑成绩，欲招募一批志愿者，分别记录运动员在进行新训练计划前后的100米短跑成绩（秒）。

·2025-07-07 13:34

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

Github 2025-07-05 Rust开源项目日报Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Rust项目10TypeScript项目1uv:极快的Python软件包安装程序和解析器创建周期：147天开发语言：Rust协议类型：ApacheLicense2.0Star

老孙正经胡说·2025-07-07 13:25

JSONLines和JSON数据格式使用教程

文章目录一、核心区别二、JSONLines的优势三、Python中使用JSONLines1.写入JSONLines文件2.读取JSONLines文件3.处理大文件示例四、常见工具支持1.命令行工具2.编程语言库五

Cachel wood·2025-07-07 12:54

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.

·2025-07-07 12:23

图像分割技术详解：从原理到实践

文章介绍了图像分割的原理，并通过一个将图像划分为2*4子块的示例，展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。

lanjieying·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。

网络安全工程师教学·2025-07-07 12:21

【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化

它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:48

【Python】python_jwt

1.1传统会话（Session）机制的黄金时代与黄昏在Web应用的黎明时期，身份验证的范式几乎完全由**基于服务器端会话（Session-BasedAuthentication）**的机制所主导。这是一个直观且在单体应用时代极其有效的模型，其工作流程如同一场精密的双人舞：凭证交换与“储物柜钥匙”的签发：用户在登录页面输入用户名和密码。这些凭证被发送到服务器。服务器验证其有效性后，会在自己的“储物间

宅男很神经·2025-07-07 11:17

【Python】simulink与python联合仿真

1.1Simulink的边界：事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式，使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而，这种优势也带来了其天然的局限性：基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿

·2025-07-07 11:17

python profile_python程序之profile分析

操作系统：CentOS7.3.1611_x64python版本：2.7.5问题描述1、Python开发的程序在使用过程中很慢，想确定下是哪段代码比较慢；2、Python开发的程序在使用过程中占用内存很大

·2025-07-07 11:47

Python知识点：如何使用memory_profiler进行内存分析

如何使用memory_profiler进行Python代码内存分析在开发高性能的Python应用程序时，理解和优化内存使用是至关重要的。

·2025-07-07 11:15

大语言模型应用指南：ReAct 框架

尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预

AI大模型应用实战·2025-07-07 11:44

【Python】memory_profiler

1.1引用计数与垃圾回收：Python的“贴身管家”与“清洁工”Python，特别是其标准实现CPython，其内存管理的核心是建立在一个优雅而高效的组合机制之上的：以引用计数为主，分代垃圾回收为辅。

宅男很神经·2025-07-07 11:44

Python 数据分析实践：车辆行驶数据处理心得

在数据驱动决策的大趋势下，Python凭借其丰富的数据分析库，成为处理各类数据的得力工具。

lzzy-lt-0415·2025-07-07 11:14

Pillow 安装使用教程

一、Pillow简介Pillow是Python图像处理库PIL（PythonImagingLibrary）的友好分支，是图像处理的事实标准。

小奇JAVA面试·2025-07-07 11:12

python炫酷烟花表白源代码-python炫酷烟花表白源代码

今天就教大家用Python模拟出绽放的烟花，工作之余也可以随时让程序为自己放一场烟花秀。

weixin_37988176·2025-07-07 11:12

Python实例题：基于 Flask 的在线聊天系统

目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于Flask的在线聊天系统要求：使用Flask框架构建一个实时在线聊天系统，支持以下功能：用户注册、登录和个人资料管理一对一实时聊天功能群聊功能消息通知和未读消息提示在线用户状态显示使用

·2025-07-07 11:11

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。

·2025-07-07 11:10

pickle.dump()

pickle.dump()pickle.dump()是Python标准库中的一个函数，用于将Python对象序列化并保存到文件中。

ddfa1234·2025-07-07 11:10

python炫酷烟花表白源代码,html代码烟花特效python

大家好，小编来为大家解答以下问题，python绘制烟花特定爆炸效果，python炫酷烟花表白源代码，今天让我们一起来看看吧！

liuyifan0·2025-07-07 10:39

【网络安全基础】第七章---无线网络安全

仅供参考文章目录一、无线安全二、移动设备安全三、IEEE802.11四、IEEE802.11i五、习题训练一、无线安全严重威胁无线网络安全的关键因素：信道、移动性、资源、可访问性无线网络环境由三部分组成

薄荷椰果抹茶·2025-07-07 10:36

Flask 安装使用教程

一、Flask简介Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架，核心设计理念是简单易用、模块化扩展性强。

小奇JAVA面试·2025-07-07 10:06

Python炫酷烟花

系列文章序号直达链接Tkinter1Python李峋同款可写字版跳动的爱心2Python跳动的双爱心3Python蓝色跳动的爱心4Python动漫烟花5Python粒子烟花Turtle1Python满屏飘字

Want595·2025-07-07 10:36

第一章Pandas快速入门

https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsximportnumpyasnpimportpandasaspdfile_path='E:\\Data_python

Hajo_·2025-07-07 10:05

Python实例题：基于 Python 的简单文件管理器

目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于Python的简单文件管理器要求：使用Python构建一个简单的文件管理器，支持以下功能：浏览文件和目录创建、删除、重命名文件和目录复制

狐凄·2025-07-07 10:33

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结一、AdamW优化器：成熟稳定的主流选择二、Lion优化器：谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上

John_今天务必休息一天·2025-07-07 10:32

10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍

ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中，高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。

少林码僧·2025-07-07 09:30

SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！

文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤

AGI大模型老王·2025-07-07 08:23

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。

·2025-07-07 08:22

c++ python 共享内存

一、目的是为了c++来读取并解码传递给python，Python做测试非常方便，c++和python之间必须定好协议，整体使用c++来解码，共享内存传递给python二、主类主类，串联decoder，注意

qianbo_insist·2025-07-07 08:52

Longformer: The Long-Document Transformer（2020-4-10）

模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果，这些成功的部分原因在于Self-Attention机制，它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。

不负韶华ღ·2025-07-07 08:21

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一

蓝婷儿·2025-07-07 08:21

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