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使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程 shandianfk_com ChatGPT AI jupyter 深度学习 ide
大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具，可以帮助我们轻松地进行深度学习编程，尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook？Jup
深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化 odoo中国 AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展景联文科技科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展景联文科技科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？玩人工智能的辣条哥 AI面试机器人客服机器人
环境：客服机器人问题描述：客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？解决方案：客服机器人要精准回答用户问题，需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对
python垃圾分类游戏_垃圾分类就要来了？教你使用Python轻松完成垃圾分类 weixin_39627390 python垃圾分类游戏
从7月1日起，上海市正式实施《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定，个人混合投放垃圾今后可最高罚200元，单位混装混运，最高可罚至5万元，而且违规还将会列入征信，堪称“史上最严垃圾分类措施”。相信最近一段时间大家已经被上海的小伙伴们因为垃圾分类的困扰而刷屏了，就在大家还在一片“与我无瓜”中暗自庆幸时，现实给了我们一击：该来的总要来，谁都逃不过去。其实，在我国垃圾分类的举措要从2000年开始，但效果并
嵌入式系统的核心组成部分处理器、存储器、传感器和执行器 getapi 单片机嵌入式硬件信号处理
处理器、存储器、传感器和执行器是嵌入式系统的核心组成部分。它们共同协作，完成从数据采集到处理再到执行的完整流程。以下是对这些组件的详细解析：1.处理器（Processor）定义处理器是嵌入式系统的大脑，负责执行指令、处理数据和控制其他组件。主要功能执行程序代码。控制外设（如存储器、传感器、执行器）。处理数据输入和输出。分类微控制器（MCU）集成了处理器核心、存储器和外设的单芯片解决方案。适合低成本
深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵 Ronin-Lotus 程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析云策量化 Deepseek chatgpt deepseek grok
前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
如何避免Bug跟踪系统混乱管理前沿运维人工智能大数据
流程规范化、工具集成化、沟通透明化。其中流程规范化通过明确每个环节的责任分工、标准化Bug报告和处理流程，有效减少混乱和重复劳动，确保Bug跟踪系统高效运转。企业通过数据分析发现，采用标准化流程后Bug处理效率可提升30%以上，这为软件质量控制提供了坚实保障。一、BUG跟踪系统的基本概念与重要性Bug跟踪系统是一种用于记录、管理和解决软件缺陷的工具和流程。它通过集中存储Bug报告、分类处理问题，并
OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南土城三富
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
Linux find 命令完全指南可问可问春风 Linux从新手到入门 linux chrome 运维
find是Linux系统最强大的文件搜索工具，支持嵌套遍历、条件筛选、执行动作。以下通过场景分类解析核心用法，涵盖高效搜索、文件管理及高级技巧：一、基础搜索模式1.按文件名搜索（精确/模糊匹配）find/path-name"*.log"#精确匹配.log后缀（区分大小写）find/home-iname"*.TXT"#模糊匹配.txt后缀（忽略大小写）find.-name"data_[0-9].cs
OpenCV ML 模块使用指南 ice_junjun OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解（一）支持向量机（SVM）：cv.ml.SVM_create()功能支持向量机（SVM）是一种强大
强化学习中策略网络模型设计与优化技巧数字扫地僧计算机视觉深度学习
I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络（PolicyNetwork）是强化学习中一种重要的模型，它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧，并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络，它接受当前状态作为
介于YOLOv5的裂缝识别系统程序员～小强 YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
2025年三个月自学手册网络安全（黑客技术）网安kk web安全安全网络网络安全 python
基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习导航
GPU架构分类大明者省架构
一、NVIDIA的GPU架构NVIDIA是全球领先的GPU生产商，其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。NVIDIA的GPU架构经历了多次迭代，以下是一些重要的架构：1.Tesla（特斯拉）架构（2006年发布）特点：NVIDIA推出的首个通用GPU计算架构，支持使用C语言进行GPU编程，标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器。性能：具有128个流处理器
基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目我的sun&shine Python python 机器学习计算机视觉
基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长，识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
kotlin中的list set map整理 LCY133 kotlin list 开发语言
在Kotlin中，List、Set和Map是三种核心集合类型，它们分别适用于不同的场景，具有独特的特性和操作方式。以下是它们的详细对比与使用指南：1.List（列表）核心特性•有序：元素按插入顺序存储。•可重复：允许存在相同值的元素。•索引访问：通过下标（get(index)或[index]）快速访问元素。分类•不可变列表：List，创建后不可修改。valimmutableList=listOf(
使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力 shuoac 计算机视觉人工智能 python
使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型（LLM）从用户提供的文本描述中提取详
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略一个处女座的程序猿资深文章(前沿/经验/创新)DataScience ML 数据科学数据科学的生命周期机器学习
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结，应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时，因为涉及到博主出书中出版社要求在
【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。 985小水博一枚呀深度学习人工智能
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给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考嵌入式Jerry Python AI 人工智能深度学习
第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人（隐藏层）：每个工
简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用无级程序员机器学习人工智能
在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。然而，网上文章很多很全，但大多晦涩难懂，今天我们来用最简单的语言谈谈它们的具体作用：1.点菜式筛选法：top_k参数英文全称：top-k中文名称：前k个具体意义：top_k参数就像是你在餐厅点菜时，服务员只给你推荐菜单上前k名的招牌菜。在AI文本生成中，top_k参
解决stm32引脚如果选择输入模式雁过留声花欲落单片机嵌入式硬件
1.输入模式分类STM32的GPIO输入模式主要分为以下四种：浮空输入（FloatingInput/InputFloating）上拉输入（InputPull-Up）下拉输入（InputPull-Down）模拟输入（AnalogInput）2.各模式详解(1)浮空输入（FloatingInput）电路结构：引脚内部不连接上拉或下拉电阻，完全由外部电路决定电平状态。等效电路：引脚直接连接施密特触发器（
解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术秋声studio 口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说，归一化有以下几个关键作用：提高训练稳定性：在神经网
小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录川川菜鸟数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容？第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？四、如何学习本专辑？课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学
深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践古月居GYH 深度学习人工智能
一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 weixin_45963617 深度学习系列
一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。毫无疑问，更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSource expire/del incr/lpush 数据库分区 redis
最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷） 1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids) 这个方法是从red
SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oracle sql
1 通过ROWID访问表--索引你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
[JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
lvs- real 男人50 LVS
#!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #. /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
生成公钥和私钥 oloz DSA 安全加密
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UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2d glClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
mysql常用命令香水浓 mysql
连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
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系统层面：高可用性所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
获取复利总收入 baalwolf 获取
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eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScript AngularJS 分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。 &nbs
[Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等. mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式， mvn archetype 1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
【Java命令三】jps bit1129 Java命令
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zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
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unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java 算法面试百度招聘
import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
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MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
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基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 java spring bean IOC Office
java模拟post请求 geeksun java
一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
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安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
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在Python中使用MYSQL pda158 mysql python
缘由　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到数据库中。　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里记录一下，大家共勉。　　 python中mysql的调用　　百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
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27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
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