学习-Python 第8页

Python 高手编程系列一千七百零八：在事件循环中使用 executors

Executor.submit()方法返回的Future类实例在概念上非常接近异步编程中使用的协程。这就是为什么我们可以使用执行器在协同多任务和多进程或多线程之间进行混合。此解决方法的核心是事件循环类的BaseEventLoop.run_in_executor(executor,func,*args)方法。它会在进程池或线程池中调度执行由executor参数表示的func函数。这个方法最重要的是它

杨琴1·2025-03-23 18:51

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从

dkgee·2025-03-23 18:51

python 爬取某乎某选全部内容

在发布了python爬取知乎盐选文章内容后，没想到居然这么快就要更新新的内容了。

路笑笑·2025-03-23 17:50

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

（含import）两行代码，将ppt的每一页幻灯片保存为图片。（如果你没装office，只装了WPS也可以，只不过更麻烦一些）

但我是WPS，会报错：第四步：直接去包里改代码第五步：保存对包中代码的修改，重新运行咱最开头的代码第六步：成功了第一步:安装包pipinstallpython-office第二步：写代码，运行#安装库：

几道之旅·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

pythontype函数使用_Python astype(np.float)函数使用方法解析

Pythonastype(np.float)函数使用方法解析我的数据库如图结构我取了其中的nameagenr，做成array，只要所取数据存在str型，那么取出的数据，全部转化为str型，也就是array

weixin_39870238·2025-03-23 17:49

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

conda install 和 pip install 的区别

conda是一个跨平台的开源包管理系统和环境管理系统，它不仅可以管理Python包，还能管理其他语言（如R、C++等）的包。conda更侧重于数据科

不知江月待何人..·2025-03-23 17:17

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

Conda常用命令汇总（持续更新中）

原文章：安装和使用Miniconda来管理Python环境-CSDN博客一、Miniconda的使用Miniconda没有GUI界面，只能通过conda命令对Python环境和软件包进行管理，所以这里主要介绍一下

X-future426·2025-03-23 17:15

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2热门文章分析4.3收藏数分析4.4评论数分析五、总结与展望六、注意事项一、前言知乎盐选专栏作为知乎平台上的优质内容付费板块，汇聚了众多创作者的高质量文章。了解这些文章的付费数据，如点赞数、收藏数、

西攻城狮北·2025-03-23 17:44

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Python 常用函数全解析，轻松提升编码效率

Python常用函数全解析，轻松提升编码效率Python常用函数全解析，轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance

jiajia651304·2025-03-23 17:44

编程内容简述！

常见的编程语言有：Python：简单易学，适用于数据分析、人工智能、网页开发等。JavaScript：网页开发中不可或缺的语言，用于动态网页和前端开发。Jav

恶霸不委屈·2025-03-23 17:14

【Docker系列四】Docker 网络

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-23 16:13

新手如何使用 Milvus

Milvus：详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装attu-可视化界面工具三、快速入门安装PythonSDK

巴依老爷coder·2025-03-23 16:12

nginx-部署Python网站项目

一、部署Python网站项目实验要求配置Nginx使其可以将动态访问转交给uWSGI安装Python工具及依赖1)拷贝软件到proxy主机[root@server1~]#scp-r/linux-soft

skyQAQLinux·2025-03-23 16:12

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol

白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

Python 3.6.8 64位独立安装程序

Python3.6.864位独立安装程序【下载地址】Python3.6.864位独立安装程序Python3.6.864位独立安装程序欢迎使用Python3.6.64位版安装包！

霍娴果Myrtle·2025-03-23 16:40

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

_网络安全零基础怎么学习

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行网络安全，实现自己的“黑客梦”。

白帽黑客啊一·2025-03-23 16:09

Python 3.6.8 安装包下载

Python3.6.8安装包下载【下载地址】Python3.6.8安装包下载Python3.6.8安装包下载本仓库提供适用于Windows操作系统的Python3.6.8安装包，支持x86和x64架构项目地址

何盼思Kit·2025-03-23 16:08

Python匿名函数Lambda，不止是省略函数名这么简单

3.2lambda与if-else语句3.3多参数lambda3.4嵌套lambda3.5字典与lambda（也是我本人最喜欢的用法）3.6lambda其他用法4.总结：Lambda的编程哲学1.前言在Python

橙色小博·2025-03-23 16:05

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four

题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！

热爱编程的通信人·2025-03-23 15:03

python 捕获异常

在学习Python的过程当中，大家一定要区分清楚异常和布尔值False布尔值的False只是一个值，通常代表的是一个条件的不成立，常用于逻辑判断比如：1num=22print(num>3)3ifnum>

weixin_30730151·2025-03-23 15:57

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

python爬虫Redis数据库

Redis数据库Redis简介Redis是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点：Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。redis：半持

Æther_9·2025-03-23 15:54

LabVIEW实现LoRa通信

开源免费LabVIEW学习专栏分享：L

不脱发的程序猿·2025-03-23 15:24

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

Axure常用交互设计一——选中效果

交互效果不难做出，难的是我们要通过学习交互，懂得在哪些场景下使用，以及交互逻辑是什么才是最重要的。

结构化知识课堂·2025-03-23 15:23

《Operating System Concepts》阅读笔记：p460-p4470

《OperatingSystemConcepts》学习第36天，p460-p4470总结，总计11页。一、技术总结无。

·2025-03-23 14:41

python sympy的安装与使用

为了安装和使用sympy，您可以按照以下步骤进行操作：安装SymPy首先，您需要确保已经安装了Python。接着，可以通过pip来安装sympy。

范哥来了·2025-03-23 14:20

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

[代码规范]1_良好的命名规范能减轻工作负担

欢迎来到啾啾的博客，一个致力于构建完善的Java程序员知识体系的博客，记录学习的点滴，分享工作的思考、实用的技巧，偶尔分享一些杂谈。欢迎评论交流，感谢您的阅读。

啾啾大学习·2025-03-23 14:50

facefusion AI换脸软件的本地部署过程记录

tags:AI驾驭facefusion我的环境Win10+N卡安装步骤安装Python3.10方案手动安装Python官网下载安装包安装PythonReleasesforWindows|Python.org

kfrealme·2025-03-23 14:49

Python中手动实现进制转换

在《Python中进制转换》中提到可以使用bin()、oct()、int()和hex()等函数编程实现数字间的进制转换。除了编程实现进制转换外，还可以通过手动实现。

棉猴·2025-03-23 14:48

Python中的进制转换

常用的进制有二进制、八进制、十进制和十六进制。1四种进制简介最常用的十进制基本原理是“逢十进一”，因此十进制包括的数字是“0-9”;同理，二进制的基本原理是“逢二进一”，包含的数字是“0-1”;八进制是“逢八进一”，包含的数字是“0-7”；十六进制是“逢十六进一”，包含的数字是“0-15”，其中用“A、B、C、D、E、F”分别表示“10-15”这五个数。2四种进制数的表示对于一个数字“11”,可能