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封面图片：《Python程序设计基础与应用》，董付国著，机械工业出版社，2018.9
封面图片：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社
适用教材：《Python编程基础与案例集锦（中学版）》，董付国，应根球著，电子工业出版社
1、下载Bootstrap和jQuery文件，放置到网站项目的static文件夹中，如果没有static文件夹，创建它。
1、创建模板文件apps\questions\templates\modifyPwd.html。
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1、《Python程序设计基础（第2版）》（ISBN：9787302490562，董付国，清华大学出版社，2018年1月出版，2020年12月第18次印刷），连续两年（2019、2020）被评为清华大学出版社畅销教材，2020年被评为山东省高等教育优秀教材。
饼状图比较适合展示一个总体中各个类别所占的比例，例如商场年度营业额中各类商品、不同员工的占比，家庭年度开销中不同类别的占比等。
本文使用的数据集格式请参考：使用Python预处理机器学习需要的手写体数字图像文件数据集
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法（Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1）
Python+django网页设计入门（12）：使用Bootstrap和jQuery
如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch，并且添加了清华镜像源，但还是由于网络原因下载失败，你只需要把-c pytorch去掉：
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda（miniconda）并不陌生，而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器，其功能要比python自带的pip强大不少。
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
Ubuntu apt-get和pip源更换 更新数据源为国内，是为了加速安装包的增加速度。 更换apt-get数据源 输入：sudo -s切换为root超级管理员； 执行命令：vim /etc/apt/sources.list； 使用命令：%d 清空所有内容； 清华数据源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 选择相应的版本复制内容，点击“i”键进入编辑文本模式，粘贴内容到vim编辑窗体，点击“ESC”键进入编辑模式，输入“:wq”保存离开；
我用pip install 和conda install的方法都安装不上去，都失败了，找了很多原因都没办法解决。 没办法，只能尝试一下用第三方包whl文件安装下，因为原来没有用过这个方法，也不知道难不难，小心的去试了一下，没想到非常的容易！而且清华大学opencv python库里的whl文件下载速度非常快（几十秒），比我之前在别的地方找的whl文件快多了。
知乎网友“婷小婷”见此话题，特意跑去问了国防七子某航电子信息工程的同学，得到了这样的评价：
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本（这里的常用不代表你常用 微笑.jpg），miniconda则是精简版，需要啥装啥，所以推荐使用miniconda。
来源：量子位（ID：QbitAI） 本文约2200字，建议阅读8分钟 还不许调用第三方库。 太难了！太难了！ 清华电子系，只学3节Python课，然后……然后…… 就直接要求“手撸”一个AI算法！ 就这样，清华再一次因为难，冲上了知乎热榜。 这作业有多难？ 先来聊聊这个作业的背景。 根据清华计算机系00后本科生、知乎用户“孙恒”的介绍： 这门Python课，是在清华电子系大一《计算机程序设计基础(2)》附带的小学期中进行。 课程的时间一共是2周。 其中，会抽出一周的时间来上3节Python课
Python的一个强大之处就在于有丰富的第三方库，在进行程序开发的时候，直接调用就行，不用自己开发。例如之前介绍过的：开源中国推荐：python-office自动化办公，每个功能只需一行代码，做到了真正的开箱即用。
up在试了网上很多教程之后，一次次的都错，真的是安装了无数遍GPU版本的pytorch，使用清华源镜像但是有个巨坑，查了很多博客，终于有了点头绪顺利解决安装问题速度飞快。
pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具。提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能
conda创建虚拟环境 conda create -n your_env_name python=3.7 1 python=x.x就是环境中要安装的python版本
本文要点在于Python扩展库pycrypto实现了大量密码学算法，可以拿来直接使用。 import string import random from Crypto.Cipher import AES def keyGenerater(length): '''生成指定长度的秘钥''' if length not in (16, 24, 32): return None x = string.ascii_letters+string.digits return ''.join([random
移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的最前沿，Android和iOS一度成为移动互联网应用平台的两大霸主，成为移动开发者首选的两门技术，HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置，可以说是后来者居上。 由于技术的限制难以催生出更多的新应用，互联网+的产品日渐饱和，移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展，下一个时代谁是主场？下一门应用技术谁来掌门？
常用工具 在线工具 在线工具 开发者工具 在线IDE(coder-server) 腾讯开发者手册 get-pip脚本 各种计算器 镜像站 清华源主页 清华yum源 清华epel源 清华pip源 清华apt源 清华Node源 清华Docker源 Mac软件 gif录制工具：kap 粘贴板工具：Maccy 截图工具：ishot Windows软件 粘贴板：CopyQ 粘贴板：Ditto Linux软件 以web形式共享你的终端：ttyd 将linux命令以HttpServer的形式共享：gott
众所周知，pip可以对python的第三方库进行安装、更新、卸载等操作，十分方便。
PyTorch介绍： PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。其运行环境已兼容Windows (CUDA,CPU)、MacOS (CPU)、Linux (CUDA,ROCm,CPU)。 PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口，它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。 PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
在之前的案例使用网络爬虫自动抓取图书信息中，我们通过简单的爬虫抓取了当当网的机器学习相关的图书数据，并保存为 ./input/books_total.csv 文件。通过爬虫采集原始数据，但是由于各种原因，原始数据往往会存在许多问题，例如数据格式不正确，数据存在冗余等等。因此第一手获得的原始数据不能直接使用，需要进行数据清洗。本案例基于爬取的书籍数据进行数据清洗，使其称为符合我们要求的数据。
如果打算安装Anaconda，需要卸载之前安装的Python（如果不想卸载，参考博客，不过这个实在有点长，我没看完都），因为Anaconda是一个集成环境，所以是自带Python的，下载Anaconda，这个是官网： 如图：
前几天Python铂金有个叫【Lee】的粉丝问了一个数据分析的问题，这里拿出来给大家分享下。
在操作之前先安装好python环境，我是安装的Anaconda，Anaconda下载安装教程可参考：https://blog.csdn.net/Chen_Meng_/article/details/80375884，接下来进入正题。
首先尝试使用pip install –upgrade pip进行安装，如果安装出现这种情况：
精选Python、SQL、R、MATLAB等相关知识，让你的学习和工作更出彩（可提供风控建模干货经验）。
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法，他最初的梦想是做一个综合 Ju （Julia）、Py （Python）和 R 三种科学运算语言的计算工具平台，所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在，Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言，能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
经常听到初学python的小伙伴在抱怨，python安装第三方库太慢，很容易失败报错，如果安装pandas、tensorflow这种体积大的库，简直龟速。
“ 大家好哇！继上次我们说完怎么安装python之后，这一次给大家分享一下怎么根据自己的需求来部署所需要的库，如numpy库等。”
利用Python开发时，多个项目可能使用到不同的依赖，例如A项目需要1.8版本的Django，而B项目需要2.0版本的Django，这时候如果没有使用虚拟环境，就需要来回卸载和安装Django，十分不便。python虚拟开发环境可以隔离不同版本包与依赖，为跨版本开发带来了便利，也更加利于依赖包的管理。
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 贾其萃，女，清华大学水利系在读三年级博士生。2020年秋季学期参与清华大学大数据能力提升项目，充分
直接查看这条链接即可：win-配置tf-GPU 本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载：提取码：98ot 环境：win10+anaconda 注：anaconda安装步骤略，以下步骤默认anaconda已安装。
参考：https://www.cnblogs.com/xrblog/p/11839393.html
官方地址在下面，3.6的对应的是 Anaconda3-5.2，5.3以后的都是python 3.7的不要看错了
Anaconda 安装包可以到清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载可选择之前的版本。或者https://www.anaconda.com/download/#linux官网下载地址，最新版本。 不添加镜像，或者添加清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/好处是下载快（其实我感觉差不多速度）自行选择。清华镜像添加是执行下面几句 conda config --
折腾好几次，把子系统装了又重置，重复好几次，Linux还是有点用不太习惯，写篇笔记，记录一下都做了哪些事情。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140106.html原文链接：https://javaforall.cn
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