今天给大家分享了一个我觉得很有趣的东西:图形用户界面(Graphical User Interface,简称 GUI)。
上次山月给大家分享了32个图形化界面(GUI)库,不知道有没有感兴趣的同学去试着设计一下自己想要的界面~
注:Python中的BIF就是Built-in Functions,即内置函数的意思。
1 Python 浮点数数据类型概述 浮点数数据类型,可以简称为浮点类型。 小数通常以浮点数的形式存储,在 Python 中用 float 表示。 可以理解为浮点数是用来描述小数的。 浮点数通常使用 C 中的 double 来实现。 Python 中只有一种小数类型,就是 float。
选自kdnuggets 作者:Madison May 机器之心编译 参与:王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间,机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章,但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
ChatGPT/GLM提供图形交互界面,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等
Python解释器:就是那个担任翻译工作的二狗子同学
Python概述 计算机语言概述 语言:交流的工具,沟通媒介 计算机语言:人跟计算机交流的工具,翻译官 Python是计算机语言里的一种 Python编程语言 代码:人类语言,同过代码命令机器,跟机器交流 Python解释器: 就是那个担任翻译工作的二狗子同学 流程: 写代码 执行:由翻译官(Python解释器)把命令(Code)翻译给机器,同事把机器结果翻译给我们 Python读音问题 Pythgon简史 1989年, Guido van Rossum 2008: python3.0 诞生 2014: 宣
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark,Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库,我们可以通过Python语言操作RDDs。
进阶篇 机器学习算法 本篇是使用 Python 掌握机器学习的 7 个步骤系列文章的下篇,如果你已经学习了该系列的上篇基础篇:从 0 到 1 掌握 Python 机器学习(附资源),那么应该达到了令人
在本教程中,您将通过使用Cloudera数据平台(CDP)上的体验Cloudera Machine Learning(CML)了解聚类技术。聚类是一种无监督的机器学习算法,它执行将数据划分为相似组的任务,并有助于将具有相似数据点的组隔离为聚类。
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言,具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark,以及与其他大数据处理框架的对比。
角色:产品所有者(决定做什么,能对需求拍板的人)、团队负责人(解决各种问题,专注如何更好的工作,屏蔽外部对开发团队的影响)、开发团队(项目执行人员,具体指开发人员和测试人员)。 准备工作:商业案例和资金、合同、憧憬、初始产品需求、初始发布计划、入股、组建团队。 敏捷团队通常人数为8-10人。 工作量估算:将开发任务量化,包括原型、Logo设计、UI设计、前端开发等,尽量把每个工作分解到最小任务量,最小任务量标准为工作时间不能超过两天,然后估算总体项目时间。把每个任务都贴在白板上面,白板上分三部分:to do(待完成)、in progress(进行中)和done(已完成)。
Python break语句,就像在C语言中,打破了最小封闭for或while循环。
问:现在上有关numeric analysis的课时,都用Python,实际工作时候呢?
Python 使用 # 符号来注释代码行。代码行 # 后的所有内容都将被认为是注释,不会被解释器执行,只是对代码的注释说明
这两个步骤分别使用不同的函数库:requests 和 beautifulsoup4
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在这篇全面而深入的指南中,我们将探讨程序员必备的几款顶尖开发工具(IDE)。从初学者到资深开发者,选择合适的开发环境对提高编码效率、项目管理和团队协作至关重要。本文将提供对几款流行IDE的详细介绍,包括它们的主要特性、适用场景以及如何根据您的开发需求选择最适合的工具。通过本文,您将了解到Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、PyCharm、Eclipse等工具的关键信息。
背景是这样的, 我的家里台式机常年 休眠, 并配置了 Wake On Lan (WOL) 方便远程唤醒并使用.
01 基 础 篇 01 基本Python 如果我们打算利用 Python 来执行机器学习,那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是,因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言,加上其在科学计算和机器学习领域的应用,所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先,你需要安装 Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包,所以我建议你安装 Anaconda。这是一个可用于 Linux、OS X 和 Wind
python的程序有两中退出方式:os._exit(), sys.exit()。本文介绍这两种方式的区别和选择。
😀欢迎来到我的代码世界~ 😁 喜欢的小伙伴记得一键三连哦 ૮(˶ᵔ ᵕ ᵔ˶)ა
web软件,是软件发展过程中最重要也是代表了将来软件应用的一种趋势。 对于web软件的开发来说,传统意义上的java语言、php语言、ruby语言都是web软件开发过程中经常被用于企业级软件开发的利器,随着近些年python语言的发展,大家逐步认识到python语言用于软件开发、尤其是web软件开发的高效性和高性能,所以很多开发人员逐步的参与到了python为基本开发环境的web软件开发中。
在进行渗透测试过程中,与目标主机同一网络环境时,可以利用ARP协议进行主机存活探测。该种扫描方式速度较快、识别精准,在视频中作者分别从arp协议原理、arp常见的安全问题、python代码编写arp主机存活探测脚本、windows及linux系统环境下其它主机存活探测工具,并进行实操演示和练习,具体使用方式详见如下视频教程:
分享一篇来自机器之心的文章。关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的。原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和 su
选自kdnuggets 作者:Matthew Mayo 机器之心编译 参与:黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im
从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程(译注:Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台) 假如你想成为一个数据科学家,或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能,那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识,或者你不需要路径中的所有内容,你可以随意调整你自己的学习路径,并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0:热身 开始学习旅程之前,先回答第一
来源:机器之心 作者:Matthew Mayo 校对:丁楠雅 编辑:胡蝶 原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3 本文字数为7433,建议阅读15分钟 本文帮助大家从 0 到 1 掌握 Python 机器学习 「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数
当提及并发编程时,我们实际上在谈论如何让程序在同时执行多个任务时更加高效。在现代软件开发中,利用并发编程的技术已成为关键,因为它可以充分利用计算机的多核处理能力,提高程序的性能和响应速度。Python 作为一门广泛使用的编程语言,提供了多种并发编程的工具和技术,使得开发人员能够轻松地在其应用程序中实现并发性。
译者:Allen 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程(译注:Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台) 假如你想成为一个数据科学家,或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能,那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识,或者你不需要路径中的所有内容,你可以随意调整你自己的学习路径,并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0:热身 开始学习旅
概述: 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单。
导语:Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。另
假如你想成为一个数据科学家,或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能,那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识,或者你不需要路径中的所有内容,你可以随意调整你自己的学习路径,并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0:热身 开始学习旅程之前,先回答第一个问题:为什么使用Python?或者,Python如何发挥作用? 观看DataRobot创始人Jeremy在
本章节属于我毕业设计系列推文中的基础篇内容,是对神经网络与深度学习基础的一个概述,共包括两节内容(分别是毕业设计之「神经网络与深度学习概述」 (一)和 毕业设计之「神经网络与深度学习概述」(二)),我会分成两次推文进行推送,本文是「神经网络与深度学习概述」的第一篇,主要内容将围绕神经网络的基础进行展开。
Python分布式计算 ---- 作者简介 Francesco Pierfederici是一名喜爱Python的软件工程师。过去20年间,他的工作领域涉及天文学、生物学和气象预报。 他搭建过上万CPU核心的大型分布式系统,并在世界上最快的超级计算机上运行过。他还写过用处不大,但极为有趣的应用。他总是喜欢创造新事物。 “我要感谢我的妻子Alicia,感谢她在成书过程中的耐心。我还要感谢Packt出版社的Parshva Sheth和Aaron Lazar,以及技术审稿人James King,他们让这本书变得
零基础如何系统地自学Python编程?绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作,哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
摘要:最近后台有些小伙伴在问我Python入门的问题,我推荐这个学习路线资料,可能你们有些已经在使用它,的确它是我见过最全的、最富有逻辑体系的Python技术栈总结,含有Python基础语法、前端、后端、Python做数据分析、数据挖掘,Python机器学习,Python深度学习等。真正做到“一文在手,打遍天下无敌手”!
导语:Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。另外,小编在这里邀请大家加入到我们,小编Tom邀请你一起搞事情! 「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个
Anaconda 是一个 Python 的科学计算发行版,有包含超过100个在数据科学中比较受欢迎的 Python, R, Scala 的分支,超过720个 package。Anaconda 提供了一个编译好的环境可以直接安装,可以为开发者省去很多编译出错、兼容性等的问题。补充一个官网上 Anaconda 的定义:
应大家的要求,最近打算整理一下PYTHON爬虫的东东,希望能对入门的童鞋们有所助益!本人技术一般水平有限,如有不妥请联系或者私信本人,互相进步。 内容会同步在简书、CSDN、慕课更新,希望能符合上帝的爱好。
概述优点:缺点与 Python 前后台的构架对比:环境搭建第一个 electron 程序参考文档
Hail是一个用于可扩展数据探索和分析的开源库,特别是基因组学,为各种规模的基因组分析提供强劲支持,云原生的基因组数据框架和批处理计算。Hail需要Python 3和Java 8 JRE[1], GNU/Linux 还需要 C 和 C++标准库(如果尚未安装)。有关库的高级用法,请参阅概述[2],有关全基因组关联研究的简单示例,请参阅GWAS 教程[3],以及安装页面[4]以开始使用 Hail。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
目录 条件与分支概述: 单分支demo:(ASCII码中11是男) 双分支demo: 多分支demo: if/else三元表达式:(xxx if x else yyy) 条件与分支概述: 条件分支是计算机编程领域中的一个重要组成部分,不论哪种编程语言都存在分支机构。 通俗的来说就是满足某种条件的时候去干某事,而不满足的时候干另外一件事。 在代码里面来说就是,满足 if 关键字后面的条件时就执行 if 下面的代码块,不满足就执行 else 下面的代码。 在Python中使用空白(空格/制表符-Tab)来标识
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,本章内容系统介绍,《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构,共8大部分53个章节。
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