机器学习开发者想要打造一款 App 有多难?事实上,你只需要会 Python 代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候,实时更新你的应用。目前,Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400,在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
GitHub地址:https://github.com/streamlit/streamlit/
在python中进行逻辑判断其实指的是流程控制,那什么是流程控制呢?流程控制指的是在编写代码时,有不同条件下需要执行的代码,满足该条件后将会执行这部分流程;这一部分流程可以是一条代码、空或多条代码。那我们的代码如何体现这个流程控制呢?其实在我们的程序运行中,会出现一些可能预计的情况,通过对这些情况的判定从而在某些情况出现时做响应;例如在做一台壁障小车时,判断前方是否有障碍物,若有则转弯或后退,其它情况则直走;在整个过程中,转弯和后退表示一个情况触发后需要响应的流程,其它情况则直走,这就是流程控制。从壁障小车的表现上看,则是有了逻辑;在魔法世界中,释放有逻辑的魔法就像一枚跟踪导弹,放出去必定命中敌人。
---- 0x00 机器语言、汇编语言与高级语言(以2+3为例) 机器语言:01代码、CPU认识的语言 加运算:1001 减运算:1010 2+3:1001 0010 0011 汇编语言:在机器语言上增加了人类可阅读的助记符 加运算:ADD 减运算:SUB 2+3:ADD 2,3 高级语言:向自然语言靠近的语言 sum = 2 + 3 ---- 0x01 程序设计语言的运行方式 编译型 将高级语言源代码转换成目标代码(机器语言) 程序可以直接运行 目标代码执行速度快 代表语言:C/C++ 解释型 将高
Python 是一门出色的通用编程语言,经常作为第一门编程语言来教授。二十年来,我为它撰写了很多本书,而它仍然是我的首选语言。虽然通常来说这门语言是简洁明了的,但是(正如 xkcd 讽刺的),从来没有人说过配置 Python 环境也是一样的简单。
百度云盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ACJSry3egBGin-w50RwtyQ 提取码: cs6y 本文作者在链接中上传了5个深度学习环境搭建所必需的文件,如下:
先说说自己的使用场景,我是在什么情况下,需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作。
在软件开发和运维领域,自动化部署是一个至关重要的环节。它能够极大地提高部署效率,减少人为错误,同时增强整个部署过程的可控性和一致性。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,为自动化部署提供了丰富的工具和库。本文将介绍如何使用Python进行自动化部署,并提供代码实例来说明。
比如,1+1=2 这个流程,我们可以对人直接说然后人来做这个运算,但是计算机听不懂我们说的,所以我们需要用编程语言编写这个流程,然后计算机执行我们编写好的语言,所以编程语言很重要
看到这个标题,大家可能会认为就是Android运行python脚本,或者用python写app,这些用QPython和P4A就可以实现了。我在想既然C可以调用Python,那么Android能不能通过JNI去调用C里的方法,C再去调用Python方法,实现Android与Python交互呢?用最近很热的一个概念来说JNI就是个壳。(本文假设大家有JNI开发基础)
if语句,当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。
Commander是一款功能强大的命令与控制C2服务器框架,在该工具的帮助下,广大红队和蓝队研究人员可以轻松部署自己的C2组件。该工具基于Python开发、Flask和SQLite开发,并提供了Python和C版本的代理。
标准运维V3是通过可视化的图形界面进行任务流程编排和执行的系统,是腾讯蓝鲸产品体系中一款轻量级的调度编排类SaaS产品。基于腾讯蓝鲸PaaS平台的API网关服务,对接企业内部各个系统 API的能力, 将在多系统间切换的工作模式整合到一个流程中,实现一键自动化调度。
python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作
大家好,在上一次推送中,我们一起学习了Python数据结构中的逻辑值、字符串、列表和元组、集合set以及字典dict。今天我们一起来学习计算和控制流吧。
1. 概述 1.1 前言 最近用Caffe跑自己的数据集,需要学习LMDB和LevelDB,趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用,一起整理在此。 代码:https://github.com/liquidconv/py4db 1.2 环境 使用Ubuntu 14.04,Python 2.7.6。 2. SQLite 2.1 准备 SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。Python 2.5x以上版本内置了SQLite3,使用时直接import sqlite3即可。 2.2 操作流程
单细胞数据目前除了10x的测序数据,还有相当一部分是drop-seq的测序数据。笔者在GEO上下载了一批drop-seq的数据,在网上查找了一下没有找到详细的分析流程,想到有些大神封装好的分析流程可能放在github上,果然在上面找到了好几个流程。笔者试了其中几个,有一个名为dropseqRunner的流程可以跑通,但是有些bug。笔者便在此将这个跑通的github流程的使用方法以及出现的4个bug解决方法进行说明,方便大家后续的使用。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
环境搭建上参看官方说明文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/install.html
对于很多第一次学习编程的同学对于很多定义性的概念大多都不了解,例如开发环境。对于大部分同学来说这是个模糊的概念。
什么是流程控制,简而言之,控制事物的执行流程就是流程控制,在代码里,就是控制代码执行流程,Python自然也是可以对代码执行流程进行控制的。
导语: 今天与大家一起探讨如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台,也希望能与大家一起交流,共同成长。 此次分享将通过介绍OMServer、OManager具备的功能、架构设计、模块定制、安
随着云计算和微服务架构的流行,容器化技术已经成为现代应用程序开发的重要组成部分。在容器化应用开发领域,Docker和Kubernetes是两个最流行和广泛使用的工具。Python作为一种简单、易用且功能强大的编程语言,与Docker和Kubernetes的集成能力非常强大。本文将介绍如何使用Python语言结合Docker和Kubernetes来开发容器化应用。
“工欲善其事必先利其器”。OpenCV实验大师工具软件( OpenCV Experiment Master Toolkit Software 简称OEMTS)是一款支持在Win10/Ubuntu/JetsonNano/Orin上部署,针对数字图像处理与计算机视觉技术方向的算法流程设计工具软件。OEMTS帮助老师更好的设计教学案例与算法演示,通过嵌入计算机视觉领域必备知识点案例教学与算子支持,保证学生的学习更加有的放矢,更好培养合格机器视觉领域的技术人才。OpenCV实验大师工具套件主要特点包括
Python locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具,可以模拟大量用户并发访问网站、API等,以测试它们的性能和承受能力。Python locust 具有易于编写和运行的脚本、实时监控和可扩展性等特点,因此在实际的软件开发中得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python locust 进行负载测试。
在当今软件开发领域中,自动化部署与持续集成技术是至关重要的一环。Python作为一种强大且易于使用的编程语言,在自动化部署和持续集成方面有着广泛的应用。本文将介绍Python中如何利用各种工具和库来实现自动化部署和持续集成,并提供代码示例来说明实际操作。
1.编程的目的? 将人类的思想流程按照某种能够被计算机识别的表达方式传达给计算机,从而像计算机能够像人脑一样 自动执行的效果
Python已经成为耳熟能详的编程语言,得益于其友好、简洁、万物皆对象的特性,逐渐成为“国民工具”。然而,Python相比编译型语言,如C语言,运行速度并不理想。但是其本身也有提高速度的方式—编译成.pyc格式的字节码文件。它的好处是直接由解释器执行.pyc,速度更快;可以隐藏待发布的程序细节,让别人不能直接看到代码内容。本文将介绍下.pyc文件的相关知识。
ESM-Tools version 5.0: a modular infrastructure for stand-alone and coupled Earth system modelling (ESM)
PyCharm是一款基于Python的集成开发环境(IDE),由JetBrains公司推出。PyCharm具有多种特色功能,如智能代码补全、调试工具、版本控制等。而PyCharm软件的独特之处在于其强大的智能提示功能,可以帮助程序员更快地编写代码,并提供便捷的调试和测试方法。本文将从PyCharm的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用插件以及应用案例五个方面进行详细的讲解。
python作为一门强大的脚本语言,优势自然不必说,目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。但是,当我们的模型较复杂,运算量较大的时候,python的短板就会出现,就是运算速度慢。
最近熟悉了手头上的工作之后,开始觉得很多动作其实是没有必要的,加上慢慢时间多了起来,于是开始想办法进一步自动化目前的工作流程.我目前的工作流程是这样的:[Python自动下载数据]→[VBA工具汇总并插入数据库]→[清除下载文件]
在当今信息爆炸的时代,我们经常需要从各种渠道获取大量的数据。然而,手动收集这些数据不仅耗费时间和精力,还容易出错。幸运的是,在现代科技发展中有两个强大工具可以帮助我们解决这一问题——Python编程语言和iOS设备上预装的Shortcuts App。
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈,就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo,且没有采用任何的人类经验作训练数据(至少DeepMind坚持这么认为,嗯)。 昨天,GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero,具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有: 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识,也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法,GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发,
当我开始使用 Python 并创建我的第一个包时,我很困惑。创建和管理包似乎比我预想的要困难得多。此外,存在多种工具,但我不确定该使用哪一种。我相信你们大多数人过去都遇到过同样的问题。Python 有无数的工具来管理虚拟环境和创建包,但很难(或几乎不可能)了解哪一个适合您的需求。存在一些关于该主题的演讲和博客文章,但它们都没有给出完整的概述或以结构化的方式评估这些工具。这就是这篇文章的主题。
在上周写完用scrapy爬去知乎用户信息的爬虫之后,github上star个数一下就在公司小组内部排的上名次了,我还信誓旦旦的跟上级吹牛皮说如果再写一个,都不好意思和你再提star了,怕你们伤心。上级不屑的说,那就写一个爬虫爬一爬github,找一找python大牛,公司也正好在找人。临危受命,格外激动,当天就去研究github网站,琢磨怎么解析页面以及爬虫的运行策略。意外的发现github提供了非常nice的API以及文档https://developer.github.com/v3/guides/,让我对github的爱已经深入骨髓。
如果您曾经用Python编写过代码,那么您可能花费了比您希望的更多的时间等待某些代码块的执行。虽然有一些方法可以提高代码的效率,但是它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为Python是一种动态编程语言,并将许多C在编译期间负责的事情转移到运行。
本文我们主要介绍pyspark的核心概念和原理,后续有时间会持续介绍pyspark的使用。
本来是4~8个小时就可以跑完的,在Windows的内置ubuntu子系统运行了30个小时还看不到希望,果断杀掉进程!
自己的项目都是python3.6开发。想使用蓝鲸的流程系统,真是千难万难。魔改路上真是一路坎坷。由于BK-SOPS需要结合蓝鲸的一整套服务才能够运行,所以单独把标准运维的流程系统抽出来然后融合进自己的系统。
当 Python解释器接收到异常对象时,如何为该异常对象寻找 except块呢?注意到前面的代码中的except块,这个块是专门用于处理该异常类及其子类的异常实例。
随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。
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