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- TensorFlowProbability概率异常检测教程
- 使用TensorFlowProbability（TFP）构建概率异常检测系统的核心步骤包括：1.定义“正常”数据的概率模型，如多元正态分布或高斯混合模型；2.进行数据准备，包括特征工程和标准化；3.利用TFP的分布模块构建模型并通过负对数似然损失进行训练；4.使用训练好的模型计算新数据点的对数概率以判断其异常程度；5.设定阈值将低于该值的对数概率标记为异常。TFP的优势在于提供概率视角，量化不确定性，适应复杂数据模式，并支持与TensorFlow生态的无缝集成。选择合适的分布模型需结合数据探索性分析、数据
- 文章 · python教程 | 7个月前 | 挑战 TensorFlowProbability 概率异常检测 概率模型 对数概率 449浏览 收藏
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- Pythonround函数用法及四舍五入详解
- Python的round函数用于四舍五入操作。1)基本用法是round(number,ndigits=None)，用于将数值近似到特定小数位数。2)它可能使用银行家舍入法，在小数点后某一位是5时选择最接近的偶数进行舍入。3)处理浮点数时可能因精度问题产生意外结果，可使用decimal模块进行更精确的计算。4)结合numpy库可提高对大量数据的处理效率。5)编写代码时应注意性能优化和保持代码的可读性和维护性。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | 449浏览 收藏
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- Python中type的作用与使用方法
- type()函数在Python中用于返回对象的类型。1.它可以用于类型检查和调试，如区分不同类型元素的列表。2.但应避免过度依赖，Python提倡鸭子类型。3.type()还可用于动态创建类，但需谨慎使用。4.使用时，建议结合isinstance()处理继承关系，以确保代码的灵活性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | 449浏览 收藏
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- PandasDataFrame列插入技巧分享
- 本文旨在帮助开发者解决在使用PandasDataFrame时遇到的“DataFrameishighlyfragmented”性能警告。该警告通常由于频繁使用frame.insert或类似操作导致，效率低下。本文将介绍如何通过使用pd.concat函数，以更高效的方式合并列，从而避免DataFrame碎片化，提升代码性能。
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- Pythonupper函数用法详解
- 我们需要了解upper()函数，因为它在数据清洗、文本分析和用户输入标准化等场景中非常重要。1)upper()函数将字符串转换为大写，不修改原字符串。2)常用于忽略大小写进行字符串比较。3)注意它只处理ASCII字符，对于非ASCII字符可能不生效。4)使用列表推导式可提高处理大量字符串的效率。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | 449浏览 收藏
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- Python代码分析：radon工具使用详解
- 首选radon工具分析Python代码复杂度，1.安装工具：使用pipinstallradon；2.分析圈复杂度：运行radoncc文件或目录，关注CC值超过10或分级为C及以上的代码；3.分析可维护性指数：运行radonmi文件或目录，MI低于20需关注，低于10优先重构；4.集成到CI/CD：在GitHubActions等流程中添加radon检查步骤，设置阈值和排除目录，确保代码质量持续受控，从而有效管理技术债并提升代码可维护性。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | CI/CD 圈复杂度 radon Python代码复杂度分析 可维护性指数 449浏览 收藏
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- Python处理JSON数据的方法详解
- Python处理JSON数据主要依赖内置json模块提供的四个核心函数：json.dumps()用于将Python对象编码为JSON字符串；json.loads()用于将JSON字符串解码为Python对象；json.dump()用于将Python对象写入JSON文件；json.load()用于从JSON文件读取数据并解码为Python对象。1.json.dumps()支持参数如indent设置缩进以提升可读性，ensure_ascii=False保留非ASCII字符；2.json.loads()能解析合
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- Python异常处理技巧：try-except实用指南
- Python处理异常的核心思想是使用try-except块捕获并响应运行时错误，以提升代码健壮性和用户体验。1.try-except结构允许针对不同异常类型编写具体处理逻辑，避免程序崩溃；2.最佳实践包括优先捕获具体异常而非宽泛的Exception，以便精准定位问题；3.else块用于执行仅在无异常时才应进行的操作；4.finally块确保无论是否出错资源都能被正确释放；5.异常记录推荐使用logging模块，并启用exc_info=True以保留堆栈信息，便于调试和分析；6.必要时可在低层级处理后重新抛
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 449浏览 收藏
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- Python实现WebSocket实时通信教程
- 用Python开发WebSocket服务有三种常见方案。1.使用websockets库：轻量级适合学习，通过asyncio实现异步通信，安装简单且代码易懂，但不便集成到Web框架；2.Flask项目推荐Flask-SocketIO：结合Flask使用，支持RESTAPI与WebSocket共存，部署需配合eventlet或gevent提升并发；3.Django项目使用Channels：完整支持Django生态，通过ASGI处理WebSocket请求，配置较复杂但适合大型项目。选择依据场景而定，小项目用we
- 文章 · python教程 | 5个月前 | 449浏览 收藏
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- 如何判断文件是否为Python软链接
- 使用os.path.islink()或pathlib.Path.is_symlink()可判断文件是否为符号链接，结合readlink()和路径解析能进一步确认其是否指向Python可执行文件。
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- Django开发Web应用：快速入门指南
- Django适合PythonWeb开发因为它功能强大且结构清晰，安装使用虚拟环境并执行pipinstalldjango，创建项目用django-adminstartproject，运行服务器用pythonmanage.pyrunserver，创建应用用pythonmanage.pystartapp并添加到INSTALLED_APPS，视图函数写在views.py中配合urls.py路由和模板文件展示页面，数据库通过定义模型类实现，再执行makemigrations和migrate命令生成表结构。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 449浏览 收藏
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- 单标签变多标签，ViT模型优化全解析
- 本文旨在指导如何将VisionTransformer(ViT)模型从单标签多分类任务转换到多标签分类任务。核心在于替换原有的CrossEntropyLoss为torch.nn.BCEWithLogitsLoss，并确保标签数据格式正确。同时，文章还将探讨多标签分类任务中适用的评估指标与策略，确保模型能够准确反映其在复杂多标签场景下的性能。
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- Pandasgroupbyagg加权平均计算方法
- 本教程旨在解决在Pandasgroupby().agg()操作中，当自定义聚合函数需要访问原始DataFrame中的其他列（例如进行加权平均）时遇到的NameError问题。文章将详细阐述groupby的工作机制，并提供一种利用Python闭包（closure）的优雅解决方案，确保自定义函数能够正确获取并使用所需的上下文数据，从而实现复杂的数据聚合逻辑。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 449浏览 收藏
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- Python提取数字的3种实用方法
- 使用re模块结合正则表达式可精确提取文本中的整数、浮点数、负数及带符号或单位的数字，通过r'[-+]?\d+(?:.\d+)?'等模式匹配，并用findall或search配合捕获组提取所需部分，再转换为数值类型进行处理。
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