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- 逐步学习 Python 机器学习：构建第一个模型的简易教程
- 机器学习正以令人难以置信的速度改变着我们与世界互动的方式。从自动自动汽车到医疗诊断，机器学习现在在许多不同领域无处不在。如果你想开始自己的机器学习之旅，那么这份python机器学习教程非常适合你。我们将从基本概念开始，一步一步地帮助你建立你的第一个机器学习应用程序。1.理解机器学习的基本概念机器学习本质上是一种让电脑系统学习能够自动从数据中学习并从中提取知识的学科。它允许系统在没有被编程的情况下改进自身性能。常见的机器学习算法包括监督学习、非监督学习和强化学习算法。2.选择一个合适的机器学习库在Pytho
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- 高级成绩系统（需要帮助）
- 场景：一所学校使用详细的评分系统，根据学生的参与情况、完成的作业以及考试成绩来调整学生的成绩：基础成绩根据考试成绩计算：A（90-100）、B（80-89）、C（70-79）、D（60-69）、F（60以下）。如果学生的参与度位于前10%，则在其基础成绩上添加一个年级（B变为A）。如果完成的作业少于70%，则从基础等级下降一个等级（B变为C）。任务：编写一个Python脚本，输入学生的考试成绩、参与百分位数和作业完成率（百分比），然后计算并打印最终成绩
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 247浏览 收藏
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![最好的编程语言是什么？ []](/uploads/20241111/1731294420673174d4ec870.png)
- 最好的编程语言是什么？ []
- 如果您刚开始编程，一个不可避免的问题是：什么是最好的编程语言？这是新开发者中常见的问题，也是有道理的。毕竟，我们都想学习相关的、市场流行的技术，以增加我们获得良好工作机会的机会。但是在回答之前，我们先想一下。锤子和螺丝刀哪个更好？要将两个部件拧在一起，哪个更好：螺丝刀还是锤子？答案非常显而易见。但是现在，如果我们想在墙上钉一颗钉子怎么办？锤子和螺丝刀哪个更好？我想你明白我要去哪里。每种编程语言都有其独特的用途，比较它们就像将猴子与游泳比赛中的鱼进行比较，或者将鱼与爬树比赛中的猴子进行比较。事实是没有最好的
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- Python视频格式转换：高效工具及代码实现
- 高效Python视频转换的关键在于：1.使用subprocess.Popen()异步调用ffmpeg，避免阻塞主线程，提高效率；2.利用multiprocessing模块实现多进程并行处理，充分利用多核CPU；3.合理设置ffmpeg参数（如-crf），并确保充足的内存和硬盘空间，特别是使用SSD，监控CPU和内存使用情况，进行针对性优化。通过这些方法，可以构建一个高性能的视频转换工具。
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- Python初学者必备IDE推荐与使用攻略
- 适合初学者的PythonIDE有三种：1.PyCharmCommunityEdition，2.VisualStudioCode(VSCode)withPythonExtension，3.Thonny。1.PyCharmCommunityEdition由JetBrains开发，免费且功能丰富，适合初学者。2.VSCode是微软开发的轻量级编辑器，安装Python扩展后功能强大，适合探索多种编程语言。3.Thonny专为Python初学者设计，界面简单直观，适合刚开始学习编程的学生。
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- 本文将详细介绍如何使用Python来抓取网站内容，希望能给大家带来实用的参考，助您在学习后有所收获。Python抓取网站的步骤指南1.选用合适的工具库BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档Requests：用于发送HTTP请求Selenium：用于控制浏览器并进行交互操作2.提取网页内容importrequestsurl="https://example.com"response=requests.get(url)html_content=response.tex
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- Python虚拟环境创建及使用全攻略
- 在Python中创建虚拟环境使用venv模块，步骤如下：1.创建虚拟环境：python-mvenvmyenv；2.激活虚拟环境：在Windows上使用myenv\Scripts\activate，在macOS和Linux上使用sourcemyenv/bin/activate。使用虚拟环境可以提高项目启动速度和依赖管理效率，但需注意路径问题和包管理，使用requirements.txt文件记录依赖包，并定期清理不再使用的虚拟环境。
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- Pythonpickle模块使用技巧与示例
- 在Python中使用pickle模块进行序列化和反序列化对象的方法如下：1.导入pickle模块：importpickle。2.创建要序列化的Python对象，例如字典：data={'name':'Alice','age':30,'city':'Wonderland'}。3.使用pickle.dump()函数将对象序列化并保存到文件：withopen('data.pkl','wb')asfile:pickle.dump(data,file)。4.使用pickle.load()函数从文件中读取并反序列化对象
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