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- Python连接FTP服务器与文件传输教程
- Python操作FTP服务器主要通过ftplib模块实现，具体步骤如下：1.连接并登录FTP服务器，可使用ftp.connect()和ftp.login()方法，匿名登录无需参数；2.浏览目录及切换路径，使用ftp.dir()查看文件列表，ftp.cwd()切换目录；3.上传文件时以二进制模式打开文件并通过ftp.storbinary()传输；4.下载文件可用ftp.retrbinary()方法，并支持断点续传功能；5.操作完成后调用ftp.quit()关闭连接。注意处理异常、路径大小写、网络稳定性及敏感
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- JSON数据处理全攻略
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- Pipenv安装后PATH配置解决方法
- 当用户通过pip安装Python工具如Pipenv时，常会遇到PATH环境变量未包含其可执行文件路径的警告。本文将详细指导如何通过修改shell配置文件（如~/.bashrc或~/.profile）将用户安装的二进制文件目录添加到系统PATH中，确保工具能够被正确识别和执行。此外，也将提及使用系统包管理器进行安装的替代方案，以提供更全面的解决方案。
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- Python爬虫教程：Scrapy实战入门指南
- 要实现网络爬虫，Python中最常用、功能强大的框架之一是Scrapy。1.安装Scrapy并创建项目：使用pipinstallscrapy安装，并通过scrapystartprojectmyproject创建项目；2.编写第一个爬虫：在spiders目录下新建Python文件，定义继承自scrapy.Spider的类，设置name、start_urls和parse方法提取数据；3.数据存储：通过-o参数将数据保存为JSON、CSV等格式，或使用ItemPipeline存入数据库；4.设置与优化：在set
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- Python实现GAN异常检测教程
- 基于GAN的异常检测核心思路是让GAN学习正常数据分布，通过重构误差和判别器输出识别异常。1.数据准备阶段仅使用正常数据进行训练，进行标准化和归一化等预处理。2.构建GAN模型，生成器将噪声转换为正常数据样本，判别器区分真假数据。3.模型训练时交替更新生成器和判别器，使用对抗损失和重建损失优化模型。4.异常检测阶段通过计算重构误差和判别器输出得分评估异常分数，设定阈值判断是否为异常。5.实现上可使用TensorFlow或PyTorch框架，构建生成器、判别器网络并训练，推理时通过判别器输出和重构误差计算异
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- Python中Lock对象的使用详解
- 在Python中使用Lock对象可以确保线程安全。1)通过获取锁来确保每次只有一个线程可以执行特定代码块。2)注意死锁风险，始终以相同顺序获取锁或使用threading.RLock。3)减少锁的粒度以优化性能。4)使用acquire(timeout)方法设置锁的超时时间。5)最小化锁的范围，使用with语句自动管理锁，避免忙等待。
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- 本文介绍如何使用Pandas对DataFrame中的分组数据应用自定义公式，并有效处理可能出现的除零错误。通过groupby()和apply()函数，结合自定义计算函数，可以简洁高效地计算出每个分组的所需值，并避免因分母为零导致的错误。
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- YOLOv8多尺寸推理优化方案
- 本文探讨了YOLOv8等深度学习模型在处理与训练尺寸不符的图像时推理失败的常见原因。核心在于神经网络对输入图像尺寸的固定要求。文章详细阐述了通过图像预处理，特别是尺寸调整，来确保输入数据符合模型期望，从而恢复并优化模型在不同尺寸图像上的推理性能，并提供了PyTorch和TensorFlow框架下的具体实现代码。
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- Python处理缺失值：pandas数据清洗技巧大全
- 处理缺失值的方法包括检查、删除、填充和标记。1.使用isna()或isnull()检查缺失值，通过sum()统计每列缺失数量，或用any().any()判断整体是否存在缺失；2.采用dropna()删除缺失比例高的行或列，subset参数指定检查范围，inplace=True直接修改原数据；3.用fillna()填充缺失值，数值型可用均值、中位数，类别型用众数，时间序列可用前后值填充；4.对于缺失本身含信息的情况，可新增列标记是否缺失，并将缺失作为特征使用，提升模型表现。
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