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- TensorFlow变量初始化与优化技巧全解析
- 本文深入探讨TensorFlow中变量初始值设置为零的原理及其在模型优化过程中的作用。我们将阐明这些零值仅作为参数的起始点，并通过优化器在训练过程中根据损失函数和数据逐步更新为非零值，从而实现模型学习。文章将结合代码示例，解释优化器如何驱动变量从初始状态向最优解演进。
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- Python列表创建与使用技巧
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- Python爬虫抓取新闻教程
- 答案是：用Python爬虫抓取新闻需三步：先用requests获取网页，再用BeautifulSoup解析并提取正文，最后清洗存储数据。
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- Pythoninput()函数实用教程
- input()函数用于获取用户输入并返回字符串，需用int()或float()转换类型，可用split()处理多个输入，注意异常处理。
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- Python参数传递方式解析
- Python中通过args和kwargs实现灵活传参，args将位置参数打包为元组，kwargs将关键字参数打包为字典，二者可组合使用并遵循普通→默认→args→kwargs的顺序，调用时可用和拆包序列或字典传递参数，广泛应用于装饰器、封装及通用接口设计。
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- NumPy快速填充3D网格点技巧
- 本文详细介绍了如何使用NumPy库高效地在三维（3D）网格中的多个边界框内采样点。通过利用np.mgrid函数，我们可以简洁地生成指定步长内的坐标点，并为每个点分配相应的标签。教程涵盖了数据结构解析、核心采样逻辑以及处理多边界框的方法，并提供了完整的示例代码和关键注意事项，帮助读者优化3D空间点采样任务。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 230浏览 收藏
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- Python一键安装脚本使用教程
- 编写Shell脚本可一键安装Python，适用于Linux和macOS；2.脚本自动检查系统类型、安装依赖、下载指定版本Python源码并编译安装；3.使用makealtinstall避免覆盖系统Python，支持自定义安装路径；4.安装后创建软链接并验证版本与pip可用性；5.可扩展参数传入、校验下载完整性及自动安装virtualenv等工具。
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python Shell脚本 一键安装脚本 Linux/macOS altinstall 229浏览 收藏
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- Pythonreduce函数实用教程
- reduce函数用于将二元函数应用于序列元素并归约为单个值，需从functools导入；其语法为reduce(function,iterable[,initializer])，其中function为操作函数，iterable为可迭代对象，initializer为可选初始值；示例中通过lambda实现求和：1+2=3，3+3=6，6+4=10，10+5=15，最终输出15；提供初始值时如reduce(lambdax,y:x*y,[1,2,3],10)，计算过程为10×1=10，10×2=20，20×3=60
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- Python中fd是什么意思？
- 在Python中，fd是文件描述符（FileDescriptor）的简写。文件描述符是用于表示打开文件的非负整数，通过os模块进行操作。使用文件描述符的好处包括：1.提供了更底层的控制能力，2.适合非阻塞I/O和处理大量文件，但需要注意资源管理、错误处理和跨平台兼容性。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 228浏览 收藏
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- Python找列表最大值方法
- 最直接的方法是使用max()函数查找列表最大值，例如max([10,5,20,15])返回20；若列表为空会抛出ValueError，需提前判断或设置默认值；max()也支持字符串列表，按字典序比较，如max(["apple","banana","cherry"])返回"cherry"；但混合类型如[1,"apple",2]会引发TypeError，因整数与字符串不可比较；对于自定义对象，可通过key参数指定比较依据，如max(people,key=lambdap:p.age)找到年龄最大的Person对
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- Python爬虫请求失败自动重试方法
- 使用requests配合urllib3的重试机制是提高爬虫稳定性的常见方法，通过配置HTTPAdapter实现自动重试。示例中定义create_session_with_retry函数，利用Retry类设置总重试次数、触发重试的状态码列表、允许重试的请求方法及退避因子。tenacity库提供更灵活的重试控制，支持任意函数的指数退避重试，适用于复杂场景。对于简单需求，可手动结合try-except与循环实现重试逻辑，便于调试。生产环境推荐使用requests+urllib3组合，合理设置重试参数以避免对服务
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 自动重试 Requests Python爬虫 Tenacity urllib3 227浏览 收藏
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- conda创建独立环境的高效方法
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- Polars命名空间优化方案解析
- 本文深入探讨了Polars库中自定义命名空间（@pl.api.register_expr_namespace）与Python静态类型检查器（如Mypy和Pyright）之间的兼容性问题。由于Polars的动态属性注册机制，类型检查器通常会报告attr-defined错误。文章提出了两种主要解决方案：一是建议Polars在Expr类中添加类型检查专用的__getattr__定义；二是为Mypy提供一个详细的插件实现，以实现自定义命名空间的完整静态类型检查，从而消除手动#type:ignore的需要。
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