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- Python生成二维码：qrcode库使用教程
- 生成二维码的方法很简单，使用Python的qrcode库即可实现。首先需安装qrcode库，命令为pipinstallqrcode；若需图片或彩色支持，则安装qrcode[pil]。基础方法是通过几行代码创建并保存二维码文件，如指向网址或文本内容。进一步可自定义样式，包括版本号、容错率、边框宽度、颜色等参数，使二维码更美观或嵌入Logo。最后需要注意内容长度、尺寸、识别效果及叠加元素的比例，以确保二维码可正常扫描。
- 文章 · python教程 | 16小时前 | 320浏览 收藏
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- Python如何检测新能源设备异常？
- 新能源发电设备异常检测为何传统监测手段不够？因为新能源设备运行状态动态且复杂，固定阈值易误报漏报，故障模式多样，数据量大且缺乏标注，设备老化导致“正常”基线漂移。1.新能源的间歇性和波动性使设备输出不断变化，固定阈值无法适应动态环境；2.设备内部多传感器联动，故障模式复杂，单一指标难以识别；3.数据量大且故障样本稀少，监督学习受限；4.概念漂移导致“正常”标准随时间变化，传统方法无法自适应。Python方案实施流程：1.数据获取与预处理，使用pandas、pymodbus等处理缺失值、异常值并标准化；2.
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 模型部署 异常检测 特征工程 新能源设备 319浏览 收藏
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- Python多异常处理与作用域技巧
- 本文深入探讨了Python中处理多重异常的有效策略，重点分析了在try-except块中变量的作用域问题，并比较了多种异常处理模式。通过详细的代码示例，文章阐释了为何嵌套try-except块在处理不同阶段可能出现的异常时更为“Pythonic”，能够提供更清晰的错误隔离和更精确的变量状态控制，从而提升代码的健壮性和可读性。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 319浏览 收藏
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- Python数据库连接教程：SQL操作实战指南
- Python连接数据库的核心在于使用官方或第三方驱动库，其基本流程为：导入库、建立连接、创建游标、执行SQL、提交事务、关闭游标、关闭连接。以SQLite为例，代码结构清晰，便于学习；连接管理推荐使用上下文管理器（with语句），确保资源自动释放；事务管理通过commit()和rollback()保障数据一致性；避免SQL注入应使用参数化查询；不同数据库需选择对应的连接库，如mysql-connector-python、psycopg2、pyodbc等；ORM框架如SQLAlchemy和Peewee提供更
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python SQL sql注入 数据库操作 连接管理 319浏览 收藏
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- Python人脸检测教程：dlib库使用全攻略
- dlib库实现人脸检测的核心优势在于其基于C++的高性能、HOG+SVM模型的鲁棒性及一体化功能。1.dlib核心用C++编写，运行速度快，适合实时应用；2.默认的人脸检测器结合HOG特征和SVM分类器，在光照和姿态变化下表现稳定；3.提供CNN模型进一步提升精度，适用于复杂场景；4.除人脸检测外还支持关键点检测、对象跟踪等功能，减少依赖管理复杂性；5.安装可通过conda简化流程，避免编译问题；6.可通过图像预处理、调整参数和使用多线程优化性能与精度。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 318浏览 收藏
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- PythonOCR教程：Tesseract配置详解
- OCR识别关键在于配置Tesseract环境并调用Python库。1.安装Tesseract并配置环境变量，Windows用户下载安装包后需添加路径至系统变量；2.Python中使用pytesseract和Pillow进行识别，注意指定路径及语言参数；3.提高识别准确率可通过图像预处理如二值化、调整分辨率、去噪等操作实现。整个流程重点在环境配置与图像优化。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 318浏览 收藏
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- Python用pct\_change计算数据增长方法
- 在Python中计算增长率时，pct_change方法是首选，因为它简化了代码、内置处理NaN值，并支持灵活的周期参数。首先，它一行代码即可完成增长率计算，提升开发效率；其次，自动处理缺失值，避免除零错误；再者，通过periods参数轻松应对不同周期分析需求。对于缺失值，可在计算前使用fillna填充、interpolate插值或dropna删除；对于异常值，可通过统计识别、平滑处理或对数变换减轻影响。进阶用法包括累计增长率计算、分组增长率分析，并结合原始数据和趋势平滑进行深入分析。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 318浏览 收藏
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- Scrapy爬虫状态监控技巧分享
- 利用Scrapy信号进行监控的核心是通过信号机制捕获爬虫运行中的关键事件并执行相应操作。1.首先，使用Scrapy提供的信号如spider_opened、spider_closed、item_scraped等，编写信号处理函数，例如SpiderMonitor类中通过from_crawler方法注册spider_idle和spider_closed信号；2.在spider_idle信号中检测爬虫空闲时间，超过阈值则主动关闭爬虫以防止无限等待；3.在spider_closed信号中记录爬虫关闭原因，便于后续问
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Scrapy 中间件 信号 爬虫监控 状态跟踪 318浏览 收藏
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- Python使用librosa提取音频特征详解
- 音频特征提取是现代音频分析的关键步骤，因为它将高维、波动性强的原始声波信号转化为低维、富含语义信息的数值特征，使机器学习模型能够高效学习和识别模式；使用Python中的librosa库可实现这一过程，其核心步骤包括加载音频文件并提取如MFCCs等特征，例如通过librosa.load加载音频后调用librosa.feature.mfcc提取梅尔频率倒谱系数；librosa能提取的常见特征包括MFCCs（用于语音识别和音乐分类）、色度特征（用于和声分析）、频谱质心（反映声音亮度）、频谱带宽（衡量频率分布宽度
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 优化策略 librosa 音频特征提取 MFCCs 采样率 318浏览 收藏
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- Python函数接收多个参数的方法有多种，以下是几种常见的实现方式：1.固定参数（默认方式）这是最常见的方式，函数定义时明确写出参数名称。defadd(a,b):returna+bresult=add(2,3)print(result)#输出52.*使用`args`接收任意数量的非关键字参数***args允许你将多个位置参数传递给函数，这些参数会被收集为一个元组。defsum_all(*args)
- 定义多参数函数只需在括号内用逗号分隔参数名，如defgreet(name,greeting="Hello")；2.位置参数按顺序传递，关键字参数通过参数名传递，默认参数在定义时赋值；3.args将任意数量位置参数打包为元组，kwargs将任意数量关键字参数打包为字典；4.组合使用时顺序必须为：位置参数、args、默认参数、kwargs，如defcomplex_function(arg1,arg2,args,kwarg1="default",*kwargs)。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 参数传递 Python函数 多参数 \*args \*\*kwargs 318浏览 收藏
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- Python输入意外结果怎么解决
- 本教程旨在帮助初学者理解Python中input()函数的特性，并解决在进行数值计算时遇到的类型转换问题。通过实例演示，我们将学习如何正确地将用户输入转换为整数或浮点数，从而得到预期的计算结果。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 318浏览 收藏
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- Python处理缺失值，pandas数据清洗技巧
- 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。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 318浏览 收藏
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