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- Python异常处理技巧，程序崩溃预防方法
- Python异常处理通过try-except块捕获错误，提升程序健壮性；1.使用try-except块处理异常，try包含可能出错代码，except处理特定异常如ZeroDivisionError；2.添加else和finally子句，else在无异常时执行，finally无论是否异常均执行，用于清理资源；3.自定义异常需继承Exception类，通过raise抛出；4.函数中使用raise语句手动抛出异常，供调用者捕获；5.使用assert进行调试，条件为假时引发AssertionError；6.记录异
- 文章 · python教程 | 2天前 | Python 异常处理 finally 程序健壮性 try-except 162浏览 收藏
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- Python情感分析教程：文本情绪分析实战指南
- 1.情感分析可用库：TextBlob适合英文简单分析；VADER针对社交媒体；Transformers精度高；SnowNLP支持中文。2.用TextBlob时通过polarity判断情绪。3.中文可用SnowNLP、分词加词典或HuggingFace模型。4.注意上下文、反语识别、多语言混杂及数据质量。
- 文章 · python教程 | 5小时前 | 162浏览 收藏
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- Python中def定义函数的作用解析
- def在Python中用于定义函数。1)它标志着函数定义的开始，允许创建可重复使用的代码块。2)函数名应有意义，参数可设默认值，返回值可选。3)使用文档字符串描述函数。4)保持函数简洁，专注单一功能，提高可维护性。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 159浏览 收藏
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- TCN时间卷积异常检测Python实现方法
- TCN异常检测的核心步骤包括：1.数据预处理，涉及清洗、归一化和滑动窗口切分；2.构建TCN模型架构，采用因果卷积、膨胀卷积、残差连接及堆叠TCN块；3.选择损失函数（如MSE）和优化器（如Adam）进行训练；4.设定异常判别模块，基于重建误差和阈值判断异常。TCN通过因果卷积确保时序一致性，膨胀卷积扩大感受野，残差连接缓解梯度问题，具备并行计算优势，适合长序列处理。评估时可使用精确率、召回率、F1分数、ROC/AUC或PR曲线，无监督场景依赖误差分布分析。优化方向包括超参数调优、数据预处理改进、动态阈值
- 文章 · python教程 | 2天前 | Python 时间序列 异常检测 重建误差 TCN 158浏览 收藏
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- Python大数据处理：Dask并行计算全解析
- Dask是一个Python并行计算库，用于处理超出内存限制的大数据。它通过分块处理和延迟执行提升效率，兼容Pandas和NumPy，适合中等规模数据场景。1.Dask将大数据分割为小块，构建任务图后按需执行；2.适用于数据太大无法加载进内存、处理过程卡顿或需要并行化代码的情况；3.使用时需注意避免频繁调用compute()，合理管理内存，并非所有场景都提升性能；4.安装后通过DataFrame接口操作，最后调用compute()触发实际计算。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 157浏览 收藏
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- Python异常交易网络构建实战教程
- 传统单点风控难以应对复杂异常交易，因缺乏全局观与关联洞察力，无法识别团伙作案与链式欺诈。构建异常交易网络需经历数据准备、图构建、图特征提取与异常检测、结果解读与应用四步：1）数据准备需整合交易数据、账户信息、设备指纹等并进行清洗与特征工程；2）图构建需定义节点（用户、IP、设备等）与边（交易关系、共享属性等）；3）图特征提取可计算度、中心性等指标或使用GNNs识别异常；4）结果需可视化并与风控系统集成。Python图分析常用库包括pandas、networkx、PyG、DGL等，面临规模化、动态性、特征工
- 文章 · python教程 | 16小时前 | Python 异常检测 金融风控 图分析 异常交易网络 157浏览 收藏
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- PyCharm代码放大技巧与界面缩放方法
- 在PyCharm中，你可以通过以下方法放大代码和调整界面缩放：1)使用快捷键（Windows/Linux:Ctrl+鼠标滚轮，macOS:Cmd+鼠标滚轮）；2)调整字体大小（在设置中导航到Editor->Font）；3)更改IDE的缩放设置（在设置中导航到Appearance&Behavior->Appearance）。这些方法可以帮助你在不同需求和设备下灵活调整界面，提升编程体验。
- 文章 · python教程 | 4小时前 | 157浏览 收藏
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- Pandas导出CSV：固定长度与对齐设置
- 本文探讨了使用PandasDataFrame导出数据到CSV文件时，如何实现列的视觉对齐和固定字符长度显示。文章详细分析了标准CSV导出、非CSV对齐输出以及通过数据预处理（字符串填充）实现对齐且仍为有效CSV的三种方法，并提供了相应的Python代码示例和注意事项，帮助读者根据需求选择最合适的导出策略。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 156浏览 收藏
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- TorchScriptCUDA设备不一致解决方法
- 本文档旨在帮助解决在使用TorchScript模型时遇到的"RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:0andcpu"错误。通过分析问题原因，提供详细的解决方案，并给出实际代码示例，确保模型在CUDA环境下正确运行，从而提高推理效率。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 156浏览 收藏
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- Python类继承优化：避免super()警告技巧
- 本文旨在解决Python类继承中常见的“Uselessparentorsuper()delegationinmethod'init'”警告。当子类__init__方法仅简单调用父类__init__而无额外初始化逻辑时，此警告提示其冗余性。文章将解释警告产生的原因，阐明Python的默认继承行为，并提供通过移除不必要的子类__init__方法来消除警告的实践方法，从而优化代码结构，提升可读性与维护性。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 154浏览 收藏
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- Pythonfilter函数数据过滤教程
- filter()函数用于过滤可迭代对象中的元素，返回一个迭代器。其语法为filter(function,iterable)，其中function为判断条件的函数，iterable为待处理的可迭代对象。1.若function返回True，则保留该元素；否则排除。2.若function为None，则移除所有布尔值为False的元素。3.常结合lambda使用简化代码，也可定义单独函数处理复杂逻辑。4.返回结果为迭代器，需用list()等转换为具体数据结构。5.可与列表推导式互换使用，但filter更适用于已有
- 文章 · python教程 | 10小时前 | Python lambda 迭代器 filter函数 列表推导式 154浏览 收藏
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- Python中int是什么类型？
- Python中的int类型是整数类型，可以表示从负无穷到正无穷的任何整数。1)它支持任意大的整数，不受大小限制，适用于大数据和科学计算。2)支持二进制、八进制和十六进制字面量，方便底层编程。3)提供丰富的内置操作和方法，如算术和位运算。4)使用时需注意大整数计算效率和整数浮点数转换可能导致的精度损失。
- 文章 · python教程 | 10小时前 | 154浏览 收藏
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- Python时间序列resample重采样教程
- 使用Pandas的resample方法进行时间序列数据处理及聚合的核心步骤如下：1.确保DataFrame或Series具有DatetimeIndex，这是resample操作的前提；2.使用resample('freq')指定目标频率，如'D'（日）、'W'（周）、'M'（月）等；3.应用聚合函数如.mean()、.sum()、.ohlc()等对每个时间区间内的数据进行汇总；4.可通过label和closed参数控制时间区间的标签位置和闭合端点；5.对缺失值使用fillna()方法进行填充或保留NaN；
- 文章 · python教程 | 2天前 | 152浏览 收藏
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- Django框架入门：PythonWeb开发教程
- 学Python做Web开发，Django是理想选择。1.先创建项目跑起来：用django-adminstartprojectmysite生成基础结构，运行开发服务器访问欢迎页；2.了解MTV架构：Model处理数据库，View处理请求逻辑，Template渲染前端展示；3.使用ORM操作数据库：通过定义模型类自动生成数据表，执行迁移命令管理结构变化，调用方法实现增删改查。掌握这些核心机制后，可逐步深入用户认证、API开发和部署等进阶内容。
- 文章 · python教程 | 16小时前 | 151浏览 收藏
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