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- Python如何识别半导体异常数据？
- 半导体测试数据中的异常类型包括参数值超标、趋势性异常、模式异常、上下文异常和集体异常；2.Python通过统计方法（如Z-score、3-sigma）识别参数值超标；3.使用时间序列模型（如ARIMA、LSTM）检测趋势性异常；4.采用无监督算法（如IsolationForest、One-ClassSVM、Autoencoders）识别模式异常；5.结合上下文特征，使用机器学习模型识别上下文异常和集体异常。选择算法时需考虑数据量、维度、异常性质、可解释性、标记样本和实时性要求。处理缺失值可采用填充、插值或
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python 机器学习 数据预处理 异常识别 半导体测试数据 450浏览 收藏
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- Python实现AGV异常避障检测技术
- 1.异常避障行为检测需结合传感器数据、AGV状态和算法；2.数据采集包括Lidar、摄像头、超声波及AGV位置、速度、路径偏差等；3.特征工程涵盖障碍物距离、密度、相对速度及AGV速度变化、路径偏差、转向角等；4.模型构建可用规则引擎或机器学习，如SVM、随机森林、LSTM；5.实时监控需部署模型并触发报警；6.传统避障策略失效原因包括动态环境理解不足、意图识别缺失、传感器局限、僵化阈值设定、缺乏自适应能力；7.特征工程需提取障碍物感知、AGV运动学、环境上下文及时序特征；8.实时检测挑战包括延迟限制、数
- 文章 · python教程 | 4天前 | Python 机器学习 特征工程 AGV 异常避障 450浏览 收藏
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- Pythonround函数用法及四舍五入详解
- Python的round函数用于四舍五入操作。1)基本用法是round(number,ndigits=None)，用于将数值近似到特定小数位数。2)它可能使用银行家舍入法，在小数点后某一位是5时选择最接近的偶数进行舍入。3)处理浮点数时可能因精度问题产生意外结果，可使用decimal模块进行更精确的计算。4)结合numpy库可提高对大量数据的处理效率。5)编写代码时应注意性能优化和保持代码的可读性和维护性。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 449浏览 收藏
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- Python类参数相同却不同？原因与解决方法
- 本文旨在解决Python中使用相同参数初始化的类实例，在进行相等性比较时返回False的问题。通过重写类的__eq__方法，可以自定义对象相等性的判断标准，使其基于对象属性而非默认的内存地址进行比较，从而实现符合预期的相等性判断。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 448浏览 收藏
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- Python实现粒子群优化算法详解
- 1.PSO是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法；2.其核心步骤包括定义目标函数、初始化粒子群、迭代更新速度和位置、维护个体与全局最优解；3.算法通过惯性、认知、社会三部分调整粒子运动；4.使用NumPy可高效实现，适用于连续空间优化；5.PSO广泛应用于机器学习调参、工程设计、调度分配、金融优化等领域；6.参数选择影响探索与开发平衡，惯性权重通常递减，加速因子常设1.5~2.5；7.相比遗传算法，PSO实现更简单、收敛更快，但处理离散问题略逊。
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python 应用场景 参数选择 粒子群优化 智能优化算法 448浏览 收藏
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- Python连接HBase：happybase配置详解
- 使用Python操作HBase最常用的方式是通过HappyBase库，并确保HBaseThrift服务已启动。1.安装HappyBase使用pipinstallhappybase，启动HBaseThrift服务使用hbase-daemon.shstartthrift或hbasethriftstart；2.连接时需指定host、port（默认9090）、timeout及autoconnect参数，集群环境可结合HAProxy或Nginx；3.常见问题包括Thrift未启动、网络不通、版本不兼容、表或列族未定
- 文章 · python教程 | 2天前 | 448浏览 收藏
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- Pygame入门教程：零基础玩转Python2D游戏开发
- Pygame开发2D游戏需要掌握Python基础语法、类与对象、坐标系统和事件驱动编程。首先，必须了解变量、数据类型、条件语句、循环和函数等Python基础，这是编写游戏逻辑的前提。其次，使用类来封装游戏中的实体如玩家、敌人等，能提升代码的可维护性和扩展性。接着，理解Pygame的坐标系统（左上角为原点，X轴向右递增，Y轴向下递增）是实现图形绘制和移动的基础。最后，掌握事件驱动编程，能够响应用户的键盘、鼠标等输入操作，使游戏具有交互性。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 447浏览 收藏
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- Java调用Python的简单方法
- 本文旨在提供一种在Java应用程序中调用Python代码的解决方案，重点在于避免用户在目标机器上进行额外的Python环境配置。通过使用PyInstaller将Python代码打包成独立的可执行文件，Java程序可以像调用普通命令行程序一样调用Python功能，从而实现跨平台兼容和简易部署。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 447浏览 收藏
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- Python连接Spark的实用方法解析
- 连接Python和Spark的关键在于安装PySpark并正确配置环境。首先，使用pipinstallpyspark安装PySpark；其次，通过创建SparkSession设置应用名称、运行模式及配置参数；第三，若需连接远程集群，需确保版本一致、配置文件齐全并设置SPARK_HOME；最后，注意Python版本匹配、网络权限、依赖管理和日志排查等常见问题。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 445浏览 收藏
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- Python装饰器应用与函数优化技巧
- 编写一个简单的Python装饰器，需定义一个接受函数作为参数的装饰器函数，并在其中定义包装函数以执行额外操作后返回结果。1.定义装饰器函数，接收一个函数func；2.在装饰器内部定义包装函数wrapper，使用args和*kwargs接收任意参数；3.在wrapper中调用原始函数并处理前后逻辑；4.返回wrapper函数。例如time_decorator装饰器记录函数执行时间。装饰器能正确处理带参函数及返回值，并可通过@语法糖应用多个装饰器形成链式调用。此外还可通过类实现装饰器，利用__init__和_
- 文章 · python教程 | 3天前 | 类装饰器 函数增强 Python装饰器 @语法糖 包装函数 444浏览 收藏
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- Python随机数据生成技巧全解析
- 使用Python进行数据模拟可通过不同工具实现，根据需求选择合适方法。1.基础随机数可用random模块，如生成随机整数、浮点数或从列表中选元素；2.复杂真实数据推荐Faker库，支持生成姓名、地址、邮箱等结构化信息，并可指定语言地区；3.时间序列与分布数据借助numpy和pandas，可创建正态或均匀分布数值及连续日期；4.自定义逻辑可通过封装函数结合上述方法，确保字段符合特定规则，如年龄限制或状态选项，从而批量生成结构一致的数据。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 444浏览 收藏
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- PyCharm图形显示问题解决方法汇总
- 在PyCharm中解决图形不显示问题的方法包括：1.确保代码中包含显示命令，如plt.show()；2.检查PyCharm的运行配置，确保启用图形界面支持；3.更新图形驱动以解决兼容性问题；4.使用虚拟环境隔离依赖；5.在其他环境中运行代码排除PyCharm特有问题。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 444浏览 收藏
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- Pythonwhile循环实用技巧解析
- Python中的while循环在处理不确定次数的迭代时非常有用。1)基本用法：只要条件为真，while循环就会一直执行，直到条件变为假。2)高级用法：可以使用break语句提前终止循环，使用continue语句跳过循环体的剩余部分。3)性能优化：在循环外进行不变计算，使用列表推导式替代简单的while循环可以提高代码的可读性和性能。
- 文章 · python教程 | 16小时前 | 444浏览 收藏
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- Python自动化运维：服务器脚本管理指南
- Python在自动化运维中的核心优势在于其强大的脚本能力和丰富的生态系统，能够高效实现重复任务自动化。1.配置管理与部署自动化：通过Python脚本实现服务器配置、应用部署，结合Ansible、Fabric或Paramiko库实现远程操作；2.监控与告警：利用Python调用API监控资源使用情况，达到阈值后自动告警；3.日志分析与处理：使用Python解析日志文件，结合Pandas进行数据分析与异常检测；4.故障诊断与自愈：编写脚本自动检测并修复服务异常；5.云资源管理：借助Boto3、AzureSDK
- 文章 · python教程 | 3天前 | 配置管理 工具库 监控告警 Python自动化运维 脚本管理 443浏览 收藏
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