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- PyCharm远程调试Linux服务器Python项目攻略
- PyCharm支持通过SSH连接到Linux服务器进行远程Python开发和调试。1)配置SSH连接，2)选择远程Python解释器，3)创建远程Python项目，这样可以在本地编写代码并在服务器上运行和调试，提升开发效率。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 249浏览 收藏
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- 手把手教你用PyCharm，入门教程来啦！
- Pycharm的基本功能包括代码编辑、调试和版本控制。1）代码编辑：智能代码补全、语法高亮和错误提示。2）调试：支持断点调试和变量跟踪。3）版本控制：内置Git支持，方便团队协作。
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- 手把手教你用PyCharm，零基础也能玩转编程工具！
- Pycharm的基本功能包括代码编辑、调试和版本控制。1）代码编辑：智能代码补全、语法高亮和错误提示。2）调试：支持断点调试和变量跟踪。3）版本控制：内置Git支持，方便团队协作。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 249浏览 收藏
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- Pythonsort()和sorted()傻傻分不清？一篇文章教你搞定列表排序！
- 在Python中，sort()和sorted()的区别在于：1.sort()方法直接修改原列表，适用于不需要保留原列表的情况；2.sorted()函数返回新列表，不修改原列表，适用于需要保留原数据的场景。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 249浏览 收藏
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- Python函数怎么定义？手把手教你写出第一个函数
- <p>在Python中定义函数使用def关键字，后跟函数名和参数列表，函数体需缩进，可选返回值。1.基本定义：defgreet(name):returnf"Hello,{name}!".2.默认参数：defgreet(name,greeting="Hello"):returnf"{greeting},{name}!".3.不定长参数：defprint_args(args,kwargs):forarginargs:print(f"Positionalargument:{arg}");forkey
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- Pythoninput函数使用全解析
- input()函数在Python中用于获取用户输入。1.基本用法是直接获取字符串输入。2.需要数字时，必须进行类型转换并处理异常。3.使用while循环和strip()方法可以处理空输入。4.结合正则表达式可验证输入格式。5.批处理输入可提高效率。通过这些方法，input()函数能帮助编写健壮且高效的程序。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 249浏览 收藏
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- 正则表达式中(?:)的作用及使用场景
- 在正则表达式中，(?:)是非捕获分组，用于逻辑分组而不保存内容。其作用是将多个表达式组合匹配但不单独记录，适用于整体操作如重复或选择。好处包括减少内存开销、避免编号混乱、提升可读性。使用场景一：保持捕获组编号清晰，如(https?)://(?:www.)?(1+)，确保域名是第二个捕获组；场景二：多选一分组不保存，如(?:error|warning):\s+\d+，只关注冒号后内容；场景三：优化性能与结构整洁，尤其在复杂正则中减少冗余捕获。建议：需提取用()，仅逻辑分组用(?:)，多数语言均支持。/
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- Python调试技巧：pdb使用全攻略
- Python自带调试工具pdb可通过插入importpdb;pdb.set_trace()或命令行python-mpdbyour_script.py启动。常用命令包括：1.n执行下一行；2.s单步进入函数；3.c继续执行；4.l显示当前代码；5.p变量名打印变量；6.q退出调试。可通过b行号设置断点，w查看堆栈，u/d切换堆栈帧，实现高效问题定位。
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- Python连接MongoDB教程详解
- 要使用Python操作MongoDB，核心工具是pymongo库。1.首先安装pymongo；2.使用MongoClient类建立连接，通常通过指定URI格式的连接字符串实现；3.URI中可包含认证信息、主机地址、端口、数据库名及连接选项；4.连接失败时应排查服务状态、网络、防火墙、配置参数等问题；5.生产环境中应优化连接管理，如设置maxPoolSize、minPoolSize、超时时间及重试机制；6.推荐在应用生命周期内复用单一MongoClient实例以提升性能和稳定性。正确配置连接字符串和连接池参
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 249浏览 收藏
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- Python实现主成分分析方法
- 在Python中实现PCA可以通过手动编写代码或使用scikit-learn库。手动实现PCA包括以下步骤：1)中心化数据，2)计算协方差矩阵，3)计算特征值和特征向量，4)排序并选择主成分，5)投影数据到新空间。手动实现有助于深入理解算法，但scikit-learn提供更便捷的功能。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 249浏览 收藏
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- Python科学计算入门：Numpy快速上手指南
- NumPy是Python中科学计算的基础工具，提供高效的数组操作和数学运算功能。其核心为ndarray对象，可通过列表或元组创建数组，并支持多种内置函数生成数组，如zeros、ones、arange、linspace；数组运算默认逐元素执行，支持统计计算、矩阵乘法，且性能优于原生列表；索引与切片灵活，支持布尔索引筛选数据；数组元素需为相同类型，选择合适的数据类型可节省内存，同时需注意浮点数精度问题。掌握这些内容即可开始实际的数据处理任务。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 249浏览 收藏
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- 可开关Discord回声机器人制作教程
- 本文将指导你如何使用discord.py库创建一个简单的回声机器人。该机器人会在接收到特定指令后开始重复用户的消息，并在接收到停止指令或超时后停止。我们将使用全局变量控制机器人的回声状态，并利用bot.wait_for()函数监听用户的消息。本文提供详细的代码示例和解释，帮助你理解和实现这个功能。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 249浏览 收藏
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- Python数据标准化方法：智能缩放教程
- 在Python中进行数据自动标准化处理，特别是“智能缩放”，主要使用sklearn.preprocessing模块的StandardScaler和MinMaxScaler。1.StandardScaler通过对数据进行均值为0、标准差为1的转换（即Z-score标准化），适用于存在异常值、基于距离计算的算法（如K-NN、SVM）以及依赖梯度下降的模型（如线性回归、神经网络）；2.MinMaxScaler则将数据缩放到固定范围（如[0,1]），适用于无异常值且需特定输入范围的模型（如图像处理、某些激活函数）
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python StandardScaler MinMaxScaler 数据标准化 智能缩放 249浏览 收藏
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- Python实时数据处理技巧与流架构详解
- Python实现近实时数据处理的核心在于转向流处理架构，其关键组件包括数据摄入层（如Kafka）、流处理引擎（如Faust、PySparkStructuredStreaming、PyFlink）、数据存储层（如Cassandra、MongoDB）及监控与告警机制；Python流处理框架主要包括Faust（轻量级、Pythonic）、PySparkStructuredStreaming（批流一体、高扩展）、PyFlink（真正流处理、事件时间支持）；构建近实时管道的关键挑战包括数据一致性与状态管理（幂等设计
- 文章 · python教程 | 3星期前 | PySpark Python流处理 近实时数据处理 流处理架构 Faust 249浏览 收藏
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- Python实现PCB自动检测方法详解
- Python实现PCB自动光学检测（AOI）面临图像质量差、缺陷多样性、实时性要求高三大挑战，需高分辨率成像、稳定光源、强大算力、图像处理与机器学习知识及大量标注数据支撑。常用技术包括图像差异检测、模板匹配、边缘检测、轮廓分析、阈值分割、形态学操作及深度学习模型如CNN、YOLO等。优化策略涵盖利用NumPy与OpenCV向量化运算、并行处理、GPU加速、图像预处理降采样、高质量图像采集、鲁棒对齐算法、多检测策略融合、深度学习数据增强、模型调优与迁移学习、阈值精细调整及引入CAD先验知识。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 深度学习 图像处理 缺陷检测 PCBAOI 249浏览 收藏
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