-
- Python中count函数用法详解
- count方法用于统计元素或子串在列表或字符串中的出现次数。1)基本语法为list.count(element)和string.count(substring)。2)它区分大小写，只返回匹配次数。3)性能高效，但处理大数据时，in操作符可能更快。4)不能直接用于字典，需结合其他方法。count方法简化了数据处理和分析任务。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 138浏览 收藏
-
- Python字典匹配与扩展技巧教程
- 本教程旨在详细阐述如何在Python中高效地合并和扩展包含字典的列表。通过匹配不同列表中特定键的值，我们可以将辅助列表中的信息（如原始名称、原始地址）集成到主数据列表中，从而生成一个包含更丰富信息的新列表。文章将介绍利用字典进行快速查找的优化策略，并提供清晰的示例代码和注意事项，确保数据处理的效率与准确性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 138浏览 收藏
-
- Python工厂模式怎么实现？
- 在Python中使用工厂模式可以通过定义一个工厂类来实现对象的动态创建。具体步骤如下：1.定义一个基类和多个子类，如Animal、Dog和Cat。2.创建一个工厂类AnimalFactory，包含一个静态方法create_animal，用于根据参数返回相应的动物对象。3.使用工厂类实例化对象，如dog=factory.create_animal("dog")，从而隐藏对象创建细节，提高代码的模块化和可扩展性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 138浏览 收藏
-
- PyCharm切换英文界面教程
- PyCharm可以切换到英文界面。1.找到配置文件，通常在C:\Users\<YourUsername>.PyCharm<version>\config。2.编辑idea.properties文件，添加或修改idea.locale=en。3.保存文件并重启PyCharm。4.如未生效，清除C:\Users\<YourUsername>.PyCharm<version>\system\caches中的缓存并重启。注意检查已安装插件可能的影响。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 138浏览 收藏
-
- 邮政编码验证正则表达式分享
- 验证邮政编码需根据不同国家格式使用对应正则表达式。1.中国邮编：^\d{6}$，6位纯数字；2.美国ZIPCode：^\\d{5}(-\\d{4})?$，支持ZIP5和ZIP+4格式；3.国际通用做法：先选择国家再匹配规则，如加拿大A1A1A1、英国复杂格式、日本7位数字；建议前后端均校验，输入框自动清理空格与符号，提升用户体验。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 138浏览 收藏
-
- Pythoninput函数详解与使用教程
- input函数在Python中用于从用户获取输入。其基本用法是通过提示用户输入并存储在变量中，示例：user_input=input("请输入你的名字:")。此外，input函数返回字符串类型，需要使用int()或float()进行类型转换以处理数字输入，示例：age=int(input("请输入你的年龄:"))。使用input时需注意其阻塞性和可能的无效输入，因此应使用异常处理来确保程序健壮性，示例：try:age=int(input("请输入你的年龄:"))exceptValueError:print
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 138浏览 收藏
-
- Python递归遍历与文本处理技巧
- 本文介绍如何使用Python递归遍历文件系统，并解析特定格式的文本文件。通过pathlib模块查找所有.txt文件，然后将每个文件按固定行数分块处理。重点展示如何从每块中提取网络下载和上传速度信息，并根据预设条件进行格式化输出。此方法适用于处理结构化日志或报告文件，实现高效的数据提取与分析。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 138浏览 收藏
-
- Python如何预测注塑模具磨损？
- 注塑模具异常磨损预测的核心在于利用Python和机器学习技术，通过分析传感器数据识别异常信号，流程包括数据获取、预处理、特征工程、模型选择与训练、部署与监控。首先，从注塑机获取传感器数据，如温度、压力、振动、循环时间等时间序列信息，数据质量对模型效果至关重要。接着进行预处理，处理缺失值、异常值并标准化数据。然后进行特征工程，提取如压力峰值、温度变化率、振动频谱等特征，结合工艺知识构造有效特征。随后选择模型，若有标签数据可使用随机森林、梯度提升等分类模型，若无标签则使用IsolationForest、自编码
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 机器学习 传感器数据 注塑模具 异常磨损 138浏览 收藏
-
- Python实现晶圆缺陷自动检测方法
- Python是晶圆缺陷检测的理想选择，因其强大的图像处理与机器学习生态系统。1.图像采集与预处理：使用显微镜等设备获取高分辨率图像，通过OpenCV进行灰度化、降噪和图像配准，为后续分析奠定基础。2.特征提取与选择：传统方法采用Canny、Sobel等算法提取边缘和纹理特征，而深度学习则通过CNN自动学习复杂特征。3.缺陷识别与分类：使用Scikit-learn训练SVM、随机森林等分类器，或使用TensorFlow、PyTorch构建CNN、U-Net等模型进行缺陷分类与分割；样本稀缺时可采用自编码器进
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 机器学习 深度学习 图像处理 晶圆缺陷检测 138浏览 收藏
-
- Python集合排列组合生成详解
- 本教程详细阐述了如何在Python中使用itertools模块生成给定元素集合的所有可能排列。文章深入探讨了一种特定的“不相似度概率”计算方法，即衡量一个排列与所有其他排列中，其所含元素集合不相同的比例。通过具体代码示例，帮助读者理解排列生成、概率计算的实现逻辑，并提供相关注意事项。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 138浏览 收藏
-
- 动态扩展SQLite结构：键值对存储更安全
- 本文探讨了在运行时动态向SQLite表中添加列的需求，并指出这种做法通常不是最佳实践。文章提出了使用键值对存储方式，将动态属性存储在单独的表中，从而避免频繁修改表结构。同时，介绍了如何使用SQL查询或pandas的pivot()方法将键值对数据转换为更易于分析的表格形式，即交叉表。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 138浏览 收藏
-
- Python__exit__异常记录与处理方法
- 本文深入探讨了Pythonwith语句中__exit__方法如何高效且准确地捕获并记录异常信息。文章详细阐述了__exit__方法的三个关键参数（异常类型、异常值、追溯对象）的含义与作用，并提供了多种将异常转换为可读文本的实用方法，包括直接提取简洁的异常类型和消息，以及生成详细的完整堆栈跟踪字符串。此外，本文还解析了traceback模块中相关函数的用法与区别，并解释了常见错误，旨在帮助开发者根据实际需求选择最合适的异常日志记录策略。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 138浏览 收藏
-
- Python异步编程详解：async/await入门指南
- 在Python中，async/await用于处理异步编程，适用于I/O密集型任务。1)定义异步函数，使用async关键字。2)在异步函数中，使用await等待异步操作完成。3)使用asyncio.run()运行主函数。4)注意错误处理和性能优化，避免过度使用。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 138浏览 收藏
-
- Python操作LDAP教程：python-ldap配置指南
- 1.安装python-ldap需处理依赖；2.核心流程包括初始化连接、绑定、执行操作、关闭连接；3.配置SSL/TLS时注意证书验证与加密设置；4.搜索操作需掌握过滤器语法、范围选择与属性解码；5.修改操作使用modlist生成修改列表，注意编码、权限与DN格式；6.优化实践包括连接复用、分页搜索、错误日志记录与安全措施。Python中使用python-ldap库操作LDAP的完整流程涵盖安装依赖、连接配置、数据操作及性能优化等多个方面，通过合理配置SSL/TLS、正确使用搜索与修改接口，并遵循最佳实践如
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 138浏览 收藏
-
- PyCharm区域设置位置及设置方法
- <p>在PyCharm中，区域设置通过代码折叠功能实现。具体步骤如下：1.打开PyCharm并加载项目文件。2.在代码块开始和结束处添加特殊注释，如#<editor-folddesc="区域描述">#你的代码在这里#</editor-fold>。这样可以提高代码的可读性和管理性。</p>
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 138浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案，代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景，打造一站式知识长龙服务，适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例，全面具体可落地，从理论到实践，一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通，使学习者贴近时代脉搏，做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让
- 499次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网，分为导航，轮播，关于我们，成功案例，服务流程，团队介绍，数据部分，公司动态，底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局，支持响应式，有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- Golang深入理解GPM模型
- Golang深入理解GPM调度器模型及全场景分析，希望您看完这套视频有所收获；包括调度器的由来和分析、GMP模型简介、以及11个场景总结。
- 474次学习
查看更多
AI推荐
-
- PandaWiki开源知识库
- PandaWiki是一款AI大模型驱动的开源知识库搭建系统，助您快速构建产品/技术文档、FAQ、博客。提供AI创作、问答、搜索能力，支持富文本编辑、多格式导出，并可轻松集成与多来源内容导入。
- 52次使用
-
- AI Mermaid流程图
- SEO AI Mermaid 流程图工具：基于 Mermaid 语法，AI 辅助，自然语言生成流程图，提升可视化创作效率，适用于开发者、产品经理、教育工作者。
- 855次使用
-
- 搜获客【笔记生成器】
- 搜获客笔记生成器，国内首个聚焦小红书医美垂类的AI文案工具。1500万爆款文案库，行业专属算法，助您高效创作合规、引流的医美笔记，提升运营效率，引爆小红书流量！
- 872次使用
-
- iTerms
- iTerms是一款专业的一站式法律AI工作台，提供AI合同审查、AI合同起草及AI法律问答服务。通过智能问答、深度思考与联网检索，助您高效检索法律法规与司法判例，告别传统模板，实现合同一键起草与在线编辑，大幅提升法律事务处理效率。
- 890次使用
-
- TokenPony
- TokenPony是讯盟科技旗下的AI大模型聚合API平台。通过统一接口接入DeepSeek、Kimi、Qwen等主流模型，支持1024K超长上下文，实现零配置、免部署、极速响应与高性价比的AI应用开发，助力专业用户轻松构建智能服务。
- 957次使用
