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- Requests库轻松处理HTTP请求与响应
- Requests库在实际项目中常用于API接口交互、Web数据抓取、自动化测试及文件上传下载。其核心优势在于简洁的语法和强大的功能集成，如自动处理编码、会话保持、异常分类等，使开发者能高效处理HTTP请求与响应，同时通过精细的错误处理和资源管理提升程序健壮性。
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- 多类别不平衡处理技巧解析
- 本文旨在探讨文本分类任务中不平衡数据，尤其是存在主导性“无主题”类别时，所面临的挑战及有效应对策略。我们将深入分析类别权重调整、选择合适的模型、运用恰当的评估指标等核心方法，并审慎评估过采样技术（如SMOTE）在文本数据上的适用性与潜在风险，为构建鲁棒的分类模型提供专业指导。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 496浏览 收藏
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- C#与PythonTelegramBot端口问题解决办法
- 本文旨在解决C#与Python套接字通信中常见的“OSError:[WinError10048]”端口占用错误。该错误通常由于指定端口（如5000）已被其他系统服务（如WindowsUPnP）占用导致。文章将深入分析错误原因，提供修改后的示例代码，并指导开发者如何选择合适的端口，规避端口冲突，确保C#客户端与PythonTelegramBot服务器之间的稳定数据传输。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 496浏览 收藏
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- Python如何用Numpy创建数组
- NumPy提供多种创建数组的方法，包括从列表转换、生成特定值数组及指定形状和数据类型。1.使用np.array()将列表或元组转为数组，并可指定dtype；2.np.zeros()和np.ones()创建全0或全1数组；3.np.empty()创建未初始化的空数组以提升性能；4.np.arange()生成等步长数组，np.linspace()生成等间隔数值；5.np.full()用指定值填充数组；6.多维数组可通过嵌套列表或reshape()构建；7.高级方法如np.eye()创建单位矩阵，适用于线性代数
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 496浏览 收藏
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- 多版本Python环境变量配置教程
- 合理配置环境变量可在Windows中管理多个Python版本：1.为不同版本设置独立安装路径并手动添加至Path；2.路径顺序决定默认版本优先级；3.推荐使用py-X.Y命令通过Python启动器切换版本；4.为项目创建虚拟环境以隔离依赖，避免冲突。手动管理PATH、结合py启动器与虚拟环境可实现多版本共存与灵活调用。
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- Python3calendar模块实用函数详解
- calendar模块用于处理日历展示与查询，1.month()输出指定年月表格；2.calendar()显示全年日历；3.weekday()返回星期几（0为周一）；4.isleap()判断闰年；5.leapdays()计算区间闰年数；6.monthrange()返回每月起始weekday与天数；7.day_name和month_name提供名称列表，常与datetime配合使用。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 496浏览 收藏
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- PythonOCR进阶：文档表格提取实战教程
- 推荐OpenCV+Pytesseract预处理（灰度化、Otsu二值化、透视校正、中值滤波）提升OCR精度；PDF需区分类型，图片型转高DPI图再OCR，并用pdfplumber获取坐标以支持表格结构还原。
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- 深度学习文本分类实战指南
- 文本分类关键在理解任务本质、数据特性与模型行为的关系，需扎实掌握预处理、建模、调试、评估全流程，而非仅调库跑模型；应先厘清业务逻辑、标注难例、分析分布，并依数据规模选择合适模型与验证方法。
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- PythonAI学习是螺旋上升过程，分五阶段：第一阶段夯实编程基础，第二阶段掌握数据处理与可视化，第三阶段入门机器学习流程，第四阶段实战深度学习与PyTorch，第五阶段培养工程化能力。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 496浏览 收藏
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- Python整数转字符串技巧全解析
- 最直接的整数转字符串方法是使用str()函数，如str(123)；反之则用int("123")，但需注意处理ValueError异常以确保转换安全。
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- 如何获取本月最后一天（公历+波斯历）
- 本文详解如何在Python中准确计算当前月份的最后一天，分别针对datetime（公历）和jdatetime（波斯历/伊朗历），指出常见逻辑错误并提供健壮、可复用的实现方案。
- 文章 · python教程 | 14小时前 | 496浏览 收藏
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- 自定义特征提取器计算FID的误区与解决方法
- 本文深入探讨了在使用torchmetrics库计算FID时，将自定义nn.Module作为特征提取器可能遇到的数据类型不匹配问题。通过分析RuntimeError:expectedscalartypeBytebutfoundFloat错误，文章阐明了PyTorch模型通常期望浮点数输入而非字节类型，并提供了将输入图像数据正确转换为浮点数并进行归一化的解决方案及示例代码，旨在帮助开发者顺利集成自定义模型进行FID计算。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 495浏览 收藏
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- Python敏感词过滤替换技巧
- 答案：Python中敏感词替换常用方法有三种：1.字符串替换，适用于少量敏感词，使用str.replace()逐个替换；2.正则表达式批量替换，通过re.sub()结合“或”模式一次性处理，效率更高；3.DFA算法构建敏感词树，适合大规模词库，匹配高效但实现复杂。实际应用中根据敏感词数量和性能需求选择方案，小规模用字符串或正则，大规模推荐DFA或第三方库。
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- Python递归过深报错怎么解决
- 递归调用过深会触发RecursionError，因Python默认限制递归深度约1000层。可通过sys.getrecursionlimit()查看，sys.setrecursionlimit()调整，但易致栈溢出。应优化递归结构，确保终止条件，减少重复计算，如用@lru_cache装饰器缓存结果，或改用迭代法避免深层递归问题。
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