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- Rustynum随访：新鲜见解和正在进行的发展
- 大家好！继上次介绍Rustynum之后，我将分享最近几周的开发进展。Rustynum是一个轻量级的NumPy替代品，使用Rust编写，并采用MIT许可证开源发布在GitHub上。它利用Rust的SIMD特性，实现更快的数值计算，同时保持体积小巧（Pythonwheel约300KB）。本文将重点介绍开发过程中的心得体会，以及新增的文档和教程。简要回顾如果您错过了之前的公告，Rustynum的主要特性包括：利用Rust的SIMD指令集高性能Rust的内存安全特性，无需GC开销小巧的发布包大
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- 您可以使用Python捕捉信号波形的GUI应用
- 本应用程序能够生成三种信号波形：正弦波、方波和锯齿波，并允许用户自定义其参数。该应用程序基于DearpyGui开发，提供友好的桌面应用程序用户界面。想了解更多DearpyGui相关内容，欢迎评论！参数说明：幅度(amplitude):控制波形的振幅大小。直流分量(dc):一个常数值，用于垂直偏移波形。初始相位(fi0):控制波形的初始相位偏移。采样频率(fs):每秒采集的样本数量。信号频率(fsig):信号的频率，周期为1/fsig秒。例如，fsig为0.2Hz
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 356浏览 收藏
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- 2月22日2月22日之间的在线Python活动
- 下周将举办多场线上Python相关活动，具体时间安排如下表所示(所有时间均为当地时间)：活动名称UTCESTPSTNZLPythonPresentationNight@Virtual(PPN)2月15日01:002月14日20:002月14日17:002月15日14:00线上：SDPython周六学习小组2月15日18:002月15日13:002月15日10:002月16日07:00Python从业者SIG2月16日23:152月16日18:152月16日1
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- 用Python数据模型编写Pythonic代码
- 特殊方法>这种明显的奇怪性是冰山一角，当正确理解时，它是我们所谓的pythonic的关键。冰山被称为python数据模型，它描述了您可以用来使自己的对象与最惯用的语言功能效果很好的api。>关于python数据模型的特别之处。我们没有给出个人答案，而是为什么不深入研究，并通过了解数据模型来了解我们可以完成的工作。数据模型只是谈论如何表示数据。在python中，数据由对象表示或听起来有些技术，对象是python的数据抽象。数据模型为我们提供了一个api，该api允许我们的对
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- 机器学习如何彻底改变行业
- 机器学习：行业变革的驱动力机器学习(ML)正以前所未有的速度改变着全球各行各业，从医疗保健到金融，零售到制造业，它都展现出强大的变革力量。ML赋予机器在无人工干预的情况下学习、适应和决策的能力，从而显著提升效率、促进创新并优化决策过程。Kryon知识工作公司凭借其在AI驱动解决方案领域的深厚专业知识，正引领行业探索机器学习的应用，以应对各种独特的挑战。本文深入探讨机器学习如何重塑行业。自动化与效率提升机器学习帮助企业自动化重复性、耗时的任务。从数据录入到内容处理，ML算法能够以极高的速度和准确性
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- “ Python程序过滤CSV行并将输出写入新文件”
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- pytorch中的随机溶剂（5）
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子说明了关于大小参数的randomresizedcrop（）。我的帖子解释了有关比例参数的randomresizedcrop（）。我的帖子解释了关于比率参数的randomresizedcrop（）。>我的帖子解释了随机rastizedcrop（）关于尺寸参数，比例=[0，0]和比率=[1，1]。我的帖子解释了与比例参数有关的随机rastresizedcrop（），scale=[0，0]。我的帖子解释了牛津iiitpet（）。rand
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- 自动化每日Arxiv纸摘要和松弛通知
- ThisPythonscriptautomatestheprocessoffetchingdailyarXivpapers,generatingsummariesusingGemini,andpostingthemtoaSlackchannel.Let'simprovetheclarityandorganizationforbetterunderstanding.ThisscriptretrievespapersfromarXiv
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- 图像处理脚本：PNG转换器和resizer
- ThisPythonscriptautomatesimageprocessing,ensuringtransparency,croppingunusedspace,resizingtofita2:1canvas,andcleaningfilenames.Let'simprovetheclarityandstructureforbetterunderstandingandmaintainability.ImageProcessingScr
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- 掌握对话AI的艺术：与Python的见解和实施
- 对话式AI：Python实践与深度探索您是否曾惊叹于Alexa、Siri或客服聊天机器人的交互体验，并好奇其背后的技术？机器如何像人类一样理解和回应？欢迎进入对话式AI的世界！本文将揭秘这项技术，并指导您使用Python构建自己的对话模型。什么是对话式AI？对话式AI使机器能够理解、处理和回应人类语言。它是聊天机器人、虚拟助手和交互式语音应用的基础，提供类人交互体验。核心组件包括自然语言处理（NLP）、机器学习模型和语音识别。现实应用案例客户服务机器人:AT&T和CapitalO
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 383浏览 收藏
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- 第二天 - 句子，订购，子查询，汇总函数，在数据库中组。
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- 用微衍生物从头开始了解反向传播
- 深入浅出神经网络：理解微积分的精髓大家好，我是Hexmos的创始人ShrijithVenkatrama。我目前正在开发LiveaPi，一个简化API文档生成的工具。神经网络看起来复杂，但其核心思想却出奇地简单：导数。AndrejKarpathy的Micrograd项目完美诠释了这一点——仅用不到150行Python代码，就清晰地展现了神经网络的基本原理。本文将循序渐进地讲解Micrograd，从最基础的概念开始，逐步深入。您将学习：导数的真正含义及其计算方法符号微分与数值微分之间的区别微小
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 431浏览 收藏
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- 本教程将指导您在Android、Linux和Windows系统上安装SQL数据库练习软件。无论您是SQL新手还是想提升SQL技能，这款软件都非常适合学习和练习SQL查询、数据库管理以及关系数据库的概念。我们将详细介绍软件的设置方法，常见安装问题的解决办法，并提供实践练习来帮助您掌握SQL知识，提升查询技能，并在不同平台上高效地使用数据库。非常适合数据库学习者和有志于成为开发人员的您！
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 316浏览 收藏
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- Pytorch中的高斯布鲁尔（1）
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了牛津iiitpet（）。gaussianblur（）可以随机模糊图像，如下所示：>*备忘录：>初始化的第一个参数是num_output_channels（必需类型：int或tuple/list（int））：*备忘录：是[高度，宽度]。它一定是奇数1<=x。元组/列表必须是具有1或2个元素的1d。单个值（int或tuple/list（int））表示[num_output_channels，num_output_chan
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- 与Python掌握对话AI的艺术：逐步指南
- 使用Python构建对话式AI：循序渐进指南在当今技术与日常生活紧密融合的时代，对话式AI（CAI）正引领潮流，彻底改变了我们与数字系统互动的方式。从虚拟助手（如Alexa和Siri）到客户服务聊天机器人，CAI正在革新沟通模式。如果您对CAI的构建原理感兴趣，那么您来对地方了。本文将指导您如何使用Python——一种功能强大的编程语言——创建您自己的对话式AI。为什么选择Python开发对话式AI？Python在AI和机器学习领域备受青睐，原因如下：易于学习：Python语法简洁易懂
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