-
- 使用OpenAi的食品识别和营养估算
- 这是您可以在短短20分钟内使用openai构建简单的食物识别和营养估算应用程序的方法它的工作原理>图像编码：图像被转换为base64格式，以通过openai的api处理。>食物识别提示：该应用将图像发送到openai，以识别食物及其各自的数量。营养估计：使用另一个提示来估计基于确定的食品及其数量的营养价值。>显示结果：使用gradio显示出估计的卡路里，蛋白质，脂肪和碳水化合物的值。>这是一个非常简单的代码，可以改进/更好地组织起来，但是想法是说明它可以轻松地创建一个简单的po
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 155浏览 收藏
-
- OpenAI工具呼叫示例
- fromjsonimportloadsfromsignalimportsignal,sigintfromrequestsimportget#pipinstallrequestsfromopenaiimportopenai#pipinstallopenai#suppressing"keyboardinterrupt"messagesignal(sigint,lambda_,__:exit())defget_weather(la
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 438浏览 收藏
-
- 使用Zappa在AWS lambda + API网关上部署数字分类API
- 概述这个项目是一个基于烧瓶的api，可提供给定数字的有趣数学属性。它确定一个数字是素数，完美还是一个阿姆斯特朗的数字，还提供了数字的总和和一个有趣的事实。>>zappa使在awslambdaapi网关上构建和部署无服务器驱动的python应用程序（包括但不限于wsgiweb应用程序）非常容易。在此处查找有关zappa的更多信息。请注意，您将需要一个awscli用户设置，并需要对lambda和apigateway的必要权限。>特征
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 299浏览 收藏
-
- 我的python和raku语言解决方案，从每周挑战中开始普遍使用的任务计数
- 简介本文介绍MohammadS.Anwar发起的每周挑战赛中一个常见任务的Python和Raku解决方案。该挑战赛旨在鼓励所有编程水平和语言背景的开发者参与学习、分享和娱乐。本文将重点介绍计算两个数组中共同字符串数量的任务，并提供Python和Raku两种语言的解决方案，最后以简短总结收尾。任务：计数共同元素给定两个字符串数组@str1和@str2，编写一个脚本计算这两个数组中共同字符串的数量。(来自每周挑战赛308，任务1：计数共同元素)示例1：输入:@s
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 332浏览 收藏
-
- 使用Python，Pydantic和Langchain创建可维护的AI工作流程
- 概述与核心概念本教程演示如何利用Python和Pydantic构建易于维护的AI工作流。我们将重点创建一个可轻松修改和扩展的故事分析系统。Pydantic模型是现代Python应用中类型安全数据处理的基石。它们允许我们定义数据的结构并自动验证数据，这在AI工作流中至关重要，因为它有助于保持一致性并在早期发现错误。Pydantic模型是继承自BaseModel并定义数据预期结构的类。模型中的每个字段都可以带有类型提示，Pydantic用于验证。构建故事分析系统让我们构建一个简单的故事分析系统来实
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 145浏览 收藏
-
- pytorch中的随机溶剂（1）
- ThistextdiscussestheRandomResizedCropfunctionfromthetorchvision.transforms.v2libraryinPython,demonstratingitsusewiththeOxfordIIITPetdataset.Thecodeshowshowtoapplythetransformationwithvarioussizeparameters,includingsingle
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 277浏览 收藏
-
- 每周挑战：分类和计数
- 每周挑战307本周的挑战由MohammadS.Anwar提出，旨在通过Python和Perl两种语言的练习，提升大家的编程能力。挑战及我的解决方案任务一：顺序检查任务描述给定一个整数列表@ints。请编写一个脚本，将该列表按升序重新排列，并返回与原始列表索引不同的索引值。我的解决方案这周的两个任务都比较直接，无需过多解释。我的方法是创建一个新的排序列表sorted_ints(Perl中为数组)。然后迭代列表索引，比较原始列表和排序列表在相同索引位置的值是否一致。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 278浏览 收藏
-
- Pytorch中的Randomhorizontalflip
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了bersanverticalflip（）。>我的帖子解释了牛津iiitpet（）。randomhorizontalflip（）可以随机和水平覆盖图像，如下所示：*备忘录：初始化的第一个参数是p（可选默认：0.5-type：int或float）：*备忘录：这是图像是否被翻转的可能性。>必须为0<=x<=1。第一个参数是img（必需类型：pil图像或张量（int））：*备忘录：张量必须
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 375浏览 收藏
-
- Python：功能，改进和与以前版本的比较
- Python3.12.4：性能提升、错误处理改进及安全增强Python3.12.4作为最新次要版本，在性能、安全性和可用性方面带来了显著改进。本文将重点介绍其关键更新，并与之前的版本(Python3.11和Python3.10)进行比较。主要功能和改进：性能增强:Python3.12.4延续了性能优化的趋势，解释器效率得到进一步提升，速度较Python3.11有明显提升。函数调用和整数运算速度更快，这得益于内部优化。示例：更快的函数调用importtime
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 249浏览 收藏
-
- Pytorch中的Randomcrop（3）
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了关于大小参数的randomcrop（）。>我的帖子解释了randomcrop（）有关填充，填充和padding_mode参数。>我的帖子解释了牛津iiitpet（）。randomcrop（）可以随机裁剪图像，如下所示：fromtorchvision.datasetsimportOxfordIIITPetfromtorchvision.transforms.v2importRandomCroporigin_data=O
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 440浏览 收藏
-
- SQL vs NOSQL：选择数据科学的正确数据库
- 数据是现代企业决策的基石。无论是电商平台还是金融机构，都需要强大的数据库来存储和管理海量数据。SQL和NoSQL数据库是当前主流的两大数据库类型，选择合适的数据库类型至关重要。本文将帮助您了解SQL和NoSQL数据库的区别，这对于数据科学学习者来说是必备知识。SQL数据库是一种关系型数据库，数据以预定义模式的结构化表格形式存储，遵循ACID原则，确保数据完整性和可靠性。在需要数据一致性的场景中，SQL数据库是理想选择。SQL数据库关键特性：数据格式：数据存储在行和列组成的表格中。数据一致性：
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 411浏览 收藏
-
- pytorch中的随机克罗普（1）
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了randomcrop（）有关填充，填充和padding_mode参数。>我的帖子说明了关于pad_if_need的参数的randomcrop（）。我的帖子解释了牛津iiitpet（）。randomcrop（）可以随机裁剪图像，如下所示：*备忘录：>初始化的第一个参数是大小（必需类型：int或tuple/list/list（int）或size（））：*备忘录：是[高度，宽度]。>必须是1个<=x。元组/列表必须是具
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 365浏览 收藏
-
- GitLab入门：登录指南和初学者提示
- GitLab快速入门：登录及实用技巧GitLab是一个功能强大的DevOps平台，提供Git仓库管理、CI/CD管道、问题追踪等多种功能，是开发者版本控制和项目协作的理想选择。本文将指导您快速登录GitLab并提供一些初学者实用技巧。GitLab登录步骤：访问GitLab网站:打开官方GitLab网站：https://gitlab.com点击登录:在页面右上角点击“登录”按钮。输入登录信息:输入您的用户名或邮箱地址和密码登录。已启用双因素身份验证（2FA）的用户需要额外
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 167浏览 收藏
-
- 编号分类API开发HNG任务1
- 数字分类API：一个DevOps实践项目本项目旨在提供一个简单易用的数字数学属性查询接口。该数字分类API接受整数作为输入，返回包含关键属性和趣味事实的结构化JSON响应。项目涵盖了软件开发生命周期（SDLC）的各个阶段，从开发和测试到部署和监控，为理解DevOps实践的集成提供了一个端到端的学习体验。主要功能:数字输入:接受整数作为输入。数学属性计算:计算数字的素数性、奇偶性、阿姆斯特朗数、完全数以及数字之和等属性。趣味事实检索:从外部API获取关于该数字的趣味事实。JSON输
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 312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。
- 542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。
- 508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
- 497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。
- 473次学习
查看更多
AI推荐
-
- 笔灵AI生成答辩PPT
- 探索笔灵AI生成答辩PPT的强大功能，快速制作高质量答辩PPT。精准内容提取、多样模板匹配、数据可视化、配套自述稿生成，让您的学术和职场展示更加专业与高效。
- 28次使用
-
- 知网AIGC检测服务系统
- 知网AIGC检测服务系统，专注于检测学术文本中的疑似AI生成内容。依托知网海量高质量文献资源，结合先进的“知识增强AIGC检测技术”，系统能够从语言模式和语义逻辑两方面精准识别AI生成内容，适用于学术研究、教育和企业领域，确保文本的真实性和原创性。
- 42次使用
-
- AIGC检测-Aibiye
- AIbiye官网推出的AIGC检测服务，专注于检测ChatGPT、Gemini、Claude等AIGC工具生成的文本，帮助用户确保论文的原创性和学术规范。支持txt和doc(x)格式，检测范围为论文正文，提供高准确性和便捷的用户体验。
- 39次使用
-
- 易笔AI论文
- 易笔AI论文平台提供自动写作、格式校对、查重检测等功能，支持多种学术领域的论文生成。价格优惠，界面友好，操作简便，适用于学术研究者、学生及论文辅导机构。
- 51次使用
-
- 笔启AI论文写作平台
- 笔启AI论文写作平台提供多类型论文生成服务，支持多语言写作，满足学术研究者、学生和职场人士的需求。平台采用AI 4.0版本，确保论文质量和原创性，并提供查重保障和隐私保护。
- 42次使用
