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- 自动化你的求职：使用 Python 抓取 + LinkedIn 职位
- LinkedIn数据显示，求职者平均每周花费11小时寻找工作。技术职位竞争更激烈，需要在多个平台筛选数百个职位。我的伴侣找工作时，每天都要花数小时浏览LinkedIn，这促使我寻找更有效的方法。挑战对于Web开发人员而言，就业市场竞争激烈。在伦敦搜索“前端开发人员”，结果多达401个。每个职位都需要：5秒钟浏览标题3-4次点击查看详情30-60秒钟浏览职位要求手动复制粘贴记录感兴趣的职位不断切换选项卡和返回对于401个职位，这将耗费数小时的重复性工作！解决方
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- Python 中的常见错误以及如何修复它们
- 本文总结了Python编程中一些常见的错误，并提供了解决方案和经验教训，希望能帮助初学者避免这些陷阱。1.缩进错误问题：Python对代码缩进非常敏感。混用制表符和空格会导致语法错误。解决方案：使用空格进行缩进（建议每级缩进4个空格），并启用代码编辑器的“显示空白字符”功能，以便及时发现缩进错误。经验：保持一致的缩进风格至关重要。2.可变与不可变类型混淆问题：尝试修改不可变类型（如元组、字符串）或错误地修改可变类型（如列表、字典）会导致意外结果。解决方案：理解可变类型和不可变类型之间的区别。当需要数据不变
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- 使用 Beautiful Soup 在 Python 中进行网页抓取和解析 HTML
- 利用Python和BeautifulSoup从网络抓取MIDI数据，训练Magenta神经网络生成经典任天堂风格音乐。本文将引导您完成整个过程，从环境搭建到数据下载，并提供代码示例。准备工作与依赖安装首先，确保已安装Python3和pip。建议创建一个虚拟环境，以避免包冲突。激活虚拟环境后，运行以下命令安装必要的库：pipinstallrequests==2.22.0beautifulsoup4==4.8.1我们使用BeautifulSoup4，因为它比已不再维护的版本3更稳定。使用requests抓取数
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- 使用“加载更多”按钮抓取无限滚动页面：分步指南
- 应对动态网页加载数据的挑战：自动化“加载更多”按钮的网页抓取您的网页抓取工具是否在尝试从动态网页加载数据时卡住了？那些恼人的“加载更多”按钮让您抓狂吗？别担心，您并非孤身一人！许多网站如今都使用这些设计来提升用户体验，但这对网络抓取工具来说却是个挑战。本教程将指导您完成一个针对初学者的循序渐进练习，使用“加载更多”按钮抓取一个演示页面。目标网页如下所示：通过本教程，您将学习如何：配置Selenium进行网页抓取。自动化“加载更多”按钮的交互。提取产品数据，例如名称、价格和链接。让我们开始吧！步骤一：准备工
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- 用于股票情绪分析的 Python 脚本
- Python在金融领域日益普及，其应用范围广泛，从基础计算到高级股票市场数据统计分析无所不包。本文将介绍一个Python脚本，它展现了Python在金融领域的强大功能，能够无缝整合数据、执行复杂计算并自动化任务，成为金融专业人士的得力助手。该脚本演示如何利用Python分析新闻标题，从中提取市场情绪的宝贵信息。通过调用自然语言处理(NLP)库，脚本可以分析特定股票相关新闻文章的情绪基调，为投资者提供关键信息，帮助他们：做出更明智的投资决策:了解市场情绪，识别潜在机会并降低风险。制定更有效的交易策略:情绪分
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- 使用 LangChain 和 OpenAI 构建智能代理：开发人员指南
- 人工智能技术日新月异，开发者们正积极探索将智能功能融入日常工作流程的方法。构建能够自主完成任务、将推理与行动相结合的智能代理便是其中一种有效途径。本文将指导您如何利用LangChain、OpenAI的GPT-4以及LangChain的实验工具，创建一个能够执行Python代码、处理CSV文件并解答复杂问题的智能代理。LangChain的优势LangChain是一个功能强大的框架，用于构建基于语言模型的应用程序。其模块化、可重用的组件（例如代理）使其在创建智能代理方面尤为出色，它具备以下能力：执
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- 使用 Beautiful Soup 和 Scrapy 进行网页抓取：高效、负责任地提取数据
- 在信息时代，网络数据至关重要。网页抓取技术成为获取在线信息的重要手段。本文将对比分析两个流行的Python网页抓取库：BeautifulSoup和Scrapy，提供代码示例并阐述负责任的抓取实践。网页数据提取概述网页数据提取是自动从网站获取数据的过程，广泛应用于数据分析、机器学习和市场调研等领域。然而，负责任的抓取行为至关重要，必须遵守网站的使用条款和相关法律法规。BeautifulSoup：初学者友好型库BeautifulSoup是一个易于使用的Python库，专为简化网页数据提取而设计。它擅长解析HT
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- PyTorch 中的 CenterCrop
- 请我喝杯咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了oxfordiiitpet()。centercrop()可以裁剪零个或多个图像，以它们为中心，如下所示：*备忘录：初始化的第一个参数是size(required-type:int,floatortuple/list(intorfloat)orsize()):*备注：它是[高度，宽度]。必须是0<=x.元组/列表必须是具有1或2个元素的一维。单个值（int、float或tuple/li
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- 从电路板到代码：作为一名多语言 Web 开发人员（和电气工程师）如何增强我的编程游戏
- 精通多种编程语言的Web开发者，堪称编程界的异类。我们不仅掌握HTML和JavaScript，还像收集精灵宝可梦一样收集编程语言。Java？没问题。Python？当然。Rust？让我们一起挑战吧！如果像我一样拥有电气工程背景，你就会明白同一周内同时调试电路短路和内存泄漏的痛苦。我的电容和示波器调试经验，不仅教会我电路设计，更磨练出在软件开发中高效解决问题的直觉。接下来，就分享一些我在Web开发语言和工程原理之间切换的经验与感悟。第一课：调试之道，电路与代码同理在电气工程时代，我曾花费数小时追踪电
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- 这个小 Python 脚本提高了对低级编程的理解
- 最初发布于Medium上的LevelUpCoding。Python以其简洁易用而闻名，但对于许多开发者来说，在某个阶段，语言本身的学习曲线会趋于平缓。一旦掌握了常用库和技术，解决问题就变得程式化。然而，学习之旅永无止境，尤其是在深入研究并发和底层编程等高级主题时。对于希望提升Python技能的开发者来说，一个宝贵的资源是TalkPythonToMe播客，它涵盖了Python开发的诸多方面。其中一期课程，“使用异步/等待和线程的Python并行编程”，深入探讨了处理并发和优化代码执行的关键概念。传统的计算机
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- 使用 NET Core、Python 和 Azure 微调大型语言模型 (LLM)
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- PyTorch 中的 CocoDetection（2）
- 请我喝杯咖啡☕*我的帖子解释了mscoco。cocodetection()可以使用mscoco数据集，如下所示。*这适用于带有captions_train2017.json、instances_train2017.json和person_keypoints_train2017.json的train2017，带有captions_val2017.json、instances_val2017.json和person_keypoints_val2017.json的val2017以及带有image_info_te
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- 使用 Python 的密码生成脚本
- Python密码生成器：轻松创建强密码本文将指导您使用Python创建一个简单的密码生成器，帮助您生成安全可靠的随机密码，保护您的在线账户安全。Python的灵活性和内置功能使其成为实现此工具的理想选择。强密码通常包含大小写字母、数字和特殊字符的组合。密码生成器关键特性：随机性:密码由完全随机的字符组成，难以预测。长度自定义:用户可指定所需密码长度。字符多样性:密码包含字母（大小写）、数字和特殊字符。安全性:生成的密码符合现代安全标准，难以破解。本指南将使用P
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- 在蓬勃发展的人工智能领域，AgenticAI正在成为大型企业数字化转型的核心驱动力。不同于只能执行预设指令的传统AI系统，AgenticAI具备自主行动、动态学习和解决复杂问题的能力，无需持续的人工干预。这代表着一种全新的范式转变，帮助企业优化运营流程、提升决策效率，并最终提供卓越的客户体验。为什么企业应该关注代理人工智能？代理人工智能正日益成为企业技术领域的颠覆性力量。本文将深入探讨AgenticAI如何重塑运营模式，以及企业如何有效利用其潜力。我们将详细阐述AgenticAI
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