-
- 创建本地环境以从 Flask 操作 GCS 模拟器
- 本文介绍如何在本地环境中使用GCS模拟器,以便在CloudRun上构建使用Flask操作GoogleCloudStorage(GCS)的应用程序。模拟器选择我们采用fsouza/fake-gcs-server作为GCS模拟器。示例代码及设置示例代码已上传至GitHub仓库(flask-gcs),详细步骤请参考仓库中的README.md文件。通过克隆仓库并运行makeup命令即可快速搭建本地环境,实现文件的上传、下载和删除操作。docker-compose.yml配置为了在Flask容器中使用GCS模拟器,
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 383浏览 收藏
-
- Python While 循环教程 #Day3
- ThisPythoncodeimplementsseveralfunctionsusingwhileloopstosolvevariousnumber-relatedproblems:1.ArmstrongNumber:AnArmstrongnumberisanumberthatisequaltothesumofitsowndigitseachraisedtothepowerofthenumberofdigits.TheprovidedArmstrongfunctionisincompleteandcon
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 165浏览 收藏
-
- Python Day-List 理解-练习
- 列表理解当您想要基于现有列表的值创建新列表时,列表理解提供了更短的语法。(参考-https://www.w3schools.com/python/python_lists_comprehension.asp)示例:1方法:1fruits=["apple","banana","cherry","kiwi","mango"]newlist=[]forxinfruits:if"a"inx:newlist.append(x)print(newlist)方法:2(综合)fruits=["apple","banana
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 191浏览 收藏
-
- 理解分词器:深入研究带有拥抱面孔的分词器
- 自然语言处理(NLP)中的核心概念之一是标记化,尤其在处理语言模型时尤为重要。本文将深入探讨分词器的功能、工作机制,并演示如何借助HuggingFace的Transformers库(https://huggingface.co/docs/transformers/index)实现各种应用。分词器详解分词器的核心任务是将原始文本分解成更小的单元,即标记。这些标记可以是单词、子词或字符,具体取决于所用分词器的类型。标记化的目标是将人类可读的文本转换为更易于机器学习模型理解的形式。大多数模型无法直接理解文本,它
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 460浏览 收藏
-
- 通过 FastAPI 中的异步编程增强您的 API 性能
- 准备构建高性能API?FastAPI助您一臂之力!它能打造快速响应、高效处理高负载的API,本文将详解如何利用FastAPI的异步编程实现这一目标,并指导您编写和测试异步端点。学习目标本文将带您掌握:异步编程基础及优势。FastAPI异步开发环境搭建。异步端点的编写和测试实战。使用异步库处理HTTP请求、文件及后台任务。FastAPI异步编程优势何为异步编程?异步编程允许任务并发执行,尤其适用于网络请求、数据库查询或文件操作等需要等待响应的任务。为何重要?传统同步编程中,任务顺序执行,处理多个请求时容易延
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 316浏览 收藏
-
- 我的 Python 语言解决方案来自《每周挑战》中的任务嵌套数组
- 每周挑战赛Python解决方案:嵌套数组MohammadS.Anwar组织的每周挑战赛是一场面向开发者的趣味竞赛,参赛者需解决两个编程任务。本篇文章探讨了每周挑战赛300的第二个任务:嵌套数组,并提供了一个Python解决方案。挑战赛已于2024年12月23日结束,此分析仅供参考学习。任务:嵌套数组给定一个包含0到n-1范围内数字排列的整数数组@ints,构建一个集合set[i],其中set[i]=ints[i],ints[ints[i]],ints[ints[ints[i]]],...,遵循以下规则:s
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 313浏览 收藏
-
- 提交微调工作:组织劳动力
- 高效利用OpenAI进行模型微调:纪律与协调为了高效地完成模型微调任务,我们需要遵循严格的流程,并充分利用OpenAI提供的工具。本文将详细介绍如何创建和管理OpenAI的微调作业,确保模型能够从精心准备的数据集中学习。使用OpenAI进行微调创建微调作业使用client.fine_tuning.job.create()方法,该方法需要您提供配置信息和数据集。以下是对关键参数的详细解释:参数详解1.模型(Model)说明:您希望微调的预训练GPT模型。示例:"gpt-3.5-turbo","davinci
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 474浏览 收藏
-
- PyTorch 中的随机垂直翻转
- 请我喝杯咖啡☕*备忘录:我的帖子解释了randomhorizontalflip()。我的帖子解释了oxfordiiitpet()。randomverticalflip()可以垂直翻转零个或多个图像,如下所示:*备忘录:初始化的第一个参数是p(optional-default:0.5-type:float)。*这是每张图像被翻转的概率。*这是每张图像被翻转的概率。第一个参数是img(必需类型:pil图像或张量、元组或int列表):*备注:必须是二维的。不要使用img=。v2建议按照v1还是v2使用?我应
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 445浏览 收藏
-
- 系统设计的重要元素和要记住的事情
- 系统设计是构建满足特定需求的系统架构、模块、接口和数据的过程,是软件开发中至关重要的环节,直接影响系统的可扩展性、可维护性、可靠性和性能。本文将深入探讨关键的最佳实践,并辅以代码示例。1.深入理解问题领域在编码之前,务必透彻理解待解决的问题,这包括:用户需求:明确系统使用者、目标和工作流程。用户故事和用例分析是有效的工具。业务需求:定义系统必须支持的业务目标,包括功能需求(系统“做什么”)和非功能需求(性能、安全、可扩展性等)。限制条件:考虑预算、时间、技术限制以及现有基础设施等限制因素。示例:设计一个电
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 249浏览 收藏
-
- 构建 Python 相机 SDK 并使用它进行多条码扫描
- 现在,轻量级c相机sdk已针对windows、linux和macos完成,我们可以将其集成到其他高级编程语言中。在本文中,我们将探讨如何基于c相机库构建python相机sdk,并使用它与dynamsoftbarcodereadersdk进行多条码扫描。python多条码扫描仪演示视频搭建cpython扩展项目的脚手架cpython扩展是一个共享库(例如,windows上的dll、linux上的.so或macos上的.dylib)可以在运行时加载到python解释器中并用于扩展其功能。lite相机cpyth
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 417浏览 收藏
-
- CelebA 是 PyTorch
- 请我喝杯咖啡☕*我的帖子解释了celeba。celeba()可以使用celeba数据集,如下所示:*备忘录:第一个参数是root(必需类型:str或pathlib.path)。*绝对或相对路径都是可能的。第二个参数是split(可选-默认:"train"-类型:str)。*可以设置“train”(162,770张图片)、“valid”(19,867张图片)、“test”(19,962张图片)或“all”(202,599张图片)。第三个参数是target_type(可选-默认:“attr”-类型:str或s
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 473浏览 收藏
-
- Python 与 SQLite 中的一对多和多对多关系
- 在Python中使用数据库时,理解表间关系至关重要。本文以WNBA为例,探讨一对多和多对多关系在SQLite中的实现方法,并提供Python代码示例。一对多与多对多关系一对多关系:一个表的一条记录与另一个表的多条记录关联。例如,一支球队可以有多名运动员,但每名运动员只属于一支球队。多对多关系:一个表的多条记录与另一个表的多条记录关联。例如,一名运动员可以与多个品牌签约,一个品牌也可以与多名运动员签约。在SQLite中,需要使用连接表(桥接表)来实现多对多关系。Python与SQLite的数据库操作1.数据
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 211浏览 收藏
-
- 使用 ML 预测笔记本电脑价格
- 本文介绍了一个使用Python从pccomponentes网站抓取数据,并构建机器学习模型预测笔记本电脑价格的项目。该项目解决了现有公共数据集数据过旧的问题,通过直接抓取网站数据获得更可靠、更新的数据。项目首先使用numpy、pandas和matplotlib库处理抓取到的数据,并删除包含空值的行。随后,对cpu和gpu列进行数据清洗和特征工程,减少类别数量以降低噪声,提高模型性能。cpu和gpu的类别分别被简化为更广泛的类别,例如“低端Intel处理器”、“高端Nvidia显卡”等。硬盘(ssd)数据被
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 351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
-
- AI Make Song
- AI Make Song是一款革命性的AI音乐生成平台,提供文本和歌词转音乐的双模式输入,支持多语言及商业友好版权体系。无论你是音乐爱好者、内容创作者还是广告从业者,都能在这里实现“用文字创造音乐”的梦想。平台已生成超百万首原创音乐,覆盖全球20个国家,用户满意度高达95%。
- 16次使用
-
- SongGenerator
- 探索SongGenerator.io,零门槛、全免费的AI音乐生成器。无需注册,通过简单文本输入即可生成多风格音乐,适用于内容创作者、音乐爱好者和教育工作者。日均生成量超10万次,全球50国家用户信赖。
- 13次使用
-
- BeArt AI换脸
- 探索BeArt AI换脸工具,免费在线使用,无需下载软件,即可对照片、视频和GIF进行高质量换脸。体验快速、流畅、无水印的换脸效果,适用于娱乐创作、影视制作、广告营销等多种场景。
- 12次使用
-
- 协启动
- SEO摘要协启动(XieQiDong Chatbot)是由深圳协启动传媒有限公司运营的AI智能服务平台,提供多模型支持的对话服务、文档处理和图像生成工具,旨在提升用户内容创作与信息处理效率。平台支持订阅制付费,适合个人及企业用户,满足日常聊天、文案生成、学习辅助等需求。
- 16次使用
-
- Brev AI
- 探索Brev AI,一个无需注册即可免费使用的AI音乐创作平台,提供多功能工具如音乐生成、去人声、歌词创作等,适用于内容创作、商业配乐和个人创作,满足您的音乐需求。
- 17次使用