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- PyTorch 中的 linspace
- 请我喝杯咖啡☕本篇博文将介绍PyTorch中的linspace()函数，它用于创建在起始值和结束值之间均匀分布的一维张量。备忘录：本系列博文已涵盖arange()和logspace()函数。linspace()函数可以生成包含零个或多个均匀间隔的整数、浮点数或复数元素的一维张量。备忘录：linspace()函数可与torch对象一起使用，但不能直接与张量对象一起使用。start参数（必需，类型：int、float、complex或bool）：起始值。0维张量也适用。end参数（必需，类型：int、floa
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 197浏览 收藏
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- 了解 Python 中的正则表达式：一个实际示例
- 简介正则表达式（Regex或Regexp）是强大的模式匹配和文本处理工具，用于精确查找、匹配和操作字符串。本文通过一个Python客户验证函数的实际案例，演示正则表达式的应用。背景假设需要验证客户信息，特别是姓名和手机号码。以下Python代码片段使用正则表达式验证手机号码：fromsqlalchemy.ormimportvalidatesimportreclassCustomer:@validates('first_name','last_name','mobile')defvalidate(self,
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 301浏览 收藏
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- Dockerized lambda 函数中的相对 Python 导入
- 相对python导入对于lambda函数来说可能很棘手。我三年前写过一篇关于此的博客。但最近，我在dockerizedlambda函数方面遇到了同样的问题。所以，我想是时候创建一个新博客了！您可以按照步骤操作或直接在github上查看结果。项目设置确保您安装了awscdkcli。brewinstallaws-cdk初始化项目：cdkinitapp--language=typescript拉姆达设置首先我们需要创建文件和文件夹结构：mkdir-plib/functions/hello-world/hello
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 427浏览 收藏
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- 在渲染中部署 Taipy 应用程序
- 本教程将指导您如何在Render平台上部署Taipy应用程序。Taipy是一个开源Python库，简化了从原型开发到生产部署的全流程。Render则是一个强大的应用构建、部署和扩展服务。前提条件:熟悉Python和GitHub。拥有GitHub账号(点击此处创建)[此处应插入GitHub创建账号的链接]拥有Render账号(点击此处创建)[此处应插入Render创建账号的链接]已有一个Taipy应用程序部署步骤:创建一个新的GitHub仓库。为您的Taipy应用创建requirements.txt文件：p
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 314浏览 收藏
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- 使用 Python 管理 Bitwarden Vault 中的重复项
- Bitwarden缺乏内置的重复项管理功能。市面上现有的用户自制工具难以令人满意，因此，我开发了一款基于Python的工具来简化这一过程。主要功能：按条目类型筛选：登录信息、安全笔记、信用卡或身份信息。识别并导出重复项以供人工审核。将唯一条目保存到清理后的JSON文件中。提供交互式Shell脚本和CLI模式，增强灵活性。工作原理：将Bitwarden账户导出为JSON文件，然后运行该工具。您可以通过交互式Shell脚本，根据自定义标准对条目进行分类。选择这款工具的理由：简化保管库管理。直接兼容Bitwar
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 501浏览 收藏
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- AISuite：简化跨多个 LLM 提供商的 GenAI 集成
- 生成式人工智能(genai)正在凭借其创造力、解决问题和自动化的潜力重塑行业。然而，由于api和配置分散，开发人员在集成来自不同提供商的大型语言模型(llm)时经常面临重大挑战。互操作性的缺乏使工作流程变得复杂，延长了开发时间，并阻碍了有效的genai应用程序的创建。为了解决这个问题，andrewng的团队推出了aisuite，这是一个开源python库，可以简化openai、anthropic和ollama等提供商之间的法学硕士集成。aisuite使开发人员能够使用简单的“provider:model”
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 315浏览 收藏
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- 为什么你的第二语言永远无法与之相比；学习新语言的愚蠢指南！
- 目录简介名字语法方法、函数和属性克服它......python的好处结论介绍你好！如果你决定不读作者的话，我是麦迪逊！关于我的有趣事实是，我喜欢javascript；我花了整整一年的时间掌握了这门语言，我可以像说英语一样说它。在几秒钟内将您的想法转化为代码的能力会让您感到温暖！然而，有一天我决定学习一门新语言：python。老实说，我只是忍不住要批评它，就好像我是编码大师一样。（我不是……）名称在我的学习之路上，我从小事做起；只是一个简单的codecademy来帮助我学习基础知识。就在那时，细微差异的恐惧
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 257浏览 收藏
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- 挤入 PyTorch
- 请我喝杯咖啡☕*我的帖子解释了unsqueeze()。squeeze()可以从零个或多个元素的0d或多个d张量中获取删除零个或多个维度的零个或多个元素的0d或多个d张量，如果大小为1，如下所示：*备忘录：挤压（）可以与火炬或张量一起使用。第一个参数（输入）使用torch或使用张量（必需类型：int、float、complex或bool的张量）。带有torch的第二个参数或带有张量的第一个或多个参数是暗淡的（可选类型：int、int元组或int列表）：*备注：每个数字必须是唯一的。它可以删除特定的零个或多个
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 348浏览 收藏
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- 使用 pypyp 和 uv 的 Linux Shell 符合人体工程学的 Pyhon 文本管道解决方案
- 摘要本文简要介绍了基于pypyp和uv的Linux文本管道解决方案。该方案允许您充分利用已掌握的Python知识和库，无需学习awk。本文重点阐述选择该方案的原因，而非使用方法细节。如需深入了解使用方法，请访问pypyp和uv的官方主页。为何不用awk？在编写Linuxshell脚本或命令时，awk、sed和grep是强大的文本处理工具：例如，ls|grepmyname用于查找特定文件，sed用于替换文本，awk则可用于更复杂的文本处理。grep和sed功能单一，但高效。然而，awk作为一种文本编程语言，
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 316浏览 收藏
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- 【Python】B站视频评论和弹幕处理分析脚本
- 免责声明:本脚本仅供个人学习和研究使用，禁止用于任何商业或非法用途。概述本Python脚本旨在辅助人文学科研究，特别是网络平台话语分析。它能够全面收集和分析B站视频的弹幕和评论数据，尤其适用于对亚文化和社会议题相关的海量内容进行深入研究、分析、补充和总结。功能与原理核心功能:数据采集:收集视频标题、作者、发布时间、播放量、收藏数、分享数、总弹幕数、评论数、视频描述、分类、视频链接和封面图链接等元数据。弹幕分析:提取100条弹幕，并进行情感评分、词性分析，记录时间戳和用户ID。评论分析:提取20条热门评论，
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 431浏览 收藏
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- AI 驱动的公关评论机器人 - 寻找贡献者！
- 大家好！我正在开发一个小型开源项目，并热切期待更多伙伴加入，共同完善它！无论您是经验丰富的开发者还是编程新手，都欢迎您的贡献。项目初衷是降低开源参与门槛，让更多人体验贡献的乐趣。本项目是一个自动化PR审查机器人，利用OpenAIAPI/MetaLlama提供初步代码审查。目前已具备基础功能，但相信在大家的共同努力下，它将成为开发团队的得力助手。我们欢迎各种形式的贡献：代码编写、文档改进、测试以及分享宝贵想法。您的每一份努力都至关重要，我们将全程提供支持和指导。如果您对此项目感兴趣，欢迎访问项目仓库（链接如
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 140浏览 收藏
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- 在 PyTorch 中排列
- PyTorch的torch.arange()函数详解：创建数值序列张量本文将详细介绍PyTorch中torch.arange()函数的功能、参数以及使用方法，并辅以代码示例。torch.arange()函数用于创建包含指定范围内的数值序列的张量。函数签名:torch.arange(start=0,end,step=1,*,out=None,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False)参数:start(可选):序列的起始值(默认为0)。可以是
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 116浏览 收藏
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- 最小最大和 - HackerRank 问题解决
- HackerRank的最小最大和挑战本文将指导您解决HackerRank的“最小最大和”算法挑战。此挑战需要您计算给定整数数组中任意四个元素的最小和与最大和。我们将探讨Python和C语言的解决方案。问题描述给定一个包含n个整数的数组，计算该数组中任意四个元素的最小和与最大和。示例：输入数组[2,3,1,4,5]最大和：3+4+5+2=14最小和：1+2+3+4=10Python解决方案defminiMaxSum(arr):arr.sort()#排序数组，方便计算最小和最大和min_sum=sum(arr
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 330浏览 收藏
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- 六个三重八重制：微调法学硕士以解决二战中不可能的邮件之谜
- 在第二次世界大战的阵痛中，在战场的混乱和后勤障碍中，一支部队取得了如此非凡的壮举，成为了永恒的遗产。第6888中央邮政目录营，被称为“六三八”，是一支全黑人妇女军团(WAC)驻扎海外的部队，这是同类部队中的第一支。面对看似难以克服的挑战，他们在创纪录的时间内整理了数百万件积压的邮件，通过与家人和亲人重新建立联系来鼓舞士兵们的士气。快进到今天，我们拥有像OpenAI的大型语言模型(LLM)这样的工具，能够大规模解析复杂的数据。想象一下，如果这种技术在二战期间就存在的话。这些强大的模型可以经过微调来识别发件人
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