python教程技术文章-Golang学习网

分类:

最新
热门

请选择

三天内一周内一月内三月内

Python检测金属缺陷方法全解析

图像金属表面缺陷检测需分步骤构建系统。首先图像采集和预处理，包括灰度化、降噪、对比度增强；其次特征提取，可用GLCM、Sobel等传统方法或CNN等深度学习方法；接着缺陷分割或分类，传统方法如阈值分割、SVM，深度学习如U-Net、ResNet；然后后处理优化结果；最后通过精度、召回率等指标评估性能。选择特征提取方法需考虑缺陷类型、图像质量、计算资源，深度学习效果更好但需求更高。解决数据不足可采用数据增强、迁移学习、合成数据。提高鲁棒性需应对光照、材质、缺陷形状大小变化。

文章 · python教程 | 2个月前 | Python 深度学习特征提取金属缺陷检测图像检测 300浏览收藏
Python实现LOF异常检测教程

LOF算法通过比较数据点与其邻居的局部密度识别异常点。1.安装scikit-learn库并使用LocalOutlierFactor类实现异常检测；2.选择合适的n_neighbors参数，避免对噪声敏感或漏检局部异常，可通过尝试不同值、领域知识或肘部法则确定；3.处理高维数据时，可采用降维（如PCA）、特征选择或改用IsolationForest等更适合高维的算法；4.评估LOF性能可使用精确率、召回率、F1值和AUC等指标，但在缺乏标签的情况下需依赖无监督评估方法或专家判断。

文章 · python教程 | 2个月前 | Python 异常检测 scikit-learn LOF n_neighbors 356浏览收藏
Pythonre.sub()替换方法全解析

Python的re.sub()函数用于正则表达式替换，基本用法是替换固定字符串，如将“apple”替换成“orange”。1.使用正则表达式可替换动态内容，如替换数字为“#NUMBER#”。2.常见场景包括清理空格、去除标点、匿名化手机号。3.替换时可用函数动态生成内容，如将数字乘以2。4.注意事项包括大小写敏感、贪婪匹配、性能问题及分组替换技巧。掌握这些方面可灵活应对多数替换需求。

文章 · python教程 | 2个月前 | 225浏览收藏
Python列表别名与循环引用解析

本文深入探讨Python中列表的别名、可变数据类型特性以及由此产生的循环引用现象。通过剖析字符串（不可变）和列表（可变）在内存中的存储与引用机制，揭示变量赋值和列表元素添加的本质是引用传递。文章结合具体代码示例，详细解释了列表如何通过相互引用形成“递归”结构，以及理解这一机制对于避免程序中潜在的副作用和提升代码可预测性的重要性。

文章 · python教程 | 2个月前 | 173浏览收藏
Mac下asdf导致Python命令报错解决方法

本文旨在解决macOS系统中使用asdf版本管理工具时，在终端运行python命令出现“Nosuchfileordirectory”错误的问题。通过检查asdf的shims路径配置，并根据实际asdf安装路径进行调整，可以有效解决该问题，确保Python环境的正常使用。

文章 · python教程 | 2个月前 | 268浏览收藏
Pythonsignal模块使用全解析

要设置信号处理函数，使用signal.signal()注册；常见信号如SIGINT、SIGTERM、SIGHUP和SIGALRM各有用途；在多线程中只有主线程能接收信号。具体来说：1.用signal.signal(signal.SIGXXX,handler)为指定信号注册处理函数，handler接收信号编号和栈帧参数；2.常用信号包括SIGINT（Ctrl+C中断）、SIGTERM（终止请求）、SIGHUP（终端关闭触发重载配置）和SIGALRM（定时超时控制）；3.多线程程序中信号只能由主线程接收，子线

文章 · python教程 | 2个月前 | 205浏览收藏
Pythonyield作用与生成器使用详解

在Python中，yield关键字用于创建生成器，帮助高效处理大数据流。1.yield创建生成器，按需生成数据，节省内存。2.生成器状态不可重置，不支持索引操作。3.适用于处理大文件和数据流，提高响应速度。4.使用时需注意外部状态和调试难度。yield让代码简洁高效，是处理大数据的强大工具。

文章 · python教程 | 2个月前 | 165浏览收藏
高清视频降采样技巧与Python实现

使用Python处理高清视频降采样和优化的核心是调用FFmpeg，因其编解码性能远超纯Python库；2.关键参数包括：-vfscale调整分辨率（如-1:720实现等比缩放）、-crf控制恒定质量（推荐18-28平衡画质与体积）、-preset选择编码速度（medium兼顾效率与压缩比）；3.降采样必要性在于减少存储压力、提升网络传输效率、增强设备兼容性、优化网页加载及匹配实际应用场景；4.策略选择需权衡分辨率（4K→1080p可减体积75%）、码率（CRF优于固定码率）与编码器（H.264通用，H.2

文章 · python教程 | 2个月前 | Python FFmpeg 视频优化高清视频视频降采样 113浏览收藏
Python如何识别半导体异常数据？

半导体测试数据中的异常类型包括参数值超标、趋势性异常、模式异常、上下文异常和集体异常；2.Python通过统计方法（如Z-score、3-sigma）识别参数值超标；3.使用时间序列模型（如ARIMA、LSTM）检测趋势性异常；4.采用无监督算法（如IsolationForest、One-ClassSVM、Autoencoders）识别模式异常；5.结合上下文特征，使用机器学习模型识别上下文异常和集体异常。选择算法时需考虑数据量、维度、异常性质、可解释性、标记样本和实时性要求。处理缺失值可采用填充、插值或

文章 · python教程 | 2个月前 | Python 机器学习数据预处理异常识别半导体测试数据 450浏览收藏
Python脑电处理，MNE教程全解析

MNE库处理脑电波数据的流程包括加载数据、预处理、分段与平均、最终获取ERP。首先，使用MNE加载.fif、.edf等格式数据为Raw对象；其次进行预处理，1）滤波去除噪声，2）检测并插值坏导，3）通过ICA或SSP剔除生理伪迹；接着定义事件并分割数据为Epochs，同时进行基线校正和坏段剔除；最后对分段数据平均生成ERP，并可视化分析结果。整个过程需反复调试参数以确保数据质量与分析准确性。

文章 · python教程 | 2个月前 | 101浏览收藏
Python捕获未处理生成器异常方法

生成器异常处理的关键在于尽早发现并主动捕获。生成器函数因延迟执行特性，导致异常可能在后续使用时才爆发，难以及时察觉。为解决此问题，可在生成器内部使用try...except块直接捕获异常并处理；利用contextlib.contextmanager装饰器统一捕获和管理生成器异常；借助第三方库如sentry自动跟踪异常；通过单元测试覆盖各种输入场景以提高健壮性；调试时可使用pdb逐步排查或添加日志追踪变量状态；此外，输入验证、防御性编程和代码审查有助于预防潜在错误。虽然异常处理会带来轻微性能开销，但程序的稳

文章 · python教程 | 2个月前 | 异常处理延迟执行 contextlib.contextmanager try...except 生成器异常 441浏览收藏
Python分位数计算技巧与实战

在Python中计算数据的分位数，主要通过NumPy和Pandas库实现。1.NumPy的percentile()函数适用于数组数据，接受数据和0到100之间的百分位数参数；2.Pandas的quantile()方法适用于DataFrame或Series，接受0到1之间的分位数参数，更适合结构化数据；3.两者均支持插值方法设置，如linear、lower、higher、nearest和midpoint，用于处理分位点位于数据点之间的情况；4.Pandas默认忽略NaN值进行计算，而NumPy会返回NaN；

文章 · python教程 | 2个月前 | Python Numpy Pandas 插值分位数 272浏览收藏
PyOD聚类异常检测教程：快速入门指南

PyOD中常用的基于聚类的异常检测算法包括CBLOF、KMeans、LOF和HBOS；CBLOF根据簇大小与点到中心距离判异常，适应不同密度但受K值影响；KMeans以离簇中心远近判异常，高效但仅适球形簇；LOF基于局部密度差异，擅处理多密度区域但依赖邻域参数；HBOS用直方图估密度，快且稳但忽略特征相关性。2.参数选择无银弹，需结合领域知识定初始K或contamination值，通过可视化估簇结构，用肘部法或轮廓系数调K值，LOF的n_neighbors可在数据量1%-10%试，contaminatio

文章 · python教程 | 2个月前 | PyOD 聚类异常检测参数选择 CBLOF 维度诅咒 393浏览收藏
Pythonconfigparser配置文件读取教程

configparser能读取INI风格文件，结构由节、选项组成，支持注释，适用于简单配置。1.文件格式为[section]下多个key=value或key:value，支持#或;注释；2.局限性包括不支持嵌套结构、复杂数据类型，仅适合扁平化配置；3.常见问题如键名默认不区分大小写、值均为字符串需手动转换、路径处理需注意绝对路径；4.可动态修改并保存配置，通过赋值操作修改选项，调用config.write()写回文件。

文章 · python教程 | 2个月前 | 211浏览收藏
Pythonwhile循环教程与实用技巧

Python中的while循环在处理不确定次数的迭代时非常有用。1)基本用法：只要条件为真，while循环就会一直执行，直到条件变为假。2)高级用法：可以使用break语句提前终止循环，使用continue语句跳过循环体的剩余部分。3)性能优化：在循环外进行不变计算，使用列表推导式替代简单的while循环可以提高代码的可读性和性能。

文章 · python教程 | 2个月前 | 417浏览收藏

1 307 308 309 500

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。

543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。

516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

499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。

474次学习

查看更多

AI推荐

WisPaper

WisPaper是复旦大学团队研发的智能科研助手，提供AI文献精准搜索、智能翻译与核心总结功能，助您高效搜读海量学术文献，全面提升科研效率。

74次使用
Canva可画-AI简历生成器

探索Canva可画AI简历生成器，融合AI智能分析、润色与多语言翻译，提供海量专业模板及个性化设计。助您高效创建独特简历，轻松应对各类求职挑战，提升成功率。

79次使用
潮际好麦-AI试衣

潮际好麦 AI 试衣平台，助力电商营销、设计领域，提供静态试衣图、动态试衣视频等全方位服务，高效打造高质量商品展示素材。

174次使用
蝉妈妈AI

蝉妈妈AI是国内首个聚焦电商领域的垂直大模型应用，深度融合独家电商数据库与DeepSeek-R1大模型。作为电商人专属智能助手，它重构电商运营全链路，助力抖音等内容电商商家实现数据分析、策略生成、内容创作与效果优化，平均提升GMV 230%，是您降本增效、抢占增长先机的关键。

366次使用
数说Social Research-社媒分析AI Agent

数说Social Research是数说故事旗下社媒智能研究平台，依托AI Social Power，提供全域社媒数据采集、垂直大模型分析及行业场景化应用，助力品牌实现“数据-洞察-决策”全链路支持。

238次使用