• 课程计划:年级学生 Python 基础知识(初级)
    课程计划:年级学生 Python 基础知识(初级)
    目标:在本课程结束时,学生将对python编程有基本的了解,包括变量、基本数据类型、循环和函数。他们将使用python创建简单的程序,运用逻辑思维和解决问题的技能。持续时间:6节课第1课:python简介和设置目标:让学生熟悉python、其用途以及如何建立基本的编程环境。关键概念:什么是python?设置编码环境(thonny、idle或replit等在线编辑器)。活动:说明:引入python作为编程语言。解释它的简单性以及在游戏、网络开发甚至机器人技术中的广泛用途。任务:帮助学生安装或打开python
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  • CAN总线速度转换器
    CAN总线速度转换器
    此python脚本使用由tshark导出的值组成的文本文件。此导出列严格由每个canbus有效负载组成,它是5字节十六进制值。(10个字符)此程序将canbus十六进制值转换为kph或mph。这是我用来从canid589.pcap中提取此信息的命令,该命令本身是从wireshark导出的对canbusid589(指速度)的剖析。还有32种其他不同类型的canbusid,但我们目前不需要关心这些值。┌──(kali㉿z3r0)-[/media/sf_shared_kali/ncldoc/scanningre
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  • 使用 Python 抓取佐治亚州亚特兰大律师数据的技术指南
    使用 Python 抓取佐治亚州亚特兰大律师数据的技术指南
    在本指南中,我们将探讨如何使用python从法律网站上抓取律师数据,重点关注佐治亚州亚特兰大的律师。这些信息对于那些想要寻找律师、研究律师事务所或收集附近律师数据的人来说非常有价值。我们将使用流行的python库创建一个强大的抓取工具,可以帮助您收集亚特兰大地区律师的信息。先决条件在我们开始之前,请确保您已安装以下软件:python3.xpip(python包安装程序)您需要安装这些库:pipinstallrequestslxmlcsv设置刮刀首先,让我们导入必要的库并设置标头和cookie:fromlx
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  • 用于构建生成式人工智能应用程序的开源框架
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    有许多令人惊叹的工具可以帮助构建生成式人工智能应用程序。但开始使用新工具需要时间学习和练习。因此,我创建了一个存储库,其中包含用于构建生成式AI应用程序的流行开源框架示例。这些示例还展示了如何将这些框架与AmazonBedrock结合使用。您可以在这里找到存储库:https://github.com/danilop/oss-for-generative-ai在本文的其余部分中,我将描述我选择的框架、存储库中示例代码的内容以及如何在实践中使用它们。包含的框架LangChain:用于开发由语言模型支持的应用程
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    立志成为python认证入门级程序员(pcep)需要彻底了解python中的基本数据结构,例如列表和元组。列表和元组都能够在python中存储对象,但这两种数据结构在用法和语法上存在关键差异。为了帮助您在pcep认证考试中取得好成绩,这里有一些掌握这些数据结构的基本技巧。1。了解列表和元组的区别python中的列表是可变的,这意味着它们可以在创建后进行修改。另一方面,元组是不可变的,这意味着它们一旦创建就无法更改。这意味着元组的内存需求较低,并且在某些情况下比列表更快,但它们提供的灵活性较低。列表示例:#
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  • 使用 Python 自动发送生日电子邮件
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    在科技时代,自动化已成为一项基本技能,使我们能够简化重复性任务并提高生产力。自动化真正发挥作用的一个领域是电子邮件管理。作为一名渴望提高技能的python学习者,我最近开始了一个自动化生日电子邮件的项目。这个项目不仅为我提供了实践经验,还加强了python在日常任务中的实际应用。灵感这个项目的想法源于一个共同的挑战:记住生日。由于朋友和家人分布在不同的时区,因此很容易忘记特殊的日期。自动生日祝福可以确保没有人被遗漏,使其成为一种体贴的举动,只需我付出最少的努力。项目概况我的项目的目标很简单:创建一个脚本,
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  • 学习伙伴
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    聊天机器人界面,允许用户输入消息并接收来自GPT-3.5语言模型的对话响应。特点用于处理HTTP请求的基于Flask的Web服务器。呈现用作用户界面的基本HTML模板(chat.html)。通过POST请求接受用户输入并将其发送到OpenAI的GPT-3.5API。通过JSON对象实时返回聊天机器人响应。先决条件要运行此项目,请确保您已安装以下软件:Python3.x烧瓶OpenAIPython客户端库https://github.com/Zedoman/Study_Buddy
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  • 帮我 !!
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    尝试使用python和kivymd开发android应用程序..谁能帮我解决以下代码文件中的错误代码--从kivy.animation导入动画从kivy.clock导入时钟从kivymd.app导入mdapp从kivy.uix.image导入图像从kivymd.uix.screenmanager导入screenmanager从kivy.uix.screenmanager导入screen...(其他进口和类别)类splashscreen(屏幕):defon_enter(self):self.animate_
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  • 掌握后端开发
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    后端开发是奇迹发生的地方。它是为用户每天交互的网站和应用程序提供动力的支柱。但掌握后端开发并不像学习单一语言或框架那么简单。这是关于了解如何构建可扩展、安全和可维护的系统。它需要对数据库、API、安全实践和服务器管理有深入的了解,这些技能结合起来,可以将一名优秀的开发人员变成一名伟大的开发人员。本指南将涵盖后端路线图上列出的主题,因此请务必前往那里获取完整内容并跟踪您的进度。路线图1.选择正确的语言后端开发从选择正确的编程语言开始。流行的选择包括用于事件驱动服务器的JavaScript(Node.js)、
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  • 为什么Python语言真的叫Python?
    为什么Python语言真的叫Python?
    为什么Python叫“Python”?与某些人的想法相反,Python并不是以蛇命名的!Python的创建者GuidovanRossum以英国喜剧团体MontyPython的名字命名了该语言。Guido是他们的节目“MontyPython'sFlyingCircus”的粉丝,并想选择一个简短、独特且略显古怪的名字。因此,许多Python文档示例经常包含对“MontyPython”的有趣引用,例如提及“垃圾邮件”和“鸡蛋”,这些术语因他们的草图而流行!奥利弗-www.graphpe.com
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  • 列表理解和Regae
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    啊。我一直害怕的那一刻。第一篇包含我自己的想法、观点和可能的知识分解的帖子。请注意,亲爱的读者,这并不是对python单行for循环、追加到列表和返回一些数据的能力的深入探讨或令人难以置信的分解。不,不。这只是展示了如何有趣-以及多么愚蠢-小东西可以组合在一起使事情变得更愚蠢......是的......但也有点整洁。那么,让我们点燃这个垃圾箱之火吧!万岁!一个故事:在我年轻的时候,在夏令营工作,在一个著名的嬉皮风格的岛屿上学习年轻的方式......我听到了一首歌。伙计,是不是很吸引人。虽然不是贾斯汀·比伯
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  • 在 Windows 上使用 WSL2 将 Polars 与 NVIDIA GPU (CUDA) 结合使用
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    首先,如果我错过了什么,或者做错了什么,或者如果您有疑问,请告诉我步骤wsl2通过window商店安装任何linux发行版(例如ubuntu22.04)启动并创建用户通过在命令提示符或powershell(在windows设备上)中运行此命令将wsl版本2设置为默认版本wsl--set-default-version2在wsl2内创建虚拟环境1.通过运行以下命令在wsl2实例上安装pythonsudoaptupdatesudoaptinstallpython3python3-pippython3-venv
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  • Language Feature Deep Dive: Python&#s Structural Pattern Matching
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    各位开发者大家好!今天,我们将深入探讨python的一项更新且更令人兴奋的功能:结构模式匹配。此功能在python3.10中引入,为处理复杂数据结构提供了一种强大且富有表现力的方式。让我们探讨一下它的工作原理以及如何在您的项目中使用它。什么是结构模式匹配?结构模式匹配是一种检查数据结构并根据其形状和内容执行代码的方法。它与其他语言中的switch语句类似,但功能更强大。通过模式匹配,您可以:与数据类型匹配解构复杂的数据结构使用通配符和or模式在模式内绑定变量让我们看一些示例,看看这在实践中是如何运作的。基
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    介绍2024年,对Python开发者的需求持续激增,为自由职业者创造了大量的机会。然而,如果没有合适的资源,在自由职业领域的探索可能会令人畏惧。这就是PangeaX发挥作用的地方。作为一个致力于将企业与才华横溢的数据专业人士联系起来的平台,PangeaX对于希望提升职业生涯并获得利润丰厚的项目的Python自由职业者来说是宝贵的资源。在本博客中,我们将探讨如何有效利用PangeaX并最大限度地发挥您的自由职业潜力。为什么PangeaX在Python自由职业者中脱颖而出PangaeaX为Python自由职业
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    在这篇文章中,我将演示如何使用小语言模型(slm)创建函数调用代理。利用slm可以带来一系列好处,特别是与lora适配器等工具配合使用时,可以实现高效的微调和执行。虽然大型语言模型(llm)功能强大,但它们可能会占用大量资源且速度缓慢。另一方面,slm更加轻量级,使其非常适合硬件资源有限的环境或低延迟至关重要的特定用例。通过将slm与lora适配器结合使用,我们可以将推理和函数执行任务分开以优化性能。例如,模型可以使用适配器执行复杂的函数调用,并在没有适配器的情况下处理推理或思考任务,从而节省内存并提高速
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