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- Pydantic • 处理验证和清理数据
- 自从我开始编程以来，我主要使用结构化和过程范例，因为我的任务需要更实用和直接的解决方案。在处理数据提取时，我必须转向新的范式才能实现更有组织的代码。这种必要性的一个例子是在抓取任务期间，当我需要捕获最初属于我知道如何处理的类型的特定数据时，但突然间，它在捕获过程中要么不存在，要么以不同的类型出现。因此，我不得不添加一些if's和try和catch块来检查数据是int还是string...后来发现什么都没有捕获，没有等等。有了字典，我最终保存了在以下情况下一些无趣的“默认数据”：data.get(value
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- 【分享阅读】学习Python基础书籍——快速易懂
- 一、简介第8至18页。python是一门流行语言，易于使用，易于阅读，功能多样（web、数据分析、桌面、后端等）。python目前处于版本3，这是接收更新的版本。python的anaconda发行版有几个用于科学编程、数据分析等的包。它还具有ide（集成开发环境）和其他一些功能。anaconda下载链接安装完成后，您必须在计算机终端中输入python（或某些情况下输入python3）来检查是否安装正确。这样我们就会得到类似于下面屏幕的内容：在此提示中，我们可以输入语言命令并查看输出。打印（“嗨”）要退出此
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- 使用开源模型创建您自己的自定义 LLM 代理 (llama)
- 在本文中，我们将学习如何创建一个使用在我们的pc上本地运行的开源llm(llama3.1)的自定义代理。我们也会使用ollama和langchain。大纲安装ollama拉模型服务模特新建一个文件夹，用代码编辑器打开创建并激活虚拟环境安装langchainlangchain-ollama使用python中的开源模型构建自定义代理结论安装奥拉玛按照githubreadme中基于您操作系统类型的说明安装ollama：https://github.com/ollama/ollama我使用的是基于linux的pc
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 117浏览 收藏
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- Python - 使用 Faker 生成假数据
- 介绍创建真实的假数据是测试、原型设计和开发数据驱动应用程序的一项关键任务。python中的faker库是一个功能强大的工具，可让您轻松高效地生成各种虚假数据。本文将带您了解使用faker生成不同类型的虚假数据的基础知识。faker是什么faker是一个python包，可以为各种目的生成假数据。它可以创建姓名、地址、电子邮件、电话号码、日期等等。它支持多种语言环境，允许您生成适合特定地理区域的数据。安装pipinstallfaker基本用法安装后，您就可以开始生成假数据。这是一个简单的例子来帮助您入门：fr
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 202浏览 收藏
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- 使用 Scikit-Learn 在 Python 中进行机器学习：初学者指南
- 您有兴趣使用Python学习机器学习吗？Scikit-Learn库就是您的最佳选择！这个流行的Python库专为高效数据挖掘、分析和模型构建而设计。在本指南中，我们将向您介绍Scikit-Learn的基础知识以及如何开始将其用于机器学习项目。什么是Scikit-Learn？Scikit-Learn是一款功能强大且易于使用的数据挖掘和分析工具。它构建在NumPy、SciPy和Matplotlib等其他流行库之上。它是开源的，并拥有商用BSD许可证，任何人都可以使用。您可以使用Scikit-Learn做什么？
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- 推荐项目：使用 TensorFlowjs 和 Flask 部署 MobileNet
- 通过LabEx的这个综合项目在您的Web应用程序中释放机器学习的力量。在本实践课程中，您将学习如何在FlaskWeb应用程序中使用TensorFlow.js部署预训练的MobileNetV2模型，从而直接在浏览器中实现无缝图像分类。深入探索基于网络的交互式机器学习世界随着数字环境的不断发展，对利用机器学习(ML)最新进展的交互式和响应式Web应用程序的需求不断增加。这个项目“使用TensorFlow.js和Flask部署MobileNet”使您具备构建此类应用程序的技能，使您能够将深度学习的力量带到用户的
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- 什么是 Python GIL？它是如何运作的？
- 在阅读本文之前您应该了解的事情：什么是并行？什么是并发？什么是死锁？什么是种族并发？什么是流程？什么是线程？介绍全局解释器锁，是一种保护对Python对象的访问并仔细控制线程执行的锁，防止数据访问和修改中的竞争并发，确保一次只有一个线程可以执行Python代码。如果没有GIL，Python的内存管理就不是线程安全的，可能会导致不一致和崩溃。（僵局）2-它是如何运作的？很简单，Thread在运行时会持有GIL，运行后Thread会释放GIL。接下来的线程必须请求访问GIL才能执行操作码（低级操作）。我在下面
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 389浏览 收藏
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- 将 JSON 数据转储到 Django 模型：使用 Django 设置和命令
- 当您使用django或使用djangorestframework(drf)的restapi完成网站的第一个版本时，数据需求变得最重要。对于类似的问题，我写了上一篇文章，其中讨论了通过直接插入sqlite数据库和表将json数据转储到django模型的直接方法。然而，我也提到django有loaddata、dumpdata和用于类似问题的固定装置，但需要对框架有更多的了解。今天，我将回顾一下学习曲线，并讨论如何将普通json数据转换为固定装置，然后使用loaddata将json数据转储到特定模型中。同样，如
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 104浏览 收藏
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- 使用 PYTHON 将数据导入 MYSQL
- 介绍手动将数据导入数据库，尤其是当数据库中有很多表时，不仅很烦人，而且还很耗时。通过使用python库可以使这变得更容易。从kaggle下载绘画数据集。绘画数据集由8个csv文件组成，我们将使用简单的python脚本将其导入到数据库中，而不是手动将数据导入到数据库表中。导入数据的步骤在pg-admin中创建数据库并命名为paintingcreatedatabasepainting打开jupyter笔记本并安装python库pipinstallsqlalchemypipinstallpandas导入pyth
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 401浏览 收藏
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- SageMath 安装
- sagemath是一个免费的开源数学软件系统，它构建在许多现有的开源软件包之上，包括numpy、scipy、matplotlib、sympy、maxima、gap、flint、r等。与magma、maple、mathematica和matlab等专有软件不同，sage可以免费使用，并允许您查看和修改源代码。如果您熟悉python，您会对sage感到宾至如归，因为它通过一组强大的数学工具扩展了python。开始使用sage的最简单方法是在名为cocalc的平台上基于浏览器的工作簿中运行代码。cocalc的免
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- LISA+SamGIS适配HuggingFace ZeroGPU硬件
- LISA+SamGIS适配HuggingFaceZeroGPU硬件要基本了解我的项目，请参阅此页和此页。今天我正在撰写有关使用ZeroGPU硬件的新演示。请注意，ZeroGPUSpaces目前处于测试阶段。PRO用户或企业组织可以以自己的名义创建自己的ZeroGPU空间。您还需要每月付费以维持ZeroGPU硬件的使用权。我最初遇到的问题是由于在不适当的函数上使用spaces.GPU装饰器而导致执行时间过长，导致超时。通过调试修复为仅在实际需要使用装饰器的函数上使用装饰器。前端定制：我不太喜欢svelte（
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 107浏览 收藏
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- 我刚刚做了一个 AUR 助手
- 嘿伙计们??这是我在这里发表的第一篇文章，我不知道如何发表正确的文章，所以这篇文章非常简单。向大家介绍我的新aur助手，名为ay（另一个yay），它是用python编写的。github顾名思义，这个程序的灵感来自yay（又一个yaourt）。我做这个是为了好玩。这个aur助手不使用git克隆方式，而是使用get请求来下载pkgbuild。并且不使用命令-(s,q,...)，而是使用安装、更新等命令，...因此它与许多（mb）其他aur助手不同。而且代码很容易理解(mb).感谢您阅读本文importuser
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 321浏览 收藏
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- 分步指南：从本地路径加载 HuggingFace ControlNet 数据集
- huggingface提供了不同的选项来加载数据集。为controlnet加载本地图像数据集时，重要的是要考虑数据集结构、文件路径以及与huggingface数据处理工具的兼容性等方面。假设您已经创建了调节图像并且具有以下文件夹结构：my_dataset/├──readme.md└──data/├──captions.jsonl├──conditioning_images│├──00001.jpg│└──00002.jpg└──images├──00001.jpg└──00002.jpg在此结构中，con
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- 构建简单 Python 网页抓取应用程序的指南
- 在python中抓取web数据通常涉及向目标网站发送http请求并解析返回的html或json数据。下面是一个简单的网页抓取应用程序的示例，它使用requests库发送http请求并使用beautifulsouplibrary解析html。python构建一个简单的网页抓取案例首先，确保您已经安装了requests和beautifulsoup4库。如果没有，您可以使用以下命令安装它们：pip安装请求beautifulsoup4然后，您可以编写如下python脚本来抓取网络数据：importreque
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