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  • 性能追求第二部分:Perl 与 Python
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    运行了一个玩具性能示例后,我们现在将稍微偏离主题并将性能与进行对比一些python实现。首先让我们设置计算阶段,并提供命令行python脚本的功能。importargparseimporttimeimportmathimportnumpyasnpimportosfromnumbaimportnjitfromjoblibimportparallel,delayedparser=argparse.argumentparser()parser.add_argument("--workers",type=int,
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  • 鸭子类型遇到类型提示:在 Python 中使用协议
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    python的动态特性和对鸭子类型的支持长期以来因其灵活性而受到称赞。然而,随着代码库变得越来越大、越来越复杂,静态类型检查的好处变得越来越明显。但是我们如何协调鸭子类型的灵活性和静态类型检查的安全性呢?进入python的protocol类。在本教程中,您将学习:什么是鸭子类型以及python中如何支持它鸭子打字的优点和缺点抽象基类(abc)如何尝试解决打字问题如何使用协议来获得两全其美的效果:通过静态类型检查实现鸭子类型灵活性了解鸭子类型鸭子类型是一种编程概念,其中对象的类型或类不如它定义的方法重要。它
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    在langchain中构建强大的链和代理在这篇综合指南中,我们将深入探讨langchain的世界,重点关注构建强大的链和代理。我们将涵盖从理解链的基础知识到将其与大型语言模型(llm)相结合以及引入用于自主决策的复杂代理的所有内容。1.理解链1.1浪链中什么是链?langchain中的链是按特定顺序处理数据的操作或任务序列。它们允许模块化和可重用的工作流程,从而更轻松地处理复杂的数据处理和语言任务。链是创建复杂的人工智能驱动系统的构建块。1.2链条的类型langchain提供多种类型的链,每种类型适合不同
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    介绍python中的.replace()方法和.re.sub()函数都用于替换部分字符串,但它们具有不同的功能和用例。以下是它们之间的根本区别:模块和使用上下文:.replace():属于str类。用作字符串对象的方法。语法:str.replace(old,new,count=-1)示例:'helloworld'.replace('world','python')结果为'hellopython'。.re.sub():属于re模块(正则表达式)。用作re模块的函数。语法:re.sub(pattern,rep
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    简介在当今的数字世界中,语音用户界面(VUI)已经变得非常流行。了解如何在SistaAI先进技术的帮助下使用React创建您自己的语音用户界面。AmazonAlexa、GoogleAssistant和Siri等虚拟助手都是增强用户体验的VUI示例。与SistaAI合作,将尖端的语音技术引入您的Web应用程序。使用React构建语音UI要创建VUI,“react-speech-recognition”库是必不可少的。利用此工具构建一个名为“VoiceUi”的功能组件,并提供独特的语音识别助手。借助Sista
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  • Web 开发或安全网站中的网络安全对您和用户同样重要
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    随着当今越来越多的业务在网上完成,网络开发安全从未成为一个更大的问题。安全不仅仅是保护您网站的技术练习,而且是通过您的数字形象建立信任和信誉不可或缺的一部分。有效的网络安全实践的关键始于使用安全编码方法。通过采用安全编码标准,开发人员可以避免黑客经常利用的常见网络漏洞。这在识别SQL注入和跨站点脚本(XSS)等安全问题方面发挥着关键作用,这些问题可用于危害敏感数据并破坏服务。一些最佳的网站安全实践包括使用SSL/TLS加密。该技术有助于加密您的网站和用户之间通信的信息,防止其被拦截或更改。部署Web应用程
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  • 为什么创建变量并使用该变量作为引用会导致混乱?
    为什么创建变量并使用该变量作为引用会导致混乱?
    介绍在python脚本中,我想使用相同的逻辑测试不同的html字符串。我的方法是循环遍历一个范围来创建html字符串变量的多个实例,但它没有按预期工作。#donotdothisforiinrange(1,5):html=f"html{i}"soup=beautifulsoup(html,"html.parser")print('----',soup)我观察到的行为是由于格式化字符串f"html{i}"的解释方式造成的。在我的代码中,f"html{i}"计算结果为文字“html1”、“html2”、“htm
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    5周数据职业训练营是LuxDevHQ计划,旨在揭开数据职业的神秘面纱,让广泛的人可以免费学习,无论他们的背景或专业知识如何。这些计划提供了学习结构和参考空间,您可以在其中获得构建您的“世界级数据职业”所需的所有材料。在该计划中,我们认识到数据职业有潜力为各个领域和行业带来有价值的见解和解决方案,因此,揭开这一领域的神秘面纱并使其民主化非常重要。数据职业涉及使用各种技术(例如数据挖掘、统计分析、机器学习和可视化)从大型复杂的数据集中提取知识和见解。所有这些过程都有助于数据科学的成功。传统上,数据科学与专业技
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    简介泰坦尼克号数据集是数据科学和机器学习项目中使用的经典数据集。它包含有关泰坦尼克号乘客的信息,目标通常是预测哪些乘客在灾难中幸存。在构建任何预测模型之前,预处理数据以确保数据干净且适合分析至关重要。这篇博文将指导您完成使用python预处理泰坦尼克号数据集的基本步骤。第1步:加载数据任何数据分析项目的第一步都是加载数据集。我们使用pandas库读取包含泰坦尼克号数据的csv文件。该数据集包括姓名、年龄、性别、机票、票价以及乘客是否幸存(survived)等特征。importpandasaspdimpor
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    要使用python3构建web应用程序,您可以使用flask框架。flask轻量、灵活,非常适合快速创建web应用程序。以下是开始的步骤:安装flask:首先,激活你的python环境并使用pip安装flask:sourceenv/bin/activate#activateyourenvironmentpipinstallflask创建一个简单的flask应用程序:创建一个python文件(例如app.py)并编写一个基本的flask应用程序:fromflaskimportflaskapp=flask(_
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