-
- Python信号处理:signal模块实用教程
- 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 | 4个月前 | 438浏览 收藏
-
- Python自动化办公:pyautogui使用教程
- 使用pyautogui实现自动化办公的核心是通过代码模拟鼠标和键盘操作。具体步骤如下:1.安装pyautogui库,确保Python环境配置正确;2.利用click、write等函数模拟点击与输入,但需注意坐标依赖性和等待时间设置;3.使用locateOnScreen结合图像识别定位按钮,提升脚本适应性;4.实战中可配合其他库自动填写表格,控制浏览器与Excel切换;5.注意鼠标接管、调试困难及权限限制等问题。合理应用pyautogui能有效提升重复任务的效率。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python 图像识别 自动化办公 pyautogui 模拟操作 465浏览 收藏
-
- Python图像分割方法与实战案例
- 图像分割可通过Python实现,常用框架PyTorch和TensorFlow提供预训练模型。常见模型有U-Net、FCN、MaskR-CNN和DeepLab系列,初学者建议从U-Net入手。数据准备需带像素级标注的图像及对应mask图,预处理时要统一几何变换并同步增强操作。训练流程包括加载数据、初始化模型、选择损失函数如交叉熵、DiceLoss或IoULoss,进行前向传播与反向传播,定期保存模型并验证。结果可视化可用OpenCV或matplotlib叠加预测mask,必要时手动映射颜色矩阵以确保显示正确
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 100浏览 收藏
-
- Python高效操作PPT教程详解
- 使用python-pptx库操作PowerPoint的核心步骤为:1.安装库(pipinstallpython-pptx);2.创建或加载Presentation对象;3.选择幻灯片布局并添加幻灯片;4.向幻灯片添加文本、图片、形状、表格或图表等元素,其中文本通过text_frame添加,图片使用add_picture,形状通过MSO_SHAPE指定类型,表格需逐单元格填充数据,图表则需构建ChartData对象并关联XL_CHART_TYPE;5.动态插入数据可通过遍历数据源填充表格或图表实现;6.处理
- 文章 · python教程 | 4个月前 | PowerPoint 自动化报告 python-pptx 数据动态插入 模板文件 266浏览 收藏
-
- Pythonlogging模块使用详解
- 记录Python程序日志的推荐方式是使用内置logging模块。1.基本用法:调用logging.basicConfig()配合info、warning等方法输出日志,默认只显示WARNING及以上级别,需设置level=logging.INFO才能显示INFO级别;常用级别按从低到高顺序为DEBUG、INFO、WARNING(默认)、ERROR、CRITICAL。2.进阶配置:通过basicConfig设置filename将日志写入文件,通过format定义格式并添加时间戳等信息。3.多模块打日志:使用
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 463浏览 收藏
-
- Python搭建数据管道方法解析
- 用Python开发数据管道的关键在于理解ETL流程并选择合适的工具。1.ETL流程包括三个阶段:Extract(从数据库、API等来源抽取数据)、Transform(清洗、格式化、计算字段等)、Load(将数据写入目标存储)。2.常用工具包括Pandas(处理中小型数据)、SQLAlchemy(连接数据库)、Dask/Vaex(处理大数据)、Airflow(任务调度与监控)。3.数据管道应模块化设计,将各阶段封装为函数或类方法,使用配置文件管理参数,加入异常处理和命令行控制选项。4.部署时需考虑运行环境(
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 256浏览 收藏
-
- Python操作Neo4j:py2neo图数据库入门指南
- 使用Python操作Neo4j最常用的方式是通过py2neo库实现。1.安装py2neo:pipinstallpy2neo;2.连接数据库:提供URI和认证信息;3.创建节点和关系:使用Node和Relationship类;4.查询数据:支持Cypher语句和参数化查询;5.批量操作和事务处理:提高效率和一致性;6.其他功能:自动合并、删除节点/关系、添加索引等。掌握这些核心步骤可以高效地构建图数据应用。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 406浏览 收藏
-
- ord函数的作用及使用方法详解
- ord函数用于获取字符的Unicode码点。1)它将字符转换为其对应的Unicode码点,如'A'转换为65。2)ord函数适用于所有Unicode字符,包括非ASCII字符,如'你'转换为20320。3)在实际应用中,ord函数常用于字符编码和数据转换,如加密处理。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 189浏览 收藏
-
- Python主成分分析实现方法详解
- PCA的原理是通过正交变换将相关变量转换为线性无关的主成分,以保留数据最大方差方向实现降维。1.主成分是原始特征的线性组合,按方差从大到小排列;2.降维时选择前k个主成分以保留足够信息;3.数据需标准化处理以避免特征尺度影响;4.主要作用包括去除冗余、提升模型效率、可视化及去噪。局限包括:1.假设数据线性相关,不适用于非线性结构;2.对异常值敏感;3.主成分缺乏可解释性;4.忽略低方差但可能重要的特征;5.降维效果依赖标准化预处理。适用场景为数据线性相关、无需特征可解释性、无显著异常值且特征多的情况下使用
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python scikit-learn PCA 主成分 数据降维 364浏览 收藏
-
- 张量点积截断策略详解
- 本文探讨了如何在给定二值目标张量和概率预测张量的情况下,通过设置一个概率截止值来最大化两者之间的逐元素点积。研究发现,在仅以最大化点积为目标时,最优的概率截止值应设为0.0。这意味着所有概率预测都将被转换为1,从而确保点积等于目标张量中所有“1”的总和,达到理论最大值。文章通过原理分析和代码示例详细阐述了这一结论,并提醒了在实际机器学习应用中,除了点积,通常还需要考虑其他更全面的评估指标。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 415浏览 收藏
-
- Python方差与标准差计算教程
- 在Python中计算数据离散度的核心方法是使用numpy和pandas库。1.numpy通过var()和std()函数计算方差和标准差,默认为总体方差(ddof=0),但样本分析常用ddof=1;2.pandas的Series和DataFrame对象自带var()和std()方法,默认即为样本方差/标准差;3.除方差和标准差外,还可使用极差(最大值减最小值)、IQR(四分位距)和MAD(平均绝对离差)等指标,适用于不同数据特性和分析需求;4.标准差因单位与原始数据一致,更适合直观解释波动性,而方差多用于统
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 100浏览 收藏
-
- Python基因组处理,Biopython入门教程
- Biopython的核心数据结构是Seq和SeqRecord。Seq表示DNA、RNA或蛋白质序列本身,包含碱基或氨基酸字符串及可选的字母表;SeqRecord则封装Seq对象,并附加id、name、description、features和annotations等元数据,代表一条完整的生物学记录。理解这两者的区别与联系,是掌握Biopython的关键。此外,Biopython通过Bio.SeqIO模块支持多种基因组文件格式的读写操作,如FASTA和GenBank,使用parse()逐条读取大文件以节省内
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 233浏览 收藏
-
- Pythonif语句入门实例详解
- Python中的if语句用于条件判断。1)基本用法:ifnumber>0:print("正数")。2)复杂用法:if-elif-else结构处理多条件。3)实际应用:处理用户输入和异常。4)优化:使用字典替代长串if-elif-else提高效率。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 362浏览 收藏
-
- PythonVR开发环境配置详解
- 用Python做VR开发可行但非主流,可通过工具链实现。1.选择支持Python的引擎,如Unity配合PythonforUnity插件或Godot配合GDPython模块;2.设置匹配的Python版本与虚拟环境,并安装必要库如NumPy、OpenCV;3.通过引擎插件间接支持VR设备如Oculus或HTCVive,注意兼容性问题;4.调试时将核心渲染逻辑交由引擎处理,Python负责业务逻辑,使用Profiling工具优化性能瓶颈,打包为独立模块提高效率。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 163浏览 收藏
-
- 前向引用解决Python类型提示问题
- 本文介绍了如何在Python类中,当方法参数需要类型提示为同一类中定义的内部类时,解决因定义顺序导致的“未定义”错误。通过使用from__future__importannotations,我们可以实现前向引用,从而在类型提示中引用尚未完全定义的类型,提升代码的可读性和静态类型检查能力。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | 278浏览 收藏
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
- 500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。
- 485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
-
- ChatExcel酷表
- ChatExcel酷表是由北京大学团队打造的Excel聊天机器人,用自然语言操控表格,简化数据处理,告别繁琐操作,提升工作效率!适用于学生、上班族及政府人员。
- 3685次使用
-
- Any绘本
- 探索Any绘本(anypicturebook.com/zh),一款开源免费的AI绘本创作工具,基于Google Gemini与Flux AI模型,让您轻松创作个性化绘本。适用于家庭、教育、创作等多种场景,零门槛,高自由度,技术透明,本地可控。
- 3952次使用
-
- 可赞AI
- 可赞AI,AI驱动的办公可视化智能工具,助您轻松实现文本与可视化元素高效转化。无论是智能文档生成、多格式文本解析,还是一键生成专业图表、脑图、知识卡片,可赞AI都能让信息处理更清晰高效。覆盖数据汇报、会议纪要、内容营销等全场景,大幅提升办公效率,降低专业门槛,是您提升工作效率的得力助手。
- 3893次使用
-
- 星月写作
- 星月写作是国内首款聚焦中文网络小说创作的AI辅助工具,解决网文作者从构思到变现的全流程痛点。AI扫榜、专属模板、全链路适配,助力新人快速上手,资深作者效率倍增。
- 5067次使用
-
- MagicLight
- MagicLight.ai是全球首款叙事驱动型AI动画视频创作平台,专注于解决从故事想法到完整动画的全流程痛点。它通过自研AI模型,保障角色、风格、场景高度一致性,让零动画经验者也能高效产出专业级叙事内容。广泛适用于独立创作者、动画工作室、教育机构及企业营销,助您轻松实现创意落地与商业化。
- 4265次使用

