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数据噪声处理与清洗技巧对比

标签噪声会误导模型学习错误映射关系，导致泛化能力下降、过拟合风险增加、训练不稳定及特征判断失误。1.选择鲁棒损失函数如MAE、GCE或自定义损失函数以减少噪声影响；2.利用模型预测进行标签修正，替换或删除错误标签；3.引入噪声鲁棒训练机制如Co-teaching或MentorNet屏蔽噪声干扰；4.结合数据增强与集成学习提升模型鲁棒性；5.根据数据量、噪声比例和业务场景灵活组合策略。

文章 · python教程 | 5天前 | 数据清洗机器学习模型标签噪声损失函数鲁棒性 199浏览收藏
PythonPIL库图片处理进阶技巧详解

PIL高效处理大尺寸图像需掌握五项策略：尽早缩放、利用延迟加载、分块处理、及时释放资源、调整像素限制。首先，使用thumbnail()或resize()在加载后立即缩小图片，避免全图解码；其次，PIL的Image.open()不会立即加载全部像素，仅在操作时才会加载，应避免不必要的load()调用；对于超大图可手动实现分块加载处理；处理完应及时删除对象引用或使用with语句管理资源；最后，必要时可临时提高Image.MAX_IMAGE_PIXELS限制，但需谨慎确保系统内存充足。

文章 · python教程 | 5天前 | 155浏览收藏
Python处理PDF：PyPDF2实用教程详解

PyPDF2是一个用于处理PDF文件的Python库，适合执行提取文本、合并文档、拆分页面等基础操作。要提取文本，可使用PdfReader并遍历每页调用.extract_text()；对于合并多个PDF，可用PdfWriter实例并添加各文件页面后写入新文件；拆分则通过指定页码范围取出页面并保存为新文件；此外，还可实现加水印和加密等进阶功能。虽然PyPDF2功能有限，但轻量易用，适用于简单处理，复杂需求则需结合其他工具如pdfplumber或PyMuPDF。

文章 · python教程 | 5天前 | 498浏览收藏
NLTK文本异常识别方法详解

使用NLTK进行文本预处理和特征提取是识别异常模式的基础；2.定义“正常”模式需基于充足干净的语料库，并结合领域知识从词汇、句法、长度、语义等多维度建模；3.常见检测方法包括统计法、距离/密度法（如LOF）、模型法（如IsolationForest、One-ClassSVM）及深度学习法（如自编码器）；4.主要挑战在于“正常”概念的动态性、数据高维稀疏、异常稀少、模型解释难、误报漏报权衡及上下文敏感性，需持续迭代优化。

文章 · python教程 | 5天前 | 特征工程 nltk 文本预处理异常检测方法文本异常模式 216浏览收藏
Pandas条件格式化设置教程详解

Pandas中实现数据条件格式化的核心是使用Styler对象。1.通过DataFrame的.style属性获取Styler对象；2.使用applymap、apply等方法定义样式函数；3.利用subset参数指定作用范围；4.可链式调用多种格式化方法叠加效果；5.最终生成HTML/CSS代码用于展示或导出。它与Excel的条件格式在目标上一致，但在实现方式上为代码驱动，具备更高的自动化与自定义能力。

文章 · python教程 | 5天前 | Pandas apply 条件格式化 Styler对象 applymap 329浏览收藏
Python语言种类及特点对比解析

Python的特点包括简洁、易读、高效、解释型和面向对象。1)简洁和易读的语法使开发更高效。2)动态类型系统提供灵活性，但可能导致运行时错误。3)丰富的标准库减少对第三方库的依赖。4)解释型特性导致性能劣势，但可通过Cython和Numba优化。5)庞大的社区和生态系统提供丰富资源，但选择过多可能导致困难。

文章 · python教程 | 5天前 | 379浏览收藏
Dask处理TB级数据异常检测技巧

Dask处理TB级数据的分布式异常扫描的核心优势在于其分布式计算和惰性计算机制。1.分布式计算突破单机内存限制，将数据拆分为多个分区并行处理；2.惰性计算避免一次性加载全部数据，按需执行任务；3.与Pandas、NumPy、Scikit-learn等Python生态无缝集成，降低学习成本；4.提供容错机制，自动重试失败任务，保障长时间任务稳定性；5.支持高效数据格式如Parquet，优化IO和内存使用。

文章 · python教程 | 5天前 | 异常检测分布式计算 Dask 惰性计算 TB级数据 414浏览收藏
Docker加载doctr模型卡顿解决办法

本文旨在解决在使用Docker部署FastAPI应用时，doctr模型加载过程中出现的无限期挂起问题。通过检查requirements.txt文件，确保所有依赖项都已正确安装，可以有效避免因缺少必要库而导致的导入错误，从而解决Docker容器中模型加载卡死的问题。

文章 · python教程 | 5天前 | 129浏览收藏
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 | 5天前 | 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 | 5天前 | 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 | 5天前 | 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 | 5天前 | 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 | 5天前 | 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 | 5天前 | 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 | 5天前 | 165浏览收藏

1 55 56 57 500

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。

542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。

511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

498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

千音漫语

千音漫语，北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手，提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能，助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域，官网：https://qianyin123.com

105次使用
MiniWork

MiniWork是一款智能高效的AI工具平台，专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具，提供精准智能解决方案，让复杂工作简单高效。

98次使用
NoCode

NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台，通过拖放、AI对话等简单操作，助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识，轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求，大幅降低开发门槛，高效低成本。

118次使用
达医智影

达医智影，阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”，仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病，为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。

109次使用
智慧芽Eureka

智慧芽Eureka，专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景，通过专家级AI Agent精准执行任务，智能化工作流解放70%生产力，让您专注核心创新。

114次使用