-
- Python物联网异常检测框架构建方法
- 构建面向物联网的协同异常检测框架，需采用分层分布式架构，结合边缘与云计算。1.边缘端部署轻量模型，执行数据采集、预处理及初步检测，过滤噪声并识别局部异常；2.云端接收处理后的特征数据，运行复杂模型识别跨设备异常，并实现模型训练与优化；3.通过模型下发、特征共享及联邦学习机制，实现边缘与云端协同，提升检测能力；4.利用Python生态中的paho-mqtt、kafka-python、scikit-learn、TensorFlow等工具支撑数据传输、处理与模型构建，最终形成闭环优化的协同检测系统。
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python 边缘计算 物联网 异常检测 协同 237浏览 收藏
-
- Python加密密码管理器开发教程
- 如何用Python开发安全的密码管理器？需遵循以下核心步骤：1.选择加密算法，如AES或ChaCha20，使用cryptography库实现密码加密；2.密钥管理采用用户主密码派生方式，推荐PBKDF2或Argon2增强安全性；3.数据存储使用SQLite数据库配合sqlite3库操作；4.防范SQL注入和XSS攻击，采用参数化查询和输入验证；5.密钥存储避免硬编码，可通过主密码加密保护；6.可选实现自动填充功能，通过浏览器扩展或系统API完成。示例代码展示了Fernet的加密解密流程，强调了HTTPS传
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python 安全 密码管理器 密钥管理 加密存储 486浏览 收藏
-
- FedML跨机构异常检测搭建教程
- 用FedML构建跨机构联合异常检测的核心思路是基于联邦学习框架，在不共享原始数据的前提下协同训练通用模型。其具体实施步骤如下：1）各机构准备并预处理本地数据，统一格式与样本定义；2）选择适合联邦学习的异常检测模型，如自编码器或深度SVDD，确保参数可聚合且具备鲁棒性；3）配置FedML框架，定义任务类型、模型架构与训练参数，实现客户端-服务器通信与模型聚合；4）训练过程中客户端本地训练、上传模型更新，服务器聚合生成全局模型并下发；5）评估模型性能并持续迭代优化。相比传统集中式方法，该方案解决了数据隐私、安
- 文章 · python教程 | 1天前 | 数据隐私 联邦学习 FedML 联合异常检测 跨机构 284浏览 收藏
-
- PythonFlask开发入门：快速搭建Web应用指南
- 使用Flask开发Web应用的入门步骤如下：1.安装Flask并创建应用实例，2.编写基本路由和响应函数，3.运行应用并在浏览器访问测试。接着添加模板支持：4.新建templates目录存放HTML文件，5.使用render_template渲染页面并传递参数。处理表单功能：6.编写带method属性的表单HTML，7.在路由中通过request对象获取用户输入。最后静态资源管理：8.将CSS、JS等文件放入static目录，9.使用url_for函数引用静态资源路径。以上步骤适用于新手快速上手Flask
- 文章 · python教程 | 1天前 | Python Flask 路由 模板 Web应用 367浏览 收藏
-
- PythonPlotly交互图表教程详解
- 使用Plotly做交互式图表的步骤如下：1.安装Plotly并使用plotly.express快速绘图，如散点图展示鸢尾花数据；2.利用不同图表类型分析数据，包括折线图展示时间序列趋势、柱状图比较类别数值、热力图和地图呈现分布情况；3.通过graph_objects模块自定义样式，如修改标题、坐标轴标签及控制悬停数据显示；4.在JupyterNotebook中设置渲染器使图表内嵌显示。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 316浏览 收藏
-
- Python复杂类继承结构识别方法
- 过度复杂的类继承可通过检查类的MRO或__bases__属性识别。1.查看__mro__属性或使用inspect.getmro()，通过其长度判断继承链深度；2.递归遍历__bases__属性，自定义函数更精确计算继承层级；3.使用静态分析工具如Pylint、Radon，自动检测继承深度（DIT）及其他复杂度指标；4.结合代码审查与实际场景判断继承合理性。过度继承常见原因包括设计初期未预见扩展性、误用“is-a”关系等，导致理解成本高、基类脆弱、代码耦合、测试困难、滋生“上帝对象”。衡量继承复杂度的其他指
- 文章 · python教程 | 1天前 | 静态分析 组合模式 类继承 继承复杂度 MRO 147浏览 收藏
-
- 计算整数平均值及除零处理方法
- 本文旨在指导读者编写一个Python程序，该程序接收用户输入的一系列非零整数，并在用户输入0时计算并显示这些整数的平均值。同时，我们将重点解决程序中可能出现的ZeroDivisionError，并提供清晰的代码示例和解释，确保程序在各种情况下都能正确运行。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 312浏览 收藏
-
- Python计算协方差矩阵的实用方法
- 在Python中计算协方差矩阵最直接的方法是使用NumPy的np.cov()函数，1.需将数据整理为二维数组，2.根据数据排列方式设置rowvar参数（rowvar=False表示列是变量），3.Pandas的df.cov()方法更适用于表格数据，自动处理列变量和缺失值。协方差矩阵用于衡量变量间的线性变化趋势，对角线为方差，非对角线为协方差。选择NumPy还是Pandas取决于数据形态和需求，NumPy适合底层数值计算，Pandas适合带标签的表格数据和缺失值处理。常见陷阱包括忽略缺失值、错误设置rowv
- 文章 · python教程 | 1天前 | Numpy Pandas 协方差矩阵 np.cov() rowvar 115浏览 收藏
-
- 数据不平衡处理与采样方法对比
- 解决Python数据中的不平衡问题，核心在于调整数据分布或修改模型学习策略，以提升少数类识别能力。1.数据层面的方法包括过采样（如SMOTE及其变种Borderline-SMOTE、ADASYN）和欠采样（如随机欠采样、TomekLinks、ENN），旨在直接改变训练集的类别比例。2.算法层面的方法包括类别权重、代价敏感学习和集成方法，通过调整模型的学习过程来应对不平衡问题。3.实践中常结合数据层与算法层方法，如先用SMOTE进行过采样，再设置class_weight参数训练模型，或使用专门的集成算法如B
- 文章 · python教程 | 1天前 | 数据不平衡 类别权重 采样策略 SMOTE 集成方法 303浏览 收藏
-
- Python内存管理机制全解析
- Python通过引用计数、垃圾回收（GC）和内存池机制管理内存。1.引用计数是核心机制，对象的引用数为0时立即释放内存，但无法处理循环引用；2.GC模块解决循环引用问题，通过标记清除不可达对象，默认自动运行，也可手动触发；3.内存池（pymalloc）提升小对象操作性能，减少系统调用开销；4.实际应用中需注意全局变量、缓存、多线程传递等导致的内存泄漏，可使用sys.getrefcount、gc.get_objects等工具分析内存使用情况。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 455浏览 收藏
-
- PyCharm笔记创建方法及使用教程
- 在PyCharm中创建和使用笔记功能可以通过以下步骤实现：1)点击菜单栏中的"View"，选择"ToolWindows"，然后点击"ScratchFiles"或使用快捷键Ctrl+Alt+Shift+Insert（Windows）或Cmd+Option+Shift+Insert（macOS）；2)创建笔记时，给笔记起一个有意义的名字，如"Algorithm_Study_Notes.py"；3)在笔记中记录代码片段和注释，帮助理解和回顾代码；4)使用"FindAction"功能（快捷键Ctrl+Shift+
- 文章 · python教程 | 1天前 | 486浏览 收藏
-
- Scrapy抓取tbody为空怎么解决
- 本文旨在解决使用Scrapy爬虫抓取网页数据时，XPath表达式定位tbody元素返回空数组的问题。通过分析原因，并提供绕过tbody元素直接定位tr元素的解决方案，帮助开发者更有效地抓取目标数据。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 250浏览 收藏
-
- Seaborn高级绘图技巧全解析
- Python通过Seaborn实现数据可视化的解决方案步骤如下：1.安装Seaborn库，使用pipinstallseaborn；2.导入必要的库如pandas和matplotlib.pyplot；3.加载数据并转化为PandasDataFrame；4.根据数据关系选择合适的图表类型，如sns.scatterplot()用于两变量分布，sns.boxplot()用于类别分布比较；5.通过参数调整颜色、样式、大小等细节，利用hue、size、alpha等参数增加信息维度；6.最后结合Matplotlib进行
- 文章 · python教程 | 1天前 | 214浏览 收藏
-
- PyPy类型注解错误怎么解决
- 本文旨在解决在PyPy中使用类型注解时遇到的SyntaxError。核心问题在于所使用的PyPy版本可能实现了Python2语言规范，而类型注解是Python3.6及更高版本引入的特性。教程将详细解释这一兼容性陷阱，并提供通过使用对应Python3的PyPy版本（通常为pypy3）来解决此问题的具体指导和示例。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 391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。
- 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
- 100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。
- 92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。
- 110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。
- 101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。
- 101次使用
