-
- Python深度学习：TensorFlow实战教程
- TensorFlow上手Python深度学习的关键在于从基础入手并逐步深入。1.安装时需注意Python版本兼容性、使用虚拟环境并正确安装依赖；2.掌握张量、变量、计算图和会话等核心概念并通过简单代码理解执行流程；3.通过MNIST手写数字识别项目熟悉模型构建、训练和评估流程；4.进阶学习可尝试自定义层和模型以实现更灵活的结构；5.持续学习官方文档、参与社区和项目实践以提升实战能力。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | TensorFlow 安装 核心概念 Python深度学习 模型构建 339浏览 收藏
-
- Python连接MongoDB实战教程
- 要使用Python操作MongoDB，核心工具是pymongo库。1.首先安装pymongo；2.使用MongoClient类建立连接，通常通过指定URI格式的连接字符串实现；3.URI中可包含认证信息、主机地址、端口、数据库名及连接选项；4.连接失败时应排查服务状态、网络、防火墙、配置参数等问题；5.生产环境中应优化连接管理，如设置maxPoolSize、minPoolSize、超时时间及重试机制；6.推荐在应用生命周期内复用单一MongoClient实例以提升性能和稳定性。正确配置连接字符串和连接池参
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 302浏览 收藏
-
- Python异常处理流程详解
- Python源码中异常处理的核心是基于C层面的“错误指示器”机制，通过全局或线程局部的type、value、traceback三个指针标记异常；2.C函数出错时调用PyErr_Set*设置指示器并返回错误码（如NULL/-1），上层函数检查PyErr_Occurred()后继续传播错误直至字节码解释器主循环检测到异常；3.解释器回溯查找try-except块，清空指示器并执行对应except代码，未被捕获则终止程序，该设计分离错误发现与处理、减少函数调用开销且强制错误不被忽略，兼顾效率与健壮性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 异常处理 C源码 错误指示器 PyErr函数 字节码解释器 243浏览 收藏
-
- Python单元测试怎么用？unittest使用教程
- 在Python中，实现单元测试最常用且内置的框架是unittest。unittest框架的核心组件包括TestCase（测试用例）、TestSuite（测试套件）、TestRunner（测试运行器）和TestLoader（测试加载器）。1.TestCase是所有测试的基础，提供断言方法和测试生命周期方法；2.TestSuite用于组合多个测试用例或套件；3.TestRunner负责执行测试并报告结果；4.TestLoader用于发现和加载测试用例。测试用例组织建议与源代码分离，测试文件命名以test_开头
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 198浏览 收藏
-
- Python如何计算几何平均数？
- 在Python中计算几何平均数，推荐使用scipy.stats.gmean函数，也可通过数学方法手动实现。1.使用scipy.stats.gmean：直接调用该函数可高效处理数据列表或NumPy数组，适用于正数数据集。2.手动实现：基于对数转换，使用math库计算log和exp，避免浮点数溢出问题。3.零值处理：若数据中包含零，几何平均数结果为零；可选择移除零值、替换为小正值或改用其他平均数。4.负数处理：几何平均数通常不适用于负数，scipy会返回nan提示错误。5.适用场景：几何平均数适合处理乘性关系
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 几何平均数 scipy.stats.gmean 零值和负数 对数转换 385浏览 收藏
-
- Python如何快速检测医疗数据异常值？
- 检测医疗数据异常值可用Python实现，1.箱线图直观展示四分位数与异常值，但对非正态分布易误判；2.Z-Score基于正态分布计算标准差，简单快速但依赖分布假设；3.IQR通过四分位距设定上下限识别异常值，鲁棒性强但可能漏检；4.IsolationForest基于树模型隔离异常值，适合高维数据但需调参；5.LOF通过密度比较检测局部异常值，效果好但计算复杂。处理方式包括删除、替换、保留或转换异常值。预处理需处理缺失值、转换数据类型、标准化、去重、清洗错误值。评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1-Sc
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 数据预处理 医疗数据 领域知识 异常值检测 410浏览 收藏
-
- pyenv安装与Python管理教程（Ubuntu）
- 本教程旨在解决Ubuntu系统中pyenv命令未找到的问题，详细指导用户如何正确安装pyenv及其依赖，配置shell环境，并利用pyenv高效管理和切换多个Python版本，特别是如何安装和设置为默认Python3.8，确保开发环境的灵活性与稳定性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 287浏览 收藏
-
- FBref隐藏表格提取技巧全解析
- 本文旨在解决从FBref网站提取隐藏表格的问题。FBref网站的部分表格数据隐藏在HTML注释中，导致常规方法无法直接提取。本文将介绍如何通过移除HTML注释，并结合pandas库的read_html函数，根据id属性准确提取目标表格数据，为足球数据分析提供有效支持。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 236浏览 收藏
-
- Python语言种类及特性对比解析
- 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 | 2星期前 | 121浏览 收藏
-
- PyCharm解释器选择指南与建议
- 选择PyCharm解释器时，应基于项目需求、性能、兼容性和生态系统进行决策：1)选择与项目要求匹配的Python版本；2)如需高性能，可考虑PyPy；3)检查项目依赖库的兼容性；4)对于广泛第三方支持，选择CPython。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 483浏览 收藏
-
- Python注塑异常分析方法全解析
- 传统方法难以有效识别注塑工艺异常的原因主要有三点：1.经验依赖性强，难以量化和传承；2.阈值设定单一，无法捕捉多变量组合异常；3.数据孤岛严重，缺乏全面关联分析。注塑工艺异常分析系统通过Python构建，首先依赖传感器采集熔体温度、注射压力、螺杆位置等关键参数，并进行数据清洗、标准化和特征工程，提取如峰值、波动率、标准差等深层特征。随后，采用IsolationForest、One-ClassSVM、LOF或Autoencoders等无监督算法训练模型，实现多变量异常检测。系统部署后可实时预警并集成至MES
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 无监督学习 异常检测 特征工程 注塑 257浏览 收藏
-
- Python中Lock对象怎么用
- 在Python中使用Lock对象可以确保线程安全。1)通过获取锁来确保每次只有一个线程可以执行特定代码块。2)注意死锁风险，始终以相同顺序获取锁或使用threading.RLock。3)减少锁的粒度以优化性能。4)使用acquire(timeout)方法设置锁的超时时间。5)最小化锁的范围，使用with语句自动管理锁，避免忙等待。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 306浏览 收藏
-
- Python构建弹幕情绪分析模型教程
- 构建Python弹幕情绪分析模型可行且具颠覆性价值，其核心在于实时获取弹幕数据并进行清洗、情绪建模与可视化。①数据获取需对接直播平台API或WebSocket，面临协议差异与高并发挑战；②预处理涉及清理表情、重复字符、网络用语及语境理解，是提升模型准确率的关键；③情绪分析可采用词典匹配、机器学习或深度学习模型，如BERT微调；④异步框架如asyncio用于实时处理，确保低延迟；⑤分析结果可实时可视化，为主播提供内容优化、风险预警、互动提升与产品反馈等运营支持。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 运营决策 Python源码 弹幕情绪分析 实时直播 情绪建模 172浏览 收藏
-
- Python字典构建高效迷宫结构
- 本文将探讨在Python中如何使用字典数据结构来高效地表示迷宫。通过将迷宫中的每个单元格作为字典的键，并将其可达的相邻单元格列表作为值，我们可以构建一个清晰且易于导航的图结构。这种表示方法特别适用于路径查找算法，如广度优先搜索（BFS），能够帮助开发者轻松解决迷宫遍历问题。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 354浏览 收藏
-
- Python数据挖掘实战：sklearn算法全解析
- Python在数据挖掘中占据核心地位，已成为事实上的标准。1.它凭借丰富的库生态（如pandas、scikit-learn）提供高效工具，支持从数据获取、预处理、特征工程到模型训练与评估的完整流程；2.数据预处理至关重要，涉及缺失值处理、特征缩放、类别编码等，直接影响模型质量；3.算法选择需基于任务类型（分类、回归、聚类、降维）及数据特性（规模、维度、分布）；4.避免常见陷阱如过拟合、数据泄露和不平衡数据问题，可通过交叉验证、Pipeline封装、采样技术和评估指标优化实现；5.模型优化依赖超参数调优工具
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 263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
- 170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。
- 170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。
- 172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。
- 179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。
- 191次使用
