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- 这项练习帮助我微调了我的代码从复杂性到简单性
- 我最近开始学习Python，并尝试解决标记等级问题。起初，我感到不知所措，所以从简单的方案入手。然而，我的第一个代码过于复杂，用来完成这项简单的任务。如下所示：使用了字典推导等方法。但经过多次尝试和改进后，我发现自己最初的代码难以理解。编写高效的代码比简单地遵循教程要困难得多，需要深入理解概念以及如何将不同的概念结合起来应用。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 346浏览 收藏
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- 及时的工程？你做错了
- 避免AI编码陷阱：清晰的规范胜过“及时工程”无需成为所谓的“及时工程师”就能通过AI高效编码。关键在于编写清晰简洁的规范。许多团队都发现，过度复杂的提示是AI编码失败的主要原因。冗长的语句和含糊不清的描述会让AI难以理解目标文件及修改原因。建议使用简洁的语句，例如“已知条件、目标条件、操作时机”的结构，避免长篇大论。另一个常见错误是将目标和细节混淆。每个提示应专注于具体或一般目标。建议先从一般性查询开始，例如在修改组件前先搜索代码库查找组件依赖项。或者，在完成任务后，可以提出后续问题，例如：“我们
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 384浏览 收藏
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- 一天 - 例外处理，糟糕的例子
- Python异常处理：最佳实践与常见错误异常是程序运行过程中发生的意外事件，可能导致程序中断。Python的异常处理机制允许我们优雅地处理这些错误，防止程序崩溃。本文将探讨Python异常处理的最佳实践，并分析一些常见的错误示例。什么是异常？异常是一个事件，在程序执行期间发生并可能导致程序突然停止。Python中的异常处理机制允许您处理程序执行过程中可能发生的错误。这通常使用try...except...finally块实现。try...except块最常见的异常处理方法是使用try...ex
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 357浏览 收藏
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- Pytorch的中心牛
- 给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了牛津iiitpet（）。centercrop（）可以裁剪图像，以此为中心：*备忘录：>初始化的第一个参数是大小（必需类型：int或tuple/list/list（int）或size（））：*备忘录：是[高度，宽度]。>必须是1个<=x。元组/列表必须是具有1或2个元素的1d。单个值（int或tuple/list（int））是指[size，size]。第一个参数是img（必需类型：pil图像或张量（int））
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 229浏览 收藏
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- 数据结构和算法的最终指南| mbloging
- 数据结构与算法(DSA)是程序员的必备技能。无论您是开发Web应用、优化代码还是准备技术面试，扎实的DSA基础都至关重要。本指南提供一系列文章，循序渐进地帮助您掌握DSA核心概念，从基础知识到高级算法。算法效率基础在学习算法之前，理解大O符号和时间复杂度至关重要。这能帮助您分析不同算法的效率，并做出更明智的选择。大O符号简化：算法效率指南-学习大O符号的基础知识及其在算法效率评估中的作用。JavaScript数组操作的时间复杂度-深入了解常见JavaScript数组操作的时间复
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 396浏览 收藏
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- 使用AWS SND OpenWeather API的天气数据收集系统
- 项目介绍大家好！这是我的第一篇博客文章，我将记录我的学习过程，希望能帮助到大家。我拥有全栈开发经验，并在微软实习期间接触了一些DevOps工具。为了更深入地学习云计算，我参加了31天的DevOps编码挑战。第一天挑战是使用AWSS3和OpenWeatherAPI创建一个天气数据收集系统。本文将介绍我构建这个应用程序的步骤。项目概述这是一个Python应用程序，它利用OpenWeatherAPI获取多个城市的实时天气数据，在终端显示数据，并自动将数据存储到AWSS3存储桶中。将数据存储在可扩
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 175浏览 收藏
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- 使用setFit查询预处理的多头分类器
- 客户至上的应用程式，查询预处理是确保精准路由和行动决策的关键步骤。我并没有训练独立的模型，而是将拟合与多头分类器结合使用，这是一个拥有独立分类头的共享嵌入空间。每个分类头专注于一项特定任务，允许针对任务的学习，同时通过共享表示保持效率。利用（意图、领域、HITL（循环中的人））组创建正负样本对进行对比学习，确保模型有效区分相关查询。这种结构化方法平衡了效率和灵活性，非常适合需要既精准又可扩展的实时查询分类应用。这只是一个范例，您可以根据需求进行调整。链接到代码库
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 479浏览 收藏
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- 掌握TCPDUMP和PYTHON的道德黑客：网络数据包分析
- 构建道德黑客机器人需要选择合适的网络分析工具。tcpdump就是一个强大的命令行工具，能够实时捕获和检查网络流量。分析这些网络数据包，可以深入了解网络安全，因此tcpdump对该项目至关重要。概述理解TCP协议及其重要性使用tcpdump捕获数据包使用Python和Scapy分析数据包Scapy的关键特性使用Python处理pcap文件示例输出网络监控用例道德黑客的法律和道德考量道德黑客最佳实践理解TCP协议及其重要性TCP（传输控制协议）是确保网络数据可靠传输的核心
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 237浏览 收藏
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- Python周末任务
- 任务：1认为您的文件夹中有很多照片。检查他们的属性。在属性中，您创建了日期。将所有具有特定创建日期的照片移动到其他文件夹中。>importosimportshutilimportdatetimesource_folder=r"/home/guru/Desktop/Guru/Python/images"destination_folder=r"/home/guru/Desktop/Guru/Python/images2"target_date="20
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 180浏览 收藏
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- 缩放数据分析：用霓虹灯，气流和简化建立起动套件
- 构建数据分析项目不再令人望而生畏！本指南提供一个轻量级、灵活且易于上手的解决方案，帮助您快速搭建一个功能强大的数据分析平台。它自动化数据收集、无服务器数据库存储以及交互式仪表板展示，所有操作都基于Python完成。本例使用CoinGecko的加密货币数据进行演示，但您可以轻松替换成任何其他数据集。核心技术栈本项目基于以下三个关键技术：Neon(无服务器PostgreSQL):提供自动扩展的无服务器PostgreSQL数据库，无需管理底层基础设施，非常适合数据分析项目。Airflow
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 150浏览 收藏
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- 基于深面的图像相似性 /相似分散的gradio应用程序 - 可用于批量排序AI图像 - 也可以在真实图像上使用
- 图像相似度排序工具：基于DeepFace的批量图像比较本工具利用DeepFace库进行图像相似度计算和排序，帮助您快速有效地对大量图像进行比较，尤其适用于对AI生成的图像进行质量评估和筛选。下载地址:安装程序zip文件：https://www.patreon.com/posts/121335747技术基础:该应用程序基于强大的DeepFace库(https://github.com/serengil/deepface)，支持多线程处理，批量处理效率高。为了获得最佳性能，请确保已正确安装Te
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