分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题，而不是如果这样做。最先进的ML模型（例如BERT）具有数亿个参数，而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
工欲善其事，必先利其器。对于程序开发而言，需要的就是一个良好的开发环境。对于C，C++, java等静态性语言而言，需要通过IDE(集成开发环境)来便利开发过程；对于perl, python这种动态性语言而言，其开发环境的搭建就显得简单多了，只需要安装好对应的解释器，以及选择一个顺手的编辑器即可。
用kimichat可以非常方便的自动生成程序代码，有些小程序可能会频繁使用，如果每次都在vscode中执行就会很麻烦。常用的Python代码，可以直接做成一个window程序，点击就可以打开使用，方便很多。
如果想在某个文件夹里打开特定的ipython文件，方法见下图：然后再输入jupyter notebook（同上）当然你也可以使用指令cd 进入对应文件夹
在python交互式解释器里，你可以写简单的代码，尽管复杂的代码你也可以写，但不建议那样做。我们写一些简单的代码，有时仅仅是为了验证一些想法，想立即知道是否可行，或者是在初学阶段，希望快速的验证自己所学习的知识，都可以在python交互式解释器里编写和执行代码。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
一款优秀的开发环境，不仅能提高 coding 效率，还拥有强大的扩展能力，那么 Jupyter Notebook 就是不二之选。
TinyPNG是一个免费的在线批量压缩图片服务,但Web端有单次20张和单个文件5M的限制.同时TinyPNG官方提供了API,API限制每月500张,完全满足个人使用.本文将介绍使用Python脚本来批量压缩图片.
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
补充知识：在jupyter中读取CSV文件时出现‘utf-8′ codec can’t decode byte 0xd5 in position 0: invalid continuation byte解决方法
聊天机器人在与企业和其他组织进行互动方面越来越受欢迎。它们可以用于提供客户服务、回答问题，甚至生成创造性内容。构建自定义聊天机器人可以极大地改善客户体验并自动化任务。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
https://esthermakes.tech/blog/2021/01/09/lanenet-on-nvidia-jetson/
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
在这篇文章里，我们将探讨一些常见和不常见的Python文件格式，我会给出一些代码案例，以及分享这些文件格式的常用场景、优缺点，以及如何在这些文件格式之间进行转换~
（以前称为IPython Notebook）是一个开源项目，可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
导读 安装环境 大家和我一起搜索一下anaconda（注意用谷歌浏览器https://www.continuum.io/downloads）： 在首页我们可以看到： 你是初学者，建议你下载左边的Py
本文介绍了如何在abaqus中编写Python脚本，包括创建脚本的三种方法、在abaqus中运行脚本的七种方法以及从屏幕启动脚本的两种方法。通过这些方法，用户可以方便地在abaqus中编写和运行Python脚本，实现自动化操作和优化。
本人使用的是Jupyter notebook 编辑器做数据分析的，API 是pyspark,有时候需要把 pyspark DataFrame 转成 pandas Dataframe,然后转成CSV 文件去汇报工作，发现有中文导出的时候是乱码，问了运维的同事的他们已经设置成了UTF-8 的模式，我在代码里也设置了UTF-8 .
在机器学习和数据科学领域，Jupyter已经家喻户晓。它把笔记、代码、图表、注释融合在一个交互式的笔记本里，还能添加各种扩展功能。可谓机器学习入门进阶研究之神器。
CVE-2017-0199：Microsoft Office RTF 漏洞利用指南 From ChaMd5安全团队核心成员 zusheng 一、介绍 FireEye最近检测到利用CVE-2017-0199安全漏洞的恶意Microsoft Office RTF文档，要知道CVE-2017-0199可是此前尚未公开的漏洞。当用户打开包含该漏洞利用代码的文档时，恶意代码就会下载并执行包含PowerShell命令的Visual Basic脚本。 FireEye已经发现了一些通过CVE-2017-0199漏洞下载并
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
本文将讲解如何使用带有argparse库的命令行界面运行Python脚本。命令行界面（CLI）允许我们通过在Shell（如果使用的是Windows，则为命令提示符）中键入命令来执行程序。我们可以在命令行上键入不同的参数并将这些参数传递到脚本中，而不是每次运行脚本时都更改.py文件中的代码。因此，使用CLI是非常灵活和方便的，而且，从黑屏启动程序会让你更酷，更像一个真正的程序员。
（二）掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，目前支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言，Python为原生语言。如果安装了Anaconda，就会
打开终端输入: jupyter notebook ，这是就会在浏览器上打开一个jupyter notebook工作页面。
提示和技巧总是非常有用的，在编程领域更是如此。有时候，小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物，可以成为实用的效率助推器。所以，我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧，在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的，而有些可能是新鲜的，我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
jupyter notebook作为一个强大的python IDE，有一些自带的魔法命令（Magic Command），可以帮我我们高效的运行程序 。
本文将向你展示如何使用Python xlwings库自动化Excel。毋庸置疑，Excel是一款非常棒的软件，具有简单直观的用户界面，而Python是一种强大的编程语言，在数据分析方面非常高效。xlwings就像胶水一样，将两者连接到一起，让我们能够同时拥有两者最好的一面。
如果你想用Python进行数据分析，那么Jupyter notebook是你必须要熟练掌握的工具之一，而Notebook也有很多省时好用的小技巧，本文将分享我在使用Notebook时习惯使用的一些操作！
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Anaconda数据保存的问题，一起来看看吧。问题描述：
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言，Python为原生语言。如果安装了Anaconda，就会自动包含。Anaconda的安装见之前的文档Linux学习 - Conda软件安装方法。 其界面如下：点击右侧的-就可以新建一个notebook。 📷 这是一个Notebook的界面，鼠标点击即可写代码；点击运行代码；按图示更改每个输入框的内容属性，选择和，写完内容点击运行就可以运行代码或转换Markdown文
在Python3中，对中文进行了全面的支持，但在Python2.x中需要进行相关的设置才能使用中文。否则会出现乱码
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题，而往往最简单的问题也最容易犯错。其中，搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题，荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文，在文中他分享了用 Visual Studio（VS）和 python 设置自己的数据科学工作区的经验，AI 开发者将全文编辑如下：
笔记：本章没有介绍Python的某些概念，如类和面向对象编程，你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识，我建议你学习官方Python教程，https://docs.python.org/3/，或是通用的Python教程书籍，比如：
a)#→宫格建→加输入内容→回车键，其中#表示标题一，##表示标题二以此类推至######为止
打开Notebook，可以看到主面板。在菜单栏中有Files、Running、Clusters、Conda四个选项。用到最多的是Files，我们可以在这里完成notebook的新建、重命名、复制等操作。具体功能如下：
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