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。
提到自动化解决方案，相信大部分人会想到用 Python 语言，只需要根据功能场景，编写 Python 脚本即可
bat文件是dos下的批处理文件。批处理文件是无格式的文本文件，它包含一条或多条命令。它的文件扩展名为 .bat 或 .cmd。
在编写和调试程序时，一般我们会在集成编辑环境里写代码和运行，但如果程序比较完善需要快速运行，或者让同事在其他电脑上快速运行时，再打开IDE（Integrated Development Environment , 集成开发环境）运行就有些麻烦了，对方也不一定很熟练使用命令行进行运行，因此在Windows下要解决这个问题一般有两种思路：1，把程序编译为exe文件，就是一个小软件，和QQ等软件的运行方式基本无差别，通过鼠标点击运行；2，另外的做法是编写批处理文件，点击批处理文件就会按顺序执行命令行(在其他电脑运行是需要保证对方正确安装了编程/编译环境，例如是运行Python程序需要安装好Python、Java程序需要安装好JDK并配置好环境变量)。
不少同学都知道，必应每天都会更新壁纸，都十分漂亮，有时候还十分惊艳，同时还会根据每个地区的特色应用不同的壁纸。
必应搜索官网每天都会选取一幅高清美图作为背景，如何让自己的电脑每天同步必应每日图片作为桌面背景呢？
Netskope 的研究人员正在跟踪一个使用恶意 Python 脚本窃取 Facebook 用户凭据与浏览器数据的攻击行动。攻击针对 Facebook 企业账户，包含虚假 Facebook 消息并带有恶意文件。攻击的受害者主要集中在南欧与北美，以制造业和技术服务行业为主。
译者注：如果你对如何在公司产品中引入和运用深度学习模型有浓厚的兴趣，下文也许会给你带来一些帮助。
字处理软件是平时办公必备的同时也是最常用的软件之一，而字处理软件用的最多最频繁的就是微软的word，其扩展名为docx。在日常工作中，可能需要对很多的docx文件进行批处理，例如教师在批阅学生提交的电子版作业时，需要填写日期等信息，假设一个年级有100人，那么100份作业就需要填写100次日期，这个工作是简单的、重复的，那么是不是可以将这个工作交给计算机去做呢？
数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式：
这周一直在折腾一个很常见的需求。打算做成脚本和批处理，将策划从人肉手工和低效中解救出来。
类 Unix 系统中的 Alias，为一段功能命令设置一个别名，然后利用该别名去调用该功能，以此来提升工作效率
在《0基础学习PyFlink——Map和Reduce函数处理单词统计》和《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》这两篇文章中，我们使用了Python基础函数实现了字（符）统计的功能。这篇我们将切入PyFlink，使用这个框架实现字数统计功能。
昨天NVIDIA美国针对Triton on Jetson有一个讲座，我们看看都讲了哪些：
当您打开终端窗口（如 Windows 上的命令提示符或 MacOS 和 Linux 上的终端）时，您会看到一个几乎空白的窗口，您可以在其中输入文本命令。你可以从终端运行你的程序，但是如果你不习惯，通过终端（也称为命令行）使用你的计算机可能会令人生畏：不像图形用户界面，它不提供你应该做什么的提示。
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库，我们可以通过Python语言操作RDDs。
一年半前，我们就决定使用 Python 3 了。我们已经讨论了很长时间，现在是时候使用了！现在这个过程已经结束了，我们已经把生产环境的最后部署都迁移到了 Python 3
在cmd中用PING命令时,出现’Ping’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
解决‘python‘ 、‘pip‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件
正如文章标题所说 揭开「pip不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件」的神秘面纱
说明批处理文件路径与python脚本大致路径：C:\xampp\htdocs\server\public
Spring Cloud Data Flow (SCDF) 是一个用于定义、部署和协调数据处理管道的开源框架，可以支持流式和批处理任务。SCDF 的设计目的是帮助开发人员以更高效和更一致的方式创建、部署和管理数据处理应用程序，从而减少操作复杂性并提高开发人员的生产力。
大家好，我是Connor，今天我为大家带来解决CMD命令无法直接运行 ‘点子’ 进行安装库的问题。
于是，他又做了一个所有程序员都会做的事：进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。
昨天按照大佬的代码，做了一个微信全家福的图片，后面好多人问我是怎么做的，索性我就出个详细的教程吧，我python也是三脚猫功夫，有不对的地方，还请各位大佬手下留情。
为了在python中使用matlab命令，也就是import numpy as np 和 import matplotlib.pyplot as plt这两个命令能运行，需要在cmd命令窗口输入 pip install matplotlib，要不然出现 import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy’的错误。 为达到这一步需要升级pip，这时需在cmd命令窗口输入python -m pip install –upgrade pip ，升级完成之后，输入pip install matplotlib就可以了。
大数据的应用场景一般分为离线处理场景和实时处理场景。这个放在传统开发这里也成立，都是一样的。
在检查完毕以后，我们开始正式使用Python来写点小东西吧！看看Python到底难不难？
首先在某个地方安装安装版的Python，比如虚拟机里，我装的是“python-2.7.1.msi”，然后把安装目录整个拷过来备用。之所以安装版无法做成绿色版，是因为其中的三个主要文件“python.exe”、“pythonw.exe”和“python27.dll（安装在system32目录中）”都依赖于“msvcr90.dll”这个非常恶心的东西。我们需要把它绿色化。 下载并解压缩源代码包，我下载的是“Python-2.7.1.tar.bz2”，然后进入“PCbuild”目录，用Visual Studio 2008打开“pcbuild.sln”文件，注意，“PC”目录下面还有一些早期版本Visual Studio的工程文件，我试过VC6的，根本无法编译，其它没试，不过既然官方都用2008的，那我们也跟着用就是了。 我的Visual Studio 2008装了SP1，编译其中的“python”、“pythoncore”和“pythonw”三个项目得到“python.exe”、“pythonw.exe”和“python27.dll”三个文件，替换备用目录中同名的文件，然后把Visual Studio 2008安装目录中的“VC\redist\x86\Microsoft.VC90.CRT”目录中的“msvcr90.dll”和“Microsoft.VC90.CRT.manifest”也拷到备用目录中，再把备用目录整个拷到一个干净的环境中。执行python.exe，却出错了：无法启动！用Depends工具观察，报依赖错误！ 回过头检查编译生成的manifest文件才发现，原来虽然Visual Studio 2008装了SP1，按理CRT已经升级到了9.0.30729.4148版，但是manifest里链接的还是9.0.21022.8版！所以只能将“python”、“pythoncore”和“pythonw”三个项目的属性作如下设置：
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
Python 的版本很多，本例中选择 Python 2.7，安装这个版本的 Python 可以直接使用自带的数据库 SQLite（没听过，在这就不使用了）。你可以从 Python 官网下载 Python，但你要知道在景德镇访问不了 Python 官网是很正常的（GFW赢了），所以我往 xun6 上传了个 Python 2.7，这个版本的 Python 是 .msi 格式的，所以直接安装即可，我将 Python 2.7 安装在了 D:\Python 下（请注意目录）。
关键字：（任务调度、批处理、Spring cloud dataflow、上交所技术）
对于这种简单的步骤，我们每天都会重复无数次，所以巨懒如我就干脆搞个小脚本，直接点一下就提交了。。
2020 年 10 月 Cloudera 收购了 Eventador，Cloudera Streaming Analytics (CSA) 1.3.0 于 2021 年初发布，该版本是从收购中合并 SQL Stream Builder (SSB) 的第一个版本，它将丰富的 SQL 处理带到已经很强大的 Apache Flink 产品中。
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习（ML）生态系统”以来，该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
2 月 7 日，谷歌通过博客正式发布了 TensorFlow Fold，该库针对 TensorFlow 1.0 框架量身打造，可以帮助深度学习开发者根据不同结构的输入数据建立动态的计算图（Dynamic Computation Graphs），简化了模型训练阶段对输入数据的预处理过程，提升了系统的运行效率。 一般而言，大部分的深度学习项目都需要对模型的训练数据进行一定程度的预处理。在这个过程中，各种不同规模和结构的输入数据（例如不同分辨率的图片数据）将被裁剪成相同的维度和尺寸，然后被压入栈，等待模型训练
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。
Apache Beam是Google开源的，旨在统一批处理和流处理的编程范式，核心思想是将批处理和流处理都抽象成Pipeline、Pcollection、PTransform三个概念。Apache Beam本身是不具备计算功能的，数据的交换和计算都是由底层的工作流引擎（Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, and Google Cloud Dataflow）完成，由各个计算引擎提供Runner供Apache Beam调用，而Apache Beam提供了Java、Python、Go语言三个SDK供开发者使用。
一个手机不可能同时安装1000个apk，需要考虑每50-100个作为一组，进行安装，验证后卸载测试。
首先输入任务的名称，描述写不写无所谓，不过如果要长期运行还是最好写一下，便于之后快速了解这个任务是干吗的。填写完毕点击下一步。
我们在Windows系统下使用Vivado的默认设置调用第三方仿真器比如ModelSim进行仿真时，一开始仿真软件都会默认在波形界面中加载testbench顶层的信号波形，并自行仿真1000ns后停止。当我们想查看对应模块的波形时，需要自己去手动添加，并且为了防止跑一段时间仿真后，添加新模块或者信号却发现没有记录波形，就要提前手动在控制台上执行log -r ./*命令来实现对全部信号波形的记录。但是每当我们修改完代码，关闭重启仿真器再一次仿真时，就需要将之前的操作（删改添加对应模块信号，执行log -r ./*等）重新完成一遍才能继续跑出想看的信号波形。尽管可以通过将仿真时添加的模块信号保存为*.do文件，下次仿真通过执行do *.do的形式来快速添加之前波形；但在频繁修改代码，需要经常重新仿真的情况下，每次都手动去添加信号的操作会比较影响到我们的情绪，那么能否通过脚本语言比如Python来实现一键仿真并自动添加好所需要的模块信号呢？
刚刚，英伟达发布了一款开源软件TensorRT-LLM，能够加速H100上大型语言模型的推理。
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 以下是大会中讨论的数据科学家在未来可能使用的八个Python工具。 SFrame和SGraph 峰会上的一个重磅消息是Dato将在BSD协议下开源SFrame和SGraph。SFrame(Scaleable Data Frame)是一个为大数据处理优化内存和性能的数据框(DataFrame)结构。SGraph是一个类似的概念，但代表的不是数据框而
简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境下直接用numpy训练或部署深度学习模型。这也是为什么会出现Theano, TensorFlow, Caffe等深度学习框架的原因。但是numpy有其独特的优势：底层、灵活、调试方便、API稳定且为大家所熟悉（与MATLAB一脉相承），深受研究者的青睐。JAX的主要出发点就是将numpy的以上优势与硬件加速结合。现在已经开源的JAX ( https://github.com/google/jax) 就是通过GPU (CUDA)来实现硬件加速。出自：https://www.zhihu.com/question/306496943/answer/557876584
最近，鱼皮遇到点麻烦事儿，需要对 几千个 PDF 文件做统一处理，比如删除所有 PDF 的前几页、或者给所有 PDF 添加封面等。
在Eclipse上安装和搭建Python开发环境需要以下五步完成： （第一步）下载最新的Eclipse安装包。 我是基于Python版本python-3.6.4。python-3.6.4要求的Eclipse高版本，我选择了最新的Eclipse版本：eclipse-java-oxygen-2-win32-x86_64.zip 下载eclipse-java-oxygen-2-win32-x86_64.zip，可以到Eclipse官方网站：https://www.eclipse.org/downloads/eclipse-packages/ 在这个页面选择版本系列：Eclipse IDE for Java Developers
如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议。
很多Python初学者在使用Python时，会遇到环境的问题，比如无法使用pip命令安装第三方库的问题，如下图：
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