在做独立博客的时候,特别是对于程序员来说,代码高亮是很重要的一个组件。我也接触过几款不同的代码高亮引擎。衡量一个高亮引擎的好坏有很多不同的方面:分词、性能、稳定性、主题丰富性。本文将专注分词的表现,对几款流行的高亮引擎以及 IDE 做一个横向对比。
告别枯燥,通过学习有趣的小例子,扎实而系统的入门Python,从菜鸟到大师,个人觉得这是很靠谱的一种方法。通过一个又一个的小例子,真正领悟Python之强大,之简洁,真正做到高效使用Python.
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神,而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
选自Uber 作者:Rui Wang等 机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 近日,Uber 开源了神经进化算法开发的交互式可视化工具 VINE,该工具可以轻松实现神经网络群体的各种特定指标以及适应度分数的可视化和随时间的变化,用户可对其进行实时评估。此外,VINE 还支持默认功能之外的高级选项和自定义可视化。 VINE 项目地址:https://github.com/uber-common/deep-neuroevolution/tree/master/visual_inspector 对于 Uber 的产业
input()是内置函数,用来获取用户输入,返回值为字符串。当用户未输入时,程序会停止向下执行,等待用户输入。
最近,基于大模型的代码生成已经普遍应用于各大开发软件中。但是,LLM的固有偏见会影响其代码生成的创造性,
学习python的过程分为四个阶段:了解python、找个例子练手、做项目、能力提升。
UIUC清华团队的研究人员发布了Magicoder,不到7B参数,就能在代码生成领域与顶级代码模型不相上下。
Hugging Face 技术负责人 Philipp Schmid 表示:“代码自动补全工具,如 GitHub Copilot,已被超过一百万开发者使用,帮助他们的编码速度提高了 55%。看到像 Magicoder 和 OSS-INSTRUCT 这样的开源创新超越了 OpenAI 的 GPT-3.5 和 Google DeepMind 的 Gemini Ultra,真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展,也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 对于优步的规模来说,机器学习的进步可以显著提高更运输方案的技术,使之更为安全可靠。最近优步人工智能实验室发布了一个可以做到这点的进化算法:深度神经进化(deep neuroevolution),与进化策略(ES)和遗传算法(GA)一样,他可以帮助训练深度神经网络去解决困难的强化学习(RL)问题。 最近深度神经进化的越来越得到重视,其中主要贡献来自 OpenAI,DeepMind,Google Brain和Sentient,这增加了对帮助该领域研究人员的工具的
Linux下的可以施展的最炫的魔法是什么?相信不同的人说法不同,但是如果没有管道,那么恐怕在绚丽魔法的都会失去魔力
什么是流程控制,简而言之,控制事物的执行流程就是流程控制,在代码里,就是控制代码执行流程,Python自然也是可以对代码执行流程进行控制的。
我是GTD的重度用户,GTD中讲究将所有事情先收集起来再说,所以收集操作越快越好,这样才不至于把手边的工作打断。很多老牌的GTD工具软件支持发邮件实现快速收集,比如OmniFocus,所以我的Windows桌面上放着一个script脚本,用于把待办事项一键发送到我的OmniFocus服务器,它会自动同步到我的手机上的OmniFocus,省去了我在手机上繁重的手指录入操作。 永远不要学编程,而是用编程,来和我一起探索如何用Python发邮件吧。 第一步:搜索大法 运用《零基础都需要哪些基础》里提到的第一条技巧
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列表(list)、 元组(tuple) 和字典(dict)是Python中非常常用的三种集合类型数据结构,这三种数据结构都可用于保存多个数据项,这对于编程而言是非常重要的。这是因为程序不仅需要使用单个变量来保存数据,还需要使用多种数据结构来保存大量数据,而列表、元组和字典就可满足保存大量数据的需求。
游戏发行业务中,对游戏进行测试是保证游戏质量重要的一环。传统人工测试的方法费时费力、容易出错,所以自动化测试技术显然才是更好的解决方案。而 appium 就是自动化测试的最优秀的方案之一,新手上路可以通过 appium 官方的 Getting Started - Appium 快速入门。
通常情况下Map是一种数据结构组成的一组键值对,Map中的key值是唯一的;Map是开发过程中经常被用到的一种数据结构,如何正确使用它,是每个Java开发人员都要掌握的,下面整理了使用Map的一引起注
duckdb 是 python 中高性能分析型数据库,它里面有一套很神秘的"关系" 和 表达式函数。今天我们来盘一盘。
int是JAVA八大基本数据类型(byte,shor,int,long,char,boolean,float,double)之一。 JAVA语言为八大基本数据提供了包装类,Integer对应是int类型的包装类,就是把int类型包装成Object对象。
属性选择器 属性选择器可以根据元素的属性和属性值来选择元素,CSS3中新增的3种属性选择器: E[att^=value]属性选择器是指选择名称为E的标记中的att属性,att属性值包含前缀为value的子字符串。 范例: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style type="text/css"> p[id^=one]{ /* 只要是前缀即可,也可
主线程从任务队列中读取事件,这个过程是循环不断的,所以整个的这种运行机制又称为Event Loop(事件循环)
今天给大家介绍一下SpringBoot中实现拦截器级别URl过快访问拦截,并利用JPA实现IP黑名单的功能。 上一节中已经将中已经介绍了在控制器层面上面的URL拦截,这一节则侧重于网站全局式的拦截。就
最近在做接口自动化测试,发现之前写好的框架,每写一条用例都要写一个test函数,这样子就会造成了很多冗余代码,对以后的用例维护也很不方便。对于一个接口测试用例有很多条,就会对应有很多组数据,目前的做法是一组数据,一个test函数。这样子代码很多重复冗余,最后我把它进行了升级,把测试数据全部都填写在Excel表格里面,然后读取处理一个list,再通过ddt传递给test函数,这样子一个test函数就可以处理很多组数,下面来说一下这个ddt。
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括:
上周我们讲解了页面浮动之后产生的问题,以及针对这个问题所采取的措施——清浮动,同时罗列了好几种清浮动的方法。那本周我们再来继续上次给大家分享的如何找标签的问题,那其中就包含了CSS选择器的详解,选择器的优先级介绍以及所有选择器的权重计算等一系列的问题。 本文内容概要: 1 上周作业讲解 2 CSS选择器介绍 3 选择器的优先级 4 选择器的权重值 一、上周作业讲解 上周给出的作业是罗列清浮动的方法,大家如果查看了文章,相信都能得到答案,所以小编这边就简要的讲述下吧!清浮动方法:空标签清浮动、br标签清浮动、
作为一种进化算法,遗传算法(GA, Genetic Algorithm)的基本原理是将问题参数编码为染色体,进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。
https://work.weixin.qq.com/api/doc#90000/90135/90236/%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%B6%88%E6%81%AF
目录 Python 流程控制--分支结构 1、结构分类 顺序结构 分支结构 循环结构 2、分支结构详解 分支结构 定义格式: if 单支结构 if 双分支结构 if 多分支结构 Python 流程控制--分支结构 流程控制即控制事物的执行流程,执行流程分为顺序结构、分支机构、循环结构 思维导图为: 📷 1、结构分类 顺序结构 📷 分支结构 📷 循环结构 📷 注意!! 1、顺序结构是按次序先后执行,python中执行程序的顺序就是自上而下的。 2、在分支结构和循环结构章,条件判断都会转换成布
最近看了几篇文章,介绍函数传参数的,下面一一介绍,希望对你理解Python有帮助。
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看,遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论:”适者生存,不适者淘汰“,将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。
OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的,但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星,它并不追求大而全,但它实现的每一个模块和特性,都几乎是高质量开源算法的典范。
正值毕业季,小编这里简洁明了地讲述一下自己毕业设计相关的算法。 当初之所以跟着导师学习进化算法,首先很有意思的一点是,进化算法是一种种群类算法,设计算法思路的时候感觉就像在玩策略游戏,讲求如何排兵布阵
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/multiplicative_seasonality
最近在项目中需要将结果导出到HTML中,在网上搜索的时候发现了这个库,通过官方的一些文档以及网上的博客发现它的使用还是很简单的,因此选择在项目中使用它。 在使用的时候发现在Python3中有些问题,网上很多地方都没有提到,因此我在这将它的使用以及我遇到的问题和解决方案整理出来供大家参考 本文主要参考pyh中文文档 下载的样本也是该文中提到的地址
在没完善一个程序之前,我们不知道程序在哪里会出错,与其让它在运行最崩溃,不如在出现错误条件时就崩溃,这时候就需要assert断言的帮助
最后我现有的感觉是, 在HTTP服务器上放一个证书, 在原本的HTTP访问之前客户端先检查证书是否正确
在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理,并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。在本篇中我们将会以实现遗传算法为例子,讲解一些更深入的MPI概念以及函数并投入使用。
LobeChat 是一个开源的、可扩展的高性能聊天机器人框架。它支持一键免费部署私有 ChatGPT/LLM Web 应用程序。
一开始,Yandex公司推出的BEM,包括了规范以及其配套构建工具。如今提到的BEM主要是指其中的规范,在BEM最新的推广页中,对其的描述为:
将 javascript 代码迁移到 python,但我一直在尝试获取 python 版本 Math.random().toString(36)
本文实例讲述了PHP中抽象类,接口功能、定义方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
Pezzella F, Morganti G, Ciaschetti G. A genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem[J]. Computers & Operations Research, 2008, 35(10): 3202-3212.
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
FastAPi 使用 API 的 OpenAPI 标准为所有 API 生成 schema
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/uncertainty_intervals
在《零基础学编程022:函数的世界》中我们写了一个函数,通过访问新浪的实时行情服务,得到股票的开盘价。 import urllib.request as req def price(stock) : url = 'http://hq.sinajs.cn/list=' + stock with req.urlopen(url) as f : hq = f.read().decode('GBK') v = hq.split(',') retur
深度学习在近年来取得了巨大的成功,尤其在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。然而,深度学习的一个局限性是需要大量的标注数据来进行训练,而标注数据的获取成本往往很高。为了解决这个问题,研究者们提出了许多半监督学习的方法,其中一种被广泛应用的方法是协同训练(Co-training)。
koa2 中操作的cookies是使用了npm的cookies模块,源码在https://github.com/pillarjs/cookiesopen in new window,所以在读写cookie的使用参数与该模块的使用一致。
BeanShell 有的内置变量,JSR223 也会有对应的变量,这里 JSR223 效率更高,所以以它为栗子
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