Ipywidgets在Jupyter生态系统中扮演着重要角色，它带来了用户和数据之间的互动。小工具组件是多种的Python对象，通常在Jupyter Notebook或JupyterLab中具有可视化表示：按钮，滑块，文本输入，复选框等。
1. 最近我们将进行2期学习小组，面向完全零基础的Python入门学习小组已经开始，第一次任务的讨论将于明晚(15号)进行，现在上车还来得及
我们编程教室的公众号就像一本厚厚的 Python 教材，涵盖了从零基础入门到 Web 开发、数据分析、图像处理、游戏开发、微信小程序等多个进阶方向的内容。六年多来的撰文和答疑，基本涵盖了一个初学者在入门早期可能遇到的各种问题。
LeetCode 每月都会搞每日一题活动，昨天的题目是贪心算法类型，折腾好久才做出来，索性今天就围绕贪心算法多看几道。
这是以前大学时做项目出现的问题，现在把它挪上来，希望给遇到问题的未来大佬给出一些小的思路，请大佬们不要大意的帮我改正，如果出现问题或者有更好的解决方法，希望大家可以给出，谢谢！
在不使用python内置的排序函数的情况下，如何对一个序列按照从小到大的顺序进行排序？
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作，确实他们都能很好对应起来，这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念，比如说 Excel 中的透视表，在 pandas 中就有一一对应，本系列已经讲解过。
在你开始使用 Django 之前，你需要先安装它。我们有一个 完整安装指南 它涵盖了所有的安装步骤和可能遇到的问题；本指南将会给你一个最简单、简洁的安装指引。
几天前看到个 1 分钱学 Redis 的课程，近乎白嫖的价格，买完发现所谓的课程毫无质量可言，拉的群组是另一门 Java 开发课程的推广群。
通过自学turtle函数，并利用python的turtle函数进行绘图，绘出小组成员“罗兰”的名字。并为“罗兰”设置星空背景，要求星空是动态图，且罗兰二字用黄色进行填充。
虽然Django 满满的便捷性让Web 开发人员活得轻松一些，但是如果不能轻松地部署你的网站，这些工具还是没有什么用处。Django 起初，易于部署就是一个主要的目标。有许多优秀的方法可以轻松地来部署Django：
六月份TIOBE编程语言排行榜，位居第二名的Python与第一名C语言之间的差距正在逐渐缩小。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。 要说杀手级的库，很难排出个先后顺序，因为python的明星库非常多，在各个领域都算得上出类拔萃。 比如web框架-Django、深度学习框架-TensorFlow、自然语言处理框架-NLTK、图像处理库-PIL、爬虫库-requests、图形界面框架-PyQt、可视化库-Matplotlib、科学计算库-Numpy、数据分
从事数据科学家的工作，不仅意味着你将能够在工作中实践前沿的技术去解决业务问题，同时意味着丰厚的薪水。这两者都能给你带来巨大的成就感。
自动化测试对于现代web开发者来说，是非常实用的除错工具。你可以使用一系列测试– 测试套件 – 来解决或者避免大量问题：
言必称数据的时代，造就了很多数据相关职业。你有没有注意到，不仅是BAT这类大公司，连很多的初创企业都开始设“数据科学家”职位。数据科学家到底需要那些技能？小公司的数据科学业务如何开展？来自巴西的初创企业GetNinjas的数据科学家Lucas Fonseca Navarro现身说法告诉你：小数据科学团队，照样可以风生水起。
通过自我克制，自我学习的形式，把基础搭建好。在平常的工作中，很难腾出有效的，充足的时间去学习。所以自我学习阶段，我给自己定的时间点是晚上下班后。这样在不影响正常工作的前提下，自我提升。从目前的情况来看，在实际工作中，主要是缺乏对基础概念的理解，基本工具细节的使用，所以自我学习的重点在夯实基础。
框架（Framework）是整个或部分系统的可重用设计，表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法；另一种定义认为，框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。 可以说，一个框架是一个可复用的设计构件，它规定了应用的体系结构，阐明了整个设计、协作构件之间的依赖关系、责任分配和控制流程，表现为一组抽象类以及其实例之间协作的方法，它为构件复用提供了上下文（Context）关系。因此构件库的大规模重用也需要框架。 今天给大家分享49篇【后端编程框架】相关精选学习资料，其中不
前言 xadmin首页上有个添加小组件按钮，打开的时候会报错“render() got an unexpected keyword argument 'renderer'” 环境： python3.6 django 2.1.2 xadmin 2
小组中每位都有一张卡片 卡片是6位以内的正整数 将卡片连起来可以组成多种数字 计算组成的最大数字
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 我是土木工程系 2019 级博士生毛灵栋。我报名参加大数据能力提升项目是在我刚入学的一年级。当时我
大数据文摘出品 Python太慢了！ 除了这个缺点，Python可以说是有无数个优点，但就是这个缺点，让无数程序员吐槽不已。 现在，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过一个新的编译器来改变这种状况——Codon。 Codon 是一个新的基于 Python 的编译器，能让用户编写的 Python 代码，运行效率与 C 或 C++ 程序相当。 这很香了。 装上了涡轮增压的 Python Python 的主要优势在于语法简单易学，这样许多非专业程序员也能体会到编码带来的乐趣。 “
回归最初是遗传学中的一个名词，是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的，他在研究人类身高的时候发现：高个子回归人类的平均身高，而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高； 回归整体逻辑 回归分析（Regression Analysis） 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3… …)之间的回归模型，来预测因变量y的发展趋向。 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分析的步骤 根据预
如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。
抓取豆瓣小组讨论贴列表，并通过列表中各帖子链接获取帖子的详细内容（评论文本）。两部分数据都写入在网页html源码中，基本不涉及ajax请求。
就个人发展而言，选择学习的技术与要就读的大学可谓同等重要。如果决定做错了，那往往会收到一堆麻烦，而不是想要的高薪工作。我想，现在你点开这篇文章，就代表你已考虑选择Python开发作为未来的就业方向。
在我2015年刚加入PIXOMONDO北京的时候，那时候PXO还是3ds Max的流程, 里面有很多很棒的工具 其中就有个Carlos Anguiano 用Maxscript写的SuperShelves吸引到了我, 去年我机缘巧合加入了网易游戏这边大多以3ds Max为主，想到未来需要帮美术们快速部署工具就索性花了几个小时借鉴了SuperShelves的逻辑写了一个纯python的版本出来，今天在这里就是向大家分享这个小工具， 如果你是TA/TD需要在3ds Max中快速部署你的小工具小脚本分享给项目组中的人使用这个十分方便了
github pull request: https://github.com/rust-lang/rust/pull/77858
您提供的内容主要描述了关于代码复现和项目复现的学习情况，以及学生在这过程中的学习态度和方式。以下是对您内容的理解和分析：
以小组为单元进行实验，每小组5人，小组自协商选一位组长，由组长安排和分配实验任务，具体参加实验内容中实验过程。
权当Go练习打的娱乐，Go有很多编程语言的影子，相对于C C++ Python Java而言，Go有C和C++的指针，有面向对象，输入像C，输出和Java、python差不多。
关注了很多技术类公众号的读者肯定有这样一个感受，SpringBoot相关的文章铺天盖地，并且SpringBoot相关的文章阅读量、收藏量都很高，这也从侧面反映了SpringBoot技术的火爆。 一切都在证明，SpringBoot已经成为了Java程序员必备的技能。并且可以预见的是未来SpringBoot的发展还会更好，说SpringBoot是当今最重要的Java框架也不为过。 具体来说，SpringBoot的设计目的是用来简化Spring应用的初始搭建以及开发过程，默认帮我们做了很多“地下工作”，是一个集大
TIOBE发布了2020年9月的编程语言指数。TIOBE为Rust给出了0.92%的指数，同比8月的0.74%上升了三分之一，也是该指数历史上首次超过0.8%。目前，在TIOBE跟踪的所有编程语言里，Rust位列于第18名，超过了随后的Dart和Objective-C两门语言。
作者：Yang Zhou 翻译：陈之炎 校对：赵茹萱 本文约2000字，建议阅读8分钟本文介绍了精心挑选的9个函数装饰器，它将展示Python的优雅。 函数装饰器有事半功倍的力量。 Wallhaven 提供 图片 “简胜于繁。” Python函数装饰器是“Python zen”哲学的最佳特性。 装饰器助力用更少、更简单的代码来实现复杂的逻辑，并在其他地方实现重用。 有许多很棒的内置Python装饰器使编码变得更为容易，只使用一行代码便可向当前的函数或类中添加复杂的函数。 行胜于言，接下来，来看看精心挑选的
使用 OpenTelemetry 实现可观测性不仅仅是技术问题。了解成功推广的最佳实践非常重要。
翻译：陈之炎 校对：李海明 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了OpenCV使用XML和YAML文件实现的输入输出。 目标 本小节将回答以下问题： 如何使用YAML或XML文件打印和读取文本输入到文件和OpenCV？ 如何对OpenCV数据结构做相同的操作？ 如何为自定义的数据结构做相同的操作？ OpenCV中cv::FileStorage , cv::FileNode 和 cv::FileNodeIterator 的数据结构和使用方法。 源代码 C ++ 可以在原文下载源代码,也可以在
在互联网上，有很多Python科学和数据分析相关的社区(Community)，用来解决相关的问题通常是非常有帮助的。下面的列表列出了常用的社区：
在节前的一次推送中，我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑，使用Python来完成同样的数据分析。只不过，Py实现起来，更简洁! 数据透视表的强大，这里就不再赘述了，Python语言的优势与缺点，这里也不再介绍。 只说一句：Python，绝对值得学习，非常适合非计算机专业的人来用！
算法为什么难学？ 算法在程序中扮演着非常重要的角色，有人将数据结构比喻为程序的骨架，将算法比喻为程序的灵魂，这一点也不为过，正是因为这一点，很多朋友都立志要学好算法，但是我常常看到各种抱怨，比如“看了半年《算法》这本书，才看了几十页”，再比如“四年了，还是没有啃完《算法导论》”。出现这种情况的主要原因有两个： 1.算法纷繁复杂、知识点多，没有一种放之四海而皆准的通用规则，很难一下子从总体上掌握全貌； 2.一些算法虽然有常用的设计模式，但是不同的问题有不同的数学模型，需要设计好数学模型才能带入算法模式进行求解
不过既然是行转列，就先用df.pivot()莽一莽吧。df.pivot()可以将长数据集转换成宽数据集，对于改变DataFrame 的结构往往使用它或者数据透视表。
近一年都在做语言栈的转型，也注意到周围很多公司都在做相似的事情，大概的路径是 Python -> Go -> Java，转型的起因也是有诸多的因素，像 Python 这种开发速度快，执行相对慢的语言更适合中小型项目，加上国内语言生态不够成熟，项目做大了会发现大家一刀切的转到其它语言上，当然这些说的是在做 web 后端方向上，Python 在数据分析和人工智能方向上还是势头很猛的。Go 可能还是因为它能承载的并发更高，性能更好而逐渐流行起来。在并发模型上 Java 原生 API 使用上确实做得不好驾驭，Go 则要相对好用很多。还有在某些垂直领域上，Java 的生态已经很成熟，其它语言栈上则需要自己造轮子，相应对于开发人员的水平要求就会低很多了。
举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我们把这些分数分成不及格、及格、良好、优秀四大类，实际上就是将比较连续的分数给离散化成了4种可能取值。
Python 之父 Guido van Rossum 想让 Python 的速度变得更快，先把速度提升 2倍。
如果你想用Python做数据分析，那么NumPy是你必须掌握的其中一个基础计算包。它可以很好的替代Python列表，因为NumPy数组更紧凑，允许快速读写访问，并且更方便和高效。 此外，它也是一些重要的数据操作和机器学习包的基础，如Pandas，Scikit-Learn和SciPy： Pandas数据操作建立在NumPy上，但是它不使用数组，而是使用了另外两个基本数据结构：Series和DataFrames； SciPy构建在Numpy上，提供了大量对NumPy数组进行操作的函数； 机器学习库 Scik
让我们开始一个交互式会话（例如使用python或ipython）并导入Theano。
Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……
Theano是一个Python库，允许你定义、优化和有效地求值涉及多维数组的数学表达式。Theano的功能：
在程序中预设一个0～100之间的整数，让用户通过键盘输入所猜的数，如果大于预设的数，显示“遗憾，太大了”；小于预设的数，显示“遗憾，太小了”，如此循环，直至猜中为止。显示“预测N次，你猜中了！”，其中N是用户输入数字的次数，当用户输入出错时，给出“输入内容必须为整数！”提示，并让用户重新输入。
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
为什么程序员都需要学算法？ 程序员对算法通常怀有复杂情感，算法很重要是共识，但是否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。很多人觉得像人工智能、数据搜索与挖掘这样高薪的工作才用得上算法，觉得算法深不可测。 在面试中，算法题目是必须的，通过算法能够看出一个程序员的编程思维，考察对复杂问题的设计与分析能力，对问题的严谨性都能够体现出来。 一个算法的好坏，直接影响一个方法调用的性能，进而影响软件的整体性能。 算法是每一个技术人员都必须具备的基础能力之一。 算法比起其他编程语言的学习，对理解能力要求更高，学习起来也
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