4、基本数据类型,基本二，字符串，列表，元组，字典，集合
工程已经创建好了，需要cd进工程里边，关键是manage.py在工程里边，我们就需要借用manage.py来进行其他的操作了。
1.功能强大、性能优良、界面美观、多平台兼容，但是收费；不过收费也不是很贵，有条件的还是建议买个正版，省事又方便。
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
前面对类的有关内容已经描述不少了，其实话题远远没有结束，不过对于初学者，掌握这些已经算是入门，在以后的实践中，还需要进行体会和感悟。
大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项（从0开始，第0项为0）。n<=39
新建系统变量PATH_HOME，变量值配置为python.exe所在路径，配置完成后再Path末尾添加;%PYTHON_HOME%;%PYTHON_HOME%\Scripts
其实，从那么多的大企业的实际应用就可以看出python已经在各个领域被广泛应用了。
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
本文整理、改编自下面这个视频：Object Oriented Programming (OOP) In Python - Beginner Crash Course
RPC（Remote Procedure Call）服务，也即远程过程调用，在互联网企业技术架构中占据了举足轻重的地位，尤其在当下微服务化逐步成为大中型分布式系统架构的主流背景下，RPC 更扮演了重要角色。Google 开源了 gRPC，Facebook 开源了 Thrift，Twitter 开源了 Finagle，百度开源了 bRPC，腾讯开源了 Tars，阿里开源了 Dubbo 和 HSF，新浪开源了 Motan 等，一线互联网大厂们纷纷亮出自己研制的 RPC 框架武器，在解决分布式高并发业务问题的同时，也向外界展示自己的技术实力。
你的书架，由我承包 这次双11也太可怕了吧！ 付两次尾款，收两波快递，吃两次土 好端端的“吃土人”今年也晋升成了“吃圭人” 不过别担心，就算是吃圭人 博文菌也能帮你实现读书自由！ -------------- 回血赠书第六期联合11月书讯一起搞事情啦！ 活动将产生10位同学，可从书单中任选一本带回家， 在你“剁手”之后，依然有满满福利等你领取~ 快拉上你的小伙伴们参与进来吧！ -------------- 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ﾉ""" 1 《人工智能：语音识别理解与实践》 2 《
在前两章节中，我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而，现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此，今天我将介绍一个名为mtools的开源项目，它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
本书作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
讲道理，docker是天然的微服务，确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
机器学习的常用数据：csv文件，mysql等数据库的读取速度是不够快的。同时格式也不符合。
4.1 为进一步了解体会机器学习的流程，实践了两个微型精简项目（关于sklear提供的数据集iris）
以前我以为只有Python才会有generator，看来当时的我才年轻，后来认真研读《Thinking in Java》之后大有感悟，原来Java亦有generator，故做一次记录分享。过程中主要通过具体代码展示笔记简单比较Python generator来加深理解。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！本文介绍通过机器学习的可视化技术以解释和理解模型这个"黑盒子"的开发与运作。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
其实现在程序员学 Python 不是新鲜事，甚至不少人会把 Python 当作第一语言来学习。也难怪，Python 的优点太多了，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，并且可以和其他编程语言（比如C++）轻松无缝衔接。 而且，学好 Python，之后做Python程序员爬虫，往数据分析、数据挖掘、人工智能、深度学习等多个方向都可以顺利转型。 可谓条条大路通罗马。 不过尽管 Python 上手轻松，但精通却很难。看似语法记得滚瓜烂熟，但一进入实际项目，瞬间被打回了原型。比如这些问题，你能第一时间想到答案吗？ P
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构，结合算法思想和Leetcode实战，总结介绍。
2.类名的规范是: 1 数字字母下划线组成 2 不能以数字开头 3 首字母大写，驼峰命名 （例如：TestResult）
少年读书，如隙中窥月；中年读书，如庭中望月；老年读书，如台上玩月。皆以阅历之深浅，为所得之深浅耳。
模块对应的是一个.py 文件，那么module_name 就是这个文件去掉.py 之后的文件名，py 文件中可以直接定义一些变量、函数、类。
今天这篇是Python专题的第17篇文章，我们来聊聊Python当中一个新的默认函数__new__。
为了充分利用云测试平台维护的设备，提升空闲设备使用率，开展自动化测试替代部分回归测试、重复性测试和多设备兼容测试，同时满足如下几种类型的自动化测试需求：
之前分享了 Java学习路线图，有需要的小伙伴可以点击蓝字查看，这是比较基础的入门学习内容，想要真正成为一名合格的大佬，还是有很多坑需要踩，有许多的内容去学习，这里仅仅起到抛砖引玉。还有许多小伙伴在私信问Python的相关学习路线，那么我就简单的分享一下Python的学习路线，仅供参考。
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
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
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我喜欢提出问题给新人去解决，而不会直接把答案告诉他。最近在工作中完成了一些文本分类的算法，涉及到最后的工程化问题，于是我布置了个作业，要求是把代码整理成python，并发布，方便调用。
越来越多行业都在应用的Python，主要的应用领域有哪些呢？Python每个人都可以学吗？今天我们就来详细看一下。
深度学习模型部署有OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架，均支持Python与C++的SDK使用。对YOLOv5~YOLOv8的系列模型，均可以通过C++推理实现模型部署。这里以YOLOv8为例，演示了YOLOv8对象检测模型在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架上C++推理演示效果。所有测试均基于我笔记本电脑，相关的硬件配置如下：
我们的服务彼此交互，还与移动设备进行交互，而那些交互对业务状况（比如动态定价）和内部使用（比如调试）来说都很重要。就日志而言，我们使用了多个Kafka集群，数据被归档到Hadoop及/或文件存储Web服务中，然后将数据从Kafka弃用。这些数据还被各个服务实时获取，并索引到ELK堆栈，用于搜索和可视化（ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana）。
“未来只有机器无法替代的行业，才能成为最紧缺的行业。” 昨天，小E和同事一起去海底捞吃火锅，由于还是疫情期间，为了减少人员接触，海底捞采用了机器人送菜到桌的方式。 同事不禁感慨万千，他本身就是学习人工智能起家，在时代的洪流之中经历过很多机器替代人工的实例，看着海里捞的送菜机器人，他情不自禁的说出了开头的那句话。 的确，从人工烧火到电饭煲自动蒸饭，从手动洗衣到洗衣机自动洗衣还帮忙拧干，从人工扫地到可自动建立地图的扫地机器人……虽然我们从来没有留意过，但事实上，机器取代人工的例子不断的发生在我们身边，机器
但是为了论证Python背后社区的强大性，显然还需要一个对比，这里拿StackOverflow上的不同tag来进行比较。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里，必然少不了计算机视觉技术的赋能！ 未来已来，掌握计算机视觉这门技术势在必行！ 本期书单整理了计算机视觉领域的10本佳作，它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作，也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派，更有大神毛星云的收官之作！ 希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门！ 01 《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著，吴佳俊 译 原著豆瓣评分9
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
导读：Python Enhancement Proposal #8叫作PEP 8，它是一份针对Python代码格式而编订的风格指南。尽管只要语法正确，代码随便怎么写都行，但采用一致的风格可以使代码更易读、更易懂。如果你的代码风格和其他Python程序员的相同，那么就能够更加顺利地与大家一起做项目。
在介绍爬虫之前我们先说下网页基础，理解前端网页的一些基础知识对于学习爬虫是很有必要的，它是爬虫的基础之一。
一些运行在 Kubernetes 中的复杂微服务架构是 CPU 和内存密集型的，在某些情况下编译或测试可能非常耗时且占用大量资源。然而大多数工程师的标准设备是笔记本电脑，有 CPU 和内存的限制，编译一次的时间估计够喝好几杯咖啡。
上图是 MVC 架构的 Web 应用部署之后的典型情况。上图中的整个蓝色部分就是服务端的边界，它是负责应用或代码的线上运维。而 Serverless 要解决的问题的边界就是服务端的边界，也就是服务端运维。
因为码农大量涌向ChatGPT、Github Copilot，Stack Overflow今天不得已宣布裁员100多人，几乎占员工人数的1/3。
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