由于文件标题是中文，直接读取会报错，所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。
建议：编写文件时，保存文件要用utf-8格式。以什么编码保存，就用什么编码方式打开。否则乱码
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8，安装系统为Ubuntu18.04，下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
Python以其简洁和多用途而闻名，不仅在后端开发领域广受推崇，而且在创建直观图形用户界面（GUI）方面也表现出色。在这次深度探讨中，我们将进入Python GUI开发的领域，揭示那些赋予开发者创建无缝、用户友好应用的工具、库和方法。
当然有更简单的方法，你可以在 https://crontab.guru/ 网站进行在线设置，设置好了直接拷贝过来。网页提供了图形化的操作界面，对新手特别友好。
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
一个从事影视后期的pipeline开发者小哥写了篇博客，讲述Python如何被特效电影所「重用」！
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇（上）》中我们提到，Tableau具有极其强大的可视化能力，可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么，单看可视化，有没有哪些工具能媲美Tableau呢？本文的主角——Plotly，就是答案之一。
国内可以访问下面的地址下载chrome点开一个驱动版本有个notes.txt文件 里面有浏览器和驱动的版本对应
一直以来程序员都给人以“高智商低情商”的刻板印象，不解风情、yyds(永远单身)，心中的浪漫就只有：编译原理、图形学、操作系统……
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来？擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包，比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2，但它不支持 Python；以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib，一个很强大的可视化库，不过它的局限也非常严重，制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具——Altair，一个 Vega-Lite 的包装器，也许这些概念你都还不没了解过，接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
「Python」 是一门编程语言，可以在服务器上使用 Python 来创建 Web 应用程序，他主要有以下用途：
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
丰富的第三方模块赋予了python强大的能力，matplotlib作为python最流行的可视化模块之一， 功能强大，用法简便。对于新手而言，其上手难度低，仅需要几行代码就可以创建一个发表质量的图片，而且同时支持静态和动态图片。对于开发者而言，其丰富的子模块提供了对图片中各个细节的精确控制，可以实现高度定制的可视化效果。
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库，其主要用于数据整理和分析，这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas
引言 七夕，一个空气甜度严重超标的日子。 一直以来程序员都给人以“高智商低情商”的刻板印象，不解风情、yyds(永远单身)，心中的浪漫就只有：编译原理、图形学、操作系统…… 但了解后就会发现他们其实有专属于自己的表达方式。如果技术是星辰大海，代码就是这个时代最浪漫的诗。诗人用诗歌传情，画家用绘画表意，而成千上万行的代码和跨越山海的链接在键盘上留下的余温，则是程序员内心最深处独有的浪漫主义。 让我们一起来看看程序员的七夕表白可以有多浪漫吧~ 一、数学符号传递的惊喜 尝试写下“128√e80”，再上下对折
二值图像分析最基础的也是最重要的方法之一就是连通域标记，它是所有二值图像分析的基础。它通过对二值图像中目标像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。
和数据打交道的朋友肯定经常会通过可视化的方式来呈现数据。在这里小编给大家总结了数据可视化制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，希望最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平（来源：DataHunter） 一、你不得不注意的图表制作小技巧 1、条形图的基线必须从零开始 条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。 2、使用简单易读的字体 有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是
计算机故名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型
近日，随着启科量子研发团队在 QuBranch 研发方面工作的持续推进，已在量子编程集成环境软件开发方面取得重大进展。启科量子于今日正式宣布，将自研量子编程 IDE 软件 QuBranch 进行开源。
在使用数学知识画出很酷的各种图形之前，你需要先学习Python编程语言的基础知识。本文将会带你熟悉以下编程概念：循环、变量、函数、使用小龟模块绘制图像。本文假设你已经安装了Python，如果没有，欢迎你访问我的在线编程学习网站www.icoding.pub，你可以在编程入门—使用python语言开发游戏课程中下载Python并学习安装过程和Python基础操作。本文是在Python编程中发现数学之美的第一章内容，其余内容会陆续发布在www.icoding.pub，欢迎关注。
本文介绍了Java、Python和C++这三种编程语言在战争中的表现，以及它们各自的优缺点。Java语言轻巧灵便，适合快速开发，但杀伤力较弱；Python语言高性能，适合处理大型项目，但精细度不足；C++功能齐全，适合处理复杂场景，但开发速度较慢。
Python版本可分为2.x和3.x，而且两个版本都在持续更新，Python3.x的特点是规范化了代码，但是不向下兼容，不过我觉着随着时代的更迭，Python3.x会慢慢取代Python2.x，因此我选择了Python3.x。
day01(上午)： 1.学习方法(建议)： 1).不要依赖于我的视频，绝对不要晚上将视频全部在过一遍 2).上课不要记笔记，而且不要用纸质的笔记本去整理笔记 3).不要只看不敲，代码方面我们需要做到："敲、猛敲、使劲敲、往死里敲..." 4).纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行 5).绝对不允许，上课睡觉、玩手机(吃鸡、王者荣耀...) 6).做好复习和预习(我只会给你们大纲，没有现成笔记)工作 7).保持初心，代码虐我千百遍，我视代码如初恋！！ 2.硬件和软件： 硬件："看得见，摸的着"的计算机设备；例如：键盘、鼠标、显示器、显卡、内存条、CPU... 软件：有一些"数据"和"指令"组成的代码集群，构成软件 3.软件分类： 两类： 1).系统软件：就是我们日常中所谓的操作系统；例如：windows(90%)、Unix、Linux(服务器)、mac(pc端)、ios(移动) 2).应用软件：例如：qq、360杀毒软件、暴风影音、计算器、画图板... 总结：硬件 --> 安装系统软件 --> 安装需要应用软件 --> 执行程序(应用软件) --> 看到效果 4.人机交互 两种方式： 1).命令行的方式(早)：需要输入一些特殊的"指令"(英文单词)，让计算机帮助我实现一些需求 2).图形化界面的方式：只需要鼠标操作就可以让机器知道我要干嘛，老少皆宜； 比较：上述的两种方式： 图形化界面的方式完胜命令行的方式，命令行的方式学习成本比较高，需要我们对于一些特殊指令都能记住； 而图形化界面的方式，只需要操作鼠标，点点点，就搞定；适合所有人群学习、生活、工作、娱乐... 5.如何启动dos窗口(控制台)？ 快捷方式：按wins键 + R键 --> 输入cmd --> enter(回车)启动dos窗口 6.常用的dos命令： 切换盘符：d:、e:... dir：显示当前路径下的子目录(只有直接子目录)和文件 help：显示所有的dos指令的中英文对照 cd：显示当前路径或者将其更改 .和..：一个点(.)表示当前路径，两个点(..) 表示上一层路径 /和：表示"根"路径 ↑和↓：查询缓存 cls：清除屏幕 exit：退出控制台 start：开启一个新的dos窗口 案例思考：如何使用命令行的方式启动qq？ bin: binary(二进制) 第一步：先打开dos窗口 第二步：如果就是在当前的盘符下，就不用切换盘符的，否则，先切换盘符； 使用cd qq所在的路径(..BIN)来切换路径 第三部：输入qq.exe --> 看到效果(启动qq) 【注意】.exe后缀可以省略 7.计算机语言： 分类：c、python、c++、c#、java、.net... 8.python语言： 使用的领域(方向)： 1).web：大型电商平台、12306系统、金融类型的项目(银行、保险公司)。。。 储备的知识点： 前端：html、css、javascript(js)、jQuery、ajax(异步).. 后台：python基本、python框架(jg、flask)、数据库(mysqloracle) CRUD操作： create：增加 read：查询 update：修改 delete：删除 2).爬虫：使用技术去网站上抓取需要的数据 会涉及到去除不需要的数据环节：正则表达式可以办到... 3).数据分析： 涉及到算法、高数... 4).自动化运维： --------------------------------------------------------------------------------------------- day01(下午)： 1.python环境搭建： 1).安装python： 我们安装的是python3.6.0版本，步骤如下： ①.双击3.6.0.exe文件，勾选add to path框(作用：将python路径配置到环境变量path中)， 点击install now --> 读条 --> 显示successful(此successful不一定真的能成功)， ②.打开cmd --> 输入python --> 看到python的版本信息才真正的表示python环境安装成功 2).安装pycharm： 我们安装的是python2017.2.4版本，步骤如下： ①.双击pytools.exe文件，一通下一步，勾选64bit&勾选.py勾选download... 读条，显示点击finish即可 ②.启动pycharm，选择do not import...，勾选server address，复制路径黏贴进去， 点击active即可 ③.出现下拉框直接下一步，由于我们从未创建过任何的项目，所以选择c
本文介绍了三种编程语言：Java、Python和C++，并从战争角度进行比喻。每种语言都有其特点和适用领域，但共同点是它们都强大且高效。Java像是一支步枪，轻巧且便于操作，是许多士兵的首选。Python像是一枚导弹，能够精确打击目标，但需要更多控制。C++则像是一枚核弹，能够大规模摧毁目标，但需要更多控制。了解这些编程语言的特点和适用领域，对于程序员和军事爱好者来说都非常重要。
[root@centos100 home]# unzip LINUX.X64_193000_db_home.zip -d /home/oracle19c
最近工作中遇到的一个问题引发了大家的讨论，就是在UI设计中，空心图标和实心图标应该在什么场景下使用？
本文介绍了人工智能在质量管理中的应用，通过机器学习、深度学习的算法和工具，可以建立高纬度的预测模型，实现更精准的质量预测和质量控制。
Python，被称为一种“胶水”语言。简单易学，快速上手，快速收益。近期因需要分析点数据，又重新拾起来，并快速解决问题。特总结一下，作为工具类语言，Python 还是非常不错的，推荐使用。
在上一篇教程《WebGL简易教程(三)：绘制一个三角形(缓冲区对象)》中，通过使用缓冲区对象(buffer object)来向顶点着色器传送数据。那么，如果这些数据（与顶点相关的数据，如法向量、颜色等）需要继续传送到片元着色器该怎么办呢？
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh？ Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了B
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
一个图片从原始格式解码并上传到GPU就被称为纹理。OpenGL要求纹理的高度和宽度都必须是2的n次方大小，只有满足这个条件纹理图片才是有效的。 一旦获取了像素值，我们就可以将这些数据传给OpenGL，让OpenGL生成一个纹理贴图
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pyda
通过展示可以看到，XAgent在回答问题时会分条缕析，逐步给出回答，这是开发专门为其设计的双循环机制。
es提供了一个可以获取集群健康状态的api，访问http://esurl:9200/_cluster/health?pretty 和 Elasticsearch 里其他 API 一样，cluster-
最近与微软合作（也算是吧，嘿嘿），把小冰接入到了这里，以后你们有什么问题都可以提问哦！ 比如天气、电影、查资料、讲个笑话等等，欢迎随时来调戏！
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程（Beg
大数据这个行业在科学发展的潮流中也变得越来越火了，来带你看看大数据工程师需要学习哪些必备知识和技能呢？
参考：开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技等 0、Redmonk：Ruby 在缓慢衰落，缺少爆发点是关键 Redmonk 近日针对 Ruby 的发展做了一些总结，在其最近的排名中，Ruby 位居第八，落后于 JavaScript、Python 和 PHP 等语言，但领先于 C、Swift 和 Go 。尽管排名不低，但第八名其实是 Ruby 在 redmonk 排名中排名最差的一次。自2012年以来，该语言的排名曾一度进入前五，仅低于 JavaScript、Java、Python 或 PHP 等语
本文将分别使用 Python ，Golang 以及 GraphQuery 来解析某网站的 素材详情页面 ，这个页面的特色是具有清晰的数据结构，但是DOM结构不够规范，无法通过单独的选择器定位页面元素，对页面的解析造成了一些曲折。通过这个页面的解析过程，深入浅出的了解爬虫的解析思想与这些语言之间的异同。
大家都玩过游戏，有没有想过游戏中的人物是怎么动起来的？人物是由很多的图形构成的，我们需要画出这些图形然后再赋予时间，就可以让他动起来。那么如何在小程序上让简单的图动起来呢？
一、初识Ansible 在这个风起云涌的自动化运维时代，选择一个拿手的自动化工具不仅可以解放双手，更重要的是工作效率大大提升！ Ansible特点 就目前的优势来说： ①轻量级；②不需要安装客户端，通过sshd通信；③基于模块工作，配置更加简单，容易上手。④使用Python开发，模块多⑤ 安装十分简单，centos上可直接yum安装（ansible已经被redhat公司收购，它在github上是一个非常受欢迎的开源软件，github地址https://github.com/ansible/ansible）
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