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AI 开发工程师成长路径：从 Python 到量子计算的 12 个月计划

本文为 AI 开发工程师量身打造了一份 12 个月的成长计划，涵盖从 Python 基础到量子计算的完整学习路径。每月设定明确目标，从 Python 核心语法、数据处理库入门，到机器学习算法、深度学习框架实践，再到自然语言处理、计算机视觉等应用领域，最后逐步过渡到量子计算基础及 AI 与量子结合的前沿内容。计划注重理论与实践结合

Python 2025年08月28日 73 点赞 0 评论 9390 浏览

【Python Web】一文搞懂Flask框架：从入门到实战的完整指南

文章目录 【Python Web】一文搞懂Flask框架：从入门到实战的完整指南 1. 引言 2. Flask 简介 2.1 什么是Flask 2.2 Flask vs. Django 2.3 安装Flask 3. Flask 基础知识 3.1 第一个Flask应用 3.2 应用实例 3.3 路由系统 3.3.1 URL变量 3.3.2 HTT

Python 2025年04月19日 120 点赞 0 评论 9351 浏览

Python 高效实现 Word 转 PDF：告别 Office 依赖

在工作中，经常会遇到需要把 Word 文档转换成 PDF 的情况。比如生成报表、分发文档、或者做归档保存，PDF 格式在排版和跨平台显示上更稳定。传统的做法往往依赖 Microsoft Office 或 LibreOffice 等软件来完成转换，但在自动化环境（如服务器、Docker 容器、Linux 系统）中，这

Python 2025年10月08日 146 点赞 0 评论 9339 浏览

python uv 使用教程

以下是 uv 的使用教程。uv 是一个由 Astral 开发的超快 Python 包安装工具和解析器，使用 Rust 编写，旨在替代 pip、pip-tools 和 virtualenv，提供更快的性能和更好的依赖管理。 1. 安装 uv 可以通过以下任一方式安装 uv： 1.1 使用 pip 安装（推荐）pip

Python 2025年05月20日 173 点赞 0 评论 9328 浏览

Python酷库之旅-第三方库Pandas(154)

目录一、用法精讲701、pandas.Timestamp.utcnow方法701-1、语法701-2、参数701-3、功能701-4、返回值701-5、说明701-6、用法701-6-1、数据准备701-6-2、代码示例701-6-3、结果输出702、pandas.Timestamp.utcoffset方法702-1、语法702-2、参数702-3、功能702-4、返回值702-5、说明702-6

Python 2025年07月25日 189 点赞 0 评论 9259 浏览

【Python】【数据分析】Python 数据分析与可视化：全面指南

目录 1. 环境准备 2. 数据处理与清洗 2.1 导入数据 2.2 数据清洗 示例：处理缺失值 示例：处理异常值 2.3 数据转换 3. 数据分析 3.1 描述性统计 3.2 分组分析 示例：按年龄分组计算工资的平均值 3.3 时间序列分析 4. 数据可视化 4.1 基本绘图 示例

Python 2025年06月06日 110 点赞 0 评论 9225 浏览

VS Code 配置 Anaconda Python 环境

VS Code 配置 Anaconda Python 环境董同学是使用 PyCharm 进行 python 开发的老选手了，但同事们都在用 VS Code。为了更好的和大家交流，转身投入 VS Code 的怀抱（当然我都要）。当我兴致盎然打开 VS Code 软件，真丝滑（PyCharm 打开速度看电脑&#xff

Python 2025年09月02日 54 点赞 0 评论 9158 浏览

python_jwt，一个超酷的 Python 身份验证和授权库！

目录前言什么是python_jwt库？安装python_jwt库使用python_jwt库python_jwt库的功能特性 1. 支持多种加密算法 2. 提供丰富的配置选项 3. 完全符合JWT标准规范示例代码python_jwt库的应用场景 1. Web应用身份验证 2. API身份验证 3. 单点登录（SSO）系统 4. 安

Python 2025年08月07日 88 点赞 0 评论 9147 浏览

[特殊字符] Python在CentOS系统执行深度指南

文章目录 1 Python环境安装与配置问题 1.1 系统自带Python的限制 1.2 安装Python 3的常见问题及解决方案 1.3 SSL模块问题解决方案 1.4 环境变量配置与管理 1.5 软件集合（SCL）替代方案 2 包管理与虚拟环境问题 2.1 pip包管理器问题与解决方案 2.2 虚拟环境的最佳实践 2.3 依赖兼容性

Python 2025年09月29日 98 点赞 0 评论 9136 浏览

Python IDE：Spyder

Spyder（Scientific Python Development Environment）是一款开源的 Python 集成开发环境（IDE），专为科学计算、数据分析和工程研究设计。它内置在 Anaconda 发行版中，提供代码编辑、交互式调试、数据可视化和变量管理等功能，非常适合科研人员与数

Python 2025年11月07日 162 点赞 0 评论 9042 浏览