01.Python基础
Python爬虫快速实战
目标： 通过四天的学习，具备爬虫（Python）初级工程师的能力，胜任接口(API)自动化测试、数据采集(爬虫)的岗位要求。
第一天：Python基础
Python的编程环境： 3.6/3.7
交互式环境：命令行(cmd)中直接输入python 【回车】后进入交互式环境，此环境中直接执行python指令。
脚本： 通过记事本(文本编缉器)编写python脚本文件，通
编程开发
推荐很好的R语言ggplot2科研数据可视化参考资料
链接是
主要内容是介绍R语言ggplot2绘制柱形图和箱线图以及柱形图箱线图的替代方案的一些代码
示例数据提供的是一个链接
R四种风格展示挑选的GO富集结果
GO富集分析相信大家都不陌生，在很多的SCI文章里面都会看到。相信大家应该都见过像下面这样的气泡图或者柱形图。
前面小编给大家系统的介绍了
☞ R进行GO和KEGG富集分析及结果可视化
☞ DAVID进行GO/KEGG富集分析及结果可视化
也给大家讲解过
☞ 展示DAVID富集分析结果中感兴趣的GO条目和KEGG通路还用视频给大家详细演
603. 逐步完善的软件系统
今天业务系统中，客户反馈了个发邮件的bug：届次更换之后，发送邮件时，邮件里的信息用的还是上一届的。这个是由于系统在届次切换时，有遗漏的模块没做处理导致的。
PS：系统在做届次切换时，还有部分人工配置的地方。
这次客户反馈完之后，就准备做个自动化配置的脚本程序，来承接这份工作。当时在系统开发时，由于时间紧迫，有些地方没考虑完善，也没来得及做。现在在用的过程中，隔几个月偶尔也会有这种问题暴露出来。
手把手教你搭建一个属于自己的ChatGPT
准备条件：
1.部署前需要自己准备好OPEN_AI_KEY，就是openAi上注册账号后，自己去生成一个api key。如果你有账号的话，可以访问 key, 没有的话就手动生成一个。如果open ai的账号都没有，那就放弃吧😂。
2.如果想让自己不懂IT的朋友们也使用，最好再买个域名，
Python编程练习2：利用python获取图片上像素点的颜色信息
Python中有免费的图像处理工具包 PIL (Python Image Library), 该软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似 MATLAB 中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是 Python 的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型开发。
在 PI
Cosmos 使用 Ignite-Cli 快速开发 NameService 应用
概述
这篇文章主要讲述使用Cosmos的Ignite-Cli工具快速开发NameService应用。NameService的主要功能是用户可以购买域名，给域名设置可以解析的地址或则值，域名拥有者可以删除域名。
环境安装
我们使用 Docker 来部署环境，首先编写 DockerFile 镜像文件，命名DockerFile-ubuntu
FROM --platform=linux ubuntu
Python pandas 对单列多列进行操作
其实之前都写过小笔记了Python Pandas 中lambda和apply函数的应用。用到的方法还是针对dataframe的apply函数+lambda表达式，除此之外，还存在针对series的map函数和apply函数。
下面区分单列、多列和元素级别的的操作。
1. 对单列进行操作，Series.apply()函数和Series.map()函数
针对一个Series，map函数和apply函数
