Python

【Python教程】python 命令行执行分享

引言在Python编程中,命令行工具是一种强大且高效的交互方式。通过命令行,我们可以直接运行Python脚本,处理数据,执行系统任务等。 步骤一:编写Python脚本首先,我们需要创建一个Python文件。在任意文本编辑器(如Notepad、Visual Studio Code或PyCharm&#xf

Python爬取微博数据实战教程(附完整代码)

包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击领取!】微博作为国内最大的社交媒体平台之一,蕴含着大量有价值的公开数据。本文将详细介绍如何使用Python爬取微博数据,包括环境搭建、登录模拟、数据抓取、反爬应对、数据存储等完整流程,并提供可直接运行的代码示例。一、环境准备与工具选择 1.1 必需工具包pip install

力扣hot100_哈希_python版本

一、1. 两数之和 代码:class Solution: def twoSum(self, nums, target): sub_data = {} for idx, x in enumerate(nums): if target-x in sub_data: return [idx, sub_data[target-x]] sub_data[

C++/Python混合编程之Pybind11的使用

一、pybind11简单介绍一些python和C++混编方案: Python官方的Python/C API, 缺点:所有数据类型必须手动改为Cpython封装的binding类型; Cython,编译器支持python代码转为C代码,缺点:移值和复用成本高 SIWG 主要解决高级语言与C和C++语

Python——Pandas库,超详细教程

前言1、Python的Pandas是一个基于Python构建的开源数据分析库,它提供了强大的数据结构和运算功能。2、 Series:一维数组,类似于Numpy中的一维array,但具有索引标签,可以保存不同类型的数据,如字符串、布尔值、数字等。 DataFrame:二维表格型数据结构&#xff0

Python 深度学习实战 第13章 实际应用中的最佳实践

Python 深度学习实战 第13章 实际应用中的最佳实践 内容概要 第13章介绍了如何将深度学习模型从实验室环境过渡到实际应用中,达到最佳性能。本章涵盖了超参数优化、模型集成、混合精度训练、多GPU和TPU训练等技术,帮助读者从机器学习学生过渡到专业的机器学习工程师。 主要内容 超参数优化 自动超参数优化:使用KerasTuner自动搜

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】探索 PyTorch 在机器学习中的应用

在机器学习的浪潮中,PyTorch 以其灵活性和易用性成为了研究者和开发者的热门选择。本文将探讨 PyTorch 在机器学习领域的应用,并展示如何使用 PyTorch 构建一个基本的机器学习模型。 ⭕️宇宙起点 🎬 机器学习简介 💢 PyTorch 与机器学习 📦 安装 PyTorch ♨️ 构建一个机器学习

Qwen-3 微调实战:用 Python 和 Unsloth 打造专属 AI 模型

虽然大家都忙着在 DeepSeek 上构建应用,但那些聪明的开发者们却悄悄发现了 Qwen-3 的微调功能,这可是一个隐藏的宝藏,能把通用型 AI 变成你的专属数字专家。通过这篇文章,你将学到如何针对特定用途微调最新的 Qwen-3 模型。无论是刚刚踏入 AI 领域的初学者,还是经验丰富的 AI 工程师,这篇文章都