python：用pip安装第三方包时指定安装源的url地址
用pip安装第三方包时，默认是从#xff0c;但有的时候，会比较慢，此时可以指定另外的下载源。如果要指定第三方源，可以使用格式：python -m pip install -i <下载源的url> <包名>清华大学的镜像：
Python
近端策略优化PPO详解：python从零实现
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引言近
影刀RPA实战：嵌入python，如虎添翼
1. 影刀RPA与Python的关系入门实战?from=from_copylink影刀RPA与Python的关系可以从以下几个方面来理解：
技术互补：影刀RPA是一种自动化工具，它允许用户通过图形化界面创建自动化流程&#x
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
【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
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 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——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࿰
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
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[
