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[ Python 2025年05月18日 200 点赞 0 评论 2906 浏览
Python 文件路径模式匹配:glob 模块详解 Python 文件路径模式匹配:glob 模块详解 文章简介在 Python 编程里,经常需要根据特定模式来查找文件或目录。glob 模块提供了一种简单且高效的方式来实现这一需求,它使用 Unix 风格的路径名模式匹配规则,能帮助开发者快速定位符合条件的文件和目录。本文将结合官方文档( Python 2025年05月04日 141 点赞 0 评论 2891 浏览
手撕Python三大packages,看了他直接成为数模战神! 新人博主,诚信互三,请大佬们多多支持哦~ 个人主页 文章专栏 文章目录 Numpy 包的导入与基础使用 导入 Numpy `Numpy `基础用法示例 Pandas 包的导入与应用 导入 Pandas Pandas 基础操作 Matplotlib 包的导入与数据可视化 导入 Matplotli Python 2025年04月19日 138 点赞 0 评论 2872 浏览
【开源工具】深度解析:Python+PyQt5打造微信多开神器 - 原理剖析与完整实现 🚀【开源工具】深度解析:Python+PyQt5打造微信多开神器 - 原理剖析与完整实现 🌈 个人主页:创客白泽 - CSDN博客 🔥 系列专栏:🐍《Python开源项目实战》 💡 热爱不止于代码,热情源自每一个灵感闪现的夜晚。愿以开源之火ÿ Python 2025年06月10日 39 点赞 0 评论 2812 浏览
近端策略优化PPO详解:python从零实现 🧠 向所有学习者致敬! “学习不是装满一桶水,而是点燃一把火。” —— 叶芝 我的博客主页: 🌐 欢迎点击加入AI人工智能社区! 🚀 让我们一起努力,共创AI未来! 🚀 引言近 Python 2025年05月20日 193 点赞 0 评论 2588 浏览
ollama如何保持模型加载在内存(显存)中或立即卸载 一、ollama如何保持模型加载在内存中或立即卸载?默认情况下,模型在生成响应后会在内存中保留 5 分钟。这允许在您多次请求 LLM 时获得更快的响应时间。然而,您可能希望在 5 分钟内释放内存,或者希望模型无限期地保留在内存中。使用 keep_alive 参数与 /api/generate 或 /api/chat API 端点࿰ Python 2025年05月21日 160 点赞 0 评论 2300 浏览
Python 基本命令详解:入门必备指南 Python 基本命令详解:入门必备指南 📌 引言 Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言,广泛用于数据分析、Web 开发、人工智能、自动化脚本等领域。掌握 Python 的基本命令是入门的第一步。本篇文章将详细介绍 Python 基本语法、常用命令及示例代码,帮助你快速上手 Python 编程。 1. Python 环境安装 Python 2025年06月06日 56 点赞 0 评论 2238 浏览
Python logging模块使用指南 Python 的 logging 模块是一个灵活且强大的日志记录工具,广泛应用于应用程序的调试、运行监控和问题排查。它提供了丰富的功能,包括多级日志记录、多种输出方式、灵活的格式配置等。以下是详细介绍: 一、为什么使用 logging 模块? 替代 print:print 语句仅适合简单调试,而 logging Python 2025年05月21日 51 点赞 0 评论 2230 浏览
【2024版】Pycharm安装+汉化+使用教程,超详细Pycharm专业版安装教程,Python环境配置和使用指南,Python+Pycharm安装保姆级教程 PyCharm 是一个专门为 Python 开发者设计的 IDE,它同样具有代码导航、重构、调试和分析等功能。PyCharm 支持多种项目类型,如普通项目、Python 测试项目、Django 项目等,并提供了大量的内置模板和插件,以帮助您更快地开始开发。它还具有代码自动补全、PEP8 格式检查、代码重构等功能,可以大大提高您的 Python 2025年06月10日 78 点赞 0 评论 1960 浏览
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 2025年05月18日 62 点赞 0 评论 1822 浏览