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06:37 AM · Oct 27 ,2025

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mob64ca14068b0b - “地震局IT系統虛擬化平台項目”驗收成功 - dockerer的個人空間 -

ColchisFM油藏地球物理一體化地震正演軟件聚焦於地震正演技術,不僅在常規正演功能上表現出色,在算法與智能化工具方面也走在行業前沿。同時,其配套的多種分析小工具體系完備、實用性強,為科研與勘探解釋提供了全流程的高效支持,本次介紹層位快速解釋工具。 ColchisFM軟件使用了自動化追蹤方法,即基於“相似性準則”,人工給定“種子點”後,算法自動沿同相軸延伸追蹤。 軟

後端開發 , 油藏地球物理正演軟件 , 岩石物理正演 , 解決方案 , Python

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是大魔術師 - Java中面向對象的知識點總結_java

- 第 152 篇 - Date: 2025 - 11- 16 Author: 鄭龍浩(仟墨) 【Java 基礎】 文章目錄 【Java 基礎】 5 面向對象 - 實體類 5.1 定義 5.2 實體類的要求: 5.2 實體類的設

開發語言 , 後端開發 , 構造器 , JAVA , harmonyos , 實體類 , Python

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flybirdfly - df 根據索引其中之一篩選 根據索引名得到索引號

第三章 索引 本章數據: import numpy as np import pandas as pd 一、索引器 1. 表的列索引 列索引是最常見的索引形式,一般通過[]來實現。通過[列名]可以從DataFrame中取出相應的列,返回值為Series,例如從表中取出姓名一列:

機器學習 , 大數據 , 數據倉庫 , pandas , 數據分析 , df 根據索引其中之一篩選 , Python

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mob64ca12d2317d - 怎麼用vscode python 使用Copilot

關於如何在VSCode中使用Python和Copilot的主題,這裏記錄下過程中的一些關鍵部分,以及遇到的問題和解決方案,以便於後續參考與覆盤。 問題背景 當我開始在VSCode中使用Python進行項目開發時,想要充分利用Copilot這一智能編程助手。然而,初始的配置過程並不順利,影響了我的開發效率。以下是我在這個過程中遇到的一些關鍵事件: 2023年10月1日:

User , API , aigc , Python

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angel - 5種讓AI為你的團隊工作的方法_David2AI的博客-博客

2025年的AI世界,正在進入一個全新的階段。 ChatGPT、Claude、Gemini之後,又一匹“黑馬”闖入大眾視野——DeepSeek。 這款由中國團隊打造的大模型,以強大的算力、超快的響應速度和開放性,成為了職場人、程序員、自媒體人甚至學生的新寵。 但問題是: 我們普通人,究竟該怎麼用

數據 , deepseek , 後端開發 , chatgpt , 人工智能 , 自媒體 , Python

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mob64ca12e6f33c - llamaindex windows

llamaindex windows問題是近來在使用LlamaIndex時遇到的一種常見問題,影響了開發者在Windows系統下的集成與應用效率。本文將詳細闡述解決“llamaindex windows”的過程,從環境準備開始,逐步深入到集成步驟、配置詳解等,力求全面而專業。 環境準備 在Windows操作系統下使用LlamaIndex時,確保您的環境兼容性如下: W

User , windows , aigc , Python

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王校長的熱狗 - 洋葱葉病害數據集2000張VOC+YOLO格式

洋葱葉病害數據集2000張VOC+YOLO格式 數據集格式:VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含:3個文件夾,分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計:2000 Annotations文件夾中xml文件總計:2000 labels文件夾中txt文件總計:2000 標籤種類數:4 標籤名稱:["Healt

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , 洋葱葉病害數據集 , txt文件 , Python

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技術極客 - 微信小程序學習筆記以及VUE比較

目錄 WXML 模板語法 vs Vue3 模板系統 WXSS 樣式 vs Vue3 組件樣式 全局配置 app.json vs Vue 應用結構 頁面配置 page.json vs Vue 局部控制 網絡數據請求對比:wx.request vs axios 案例:本地生活首頁 Vue3 +

微信小程序 , 學習 , Vue , WXML , 後端開發 , 筆記 , Python

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大丸子 - 使用 Python 在 PDF 中繪製多種圖形

在進行 PDF 自動化處理時,人們往往首先想到的是文本生成、圖片嵌入或表格繪製等常規需求。然而在許多實際業務場景中,能夠在 PDF 中靈活繪製圖形同樣至關重要。例如技術報告需要示意線條和流程節點,簡易統計圖需要用到扇形或色塊,而某些表單或自動化文檔則需要定製背景區域、標註或分隔元素。 Python 本身的圖形繪製並不直接面向 PDF,但藉助專業的 PDF 庫,我們可以高效完成各種圖形的渲染。本文將

pdf導出 , 圖形繪製 , pdf , 圖形 , Python

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是大魔術師 - MYO:體感新玩法,生物電感應_weixin

利用Myo臂環採集肌電信號(EMG)和角速度(來自陀螺儀)來實現實時手勢識別 一、系統概述與工作原理 Myo臂環是一款可穿戴設備,它包含: 8個EMG傳感器:測量前臂肌肉產生的電信號。不同的手勢會激活不同的肌肉羣,產生獨特的肌電模式。 9軸IMU:包含陀螺儀(角速度)、加速度計和磁力計,用於捕捉手部的運動和朝向。 核心思想:將EM

陀螺儀 , 數據 , 後端開發 , 特徵提取 , Python

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AMIN - 一天一個Python庫:Matplotlib - 數據可視化的王者

引言 歡迎來到【一天一個Python庫】系列!在上一篇中我們介紹了數值計算的基石 NumPy, 今天我們要認識的是 Python 數據可視化領域中的王者 — Matplotlib。 如果説 NumPy 負責“算數據”,那麼 Matplotlib 就負責“把數據畫出來”。 一、什麼是 Matplotlib? Matplotlib 是 Python 中最常用、最強大的二維(也支持部分三維

matplotlib , Python

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數碼悟透 - 容器化部署----Kubernetes(K8S)快速入門

Solaar容器化部署:Kubernetes中的設備訪問配置 在Kubernetes集羣中部署設備管理工具面臨着設備訪問權限、容器與宿主機交互等挑戰。Solaar作為Linux平台下的Logitech設備管理器,其容器化部署需要解決USB設備透傳、udev規則配置和權限管理等關鍵問題。本文將詳細介紹如何在Kubernetes環境中配

Pod , 訪問權限 , 後端開發 , Git , Python

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anson12315 - [Python教程系列-14] GUI應用程序開發:使用tkinter創建圖形用户界面

引言 在前面的章節中,我們學習了Python的各種核心編程概念,從基礎語法到Web爬蟲開發。然而,到目前為止我們所有的程序都是通過命令行界面(CLI)與用户交互的。雖然命令行界面對於許多任務來説非常有效,但對於普通用户來説,圖形用户界面(GUI)往往更加直觀和友好。 GUI應用程序允許用户通過窗口、按鈕、菜單、文本框等可視元素與程序進行交互,極大地提升了用户體驗。在Python中

tkinter , yyds乾貨盤點 , GUI應用 , 後端開發 , Python

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人類新新 - 兩個Python web框架:Django & Tornado比較-Python教程

Django與Tornado框架深度對比:從MVC/MTV到高併發架構設計 本文基於實際項目經驗,總結了兩個中型項目的架構實踐,並深入探討了同步/異步框架、併發模型及生產環境部署等關鍵技術問題。 項目背景 項目一:黨校學習平台(Tornado) 技術棧:Tornado + MySQL + Redis

tornado , django , 後端開發 , 多線程 , harmonyos , 多進程 , Python

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mob64ca1418aeab - Go語言學習之路-10-go函數

目錄 什麼是函數?如何定義? 深入理解函數的參數 參數類型簡寫 可變參數 靈活的函數返回值 多返回值 命名返回值 變量的作用域 局部變量 (Local Variables) 全局變量 (G

golang , 開發語言 , 賦值 , 後端開發 , Android , go , Python

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話不是這麼説的 - 2022mathorcup數學建模大數據競賽選題建議及初步思路來啦!

賽道 A:基於計算機視覺的集裝箱智能破損檢測 賽道 B:物流理賠風險識別及服務升級問題 咱們先把這兩個賽道的核心區別拎清楚——賽道A是純純“看圖片幹活”,專門找集裝箱上的破損;賽道B是“扒表格算賬”,琢磨物流理賠的風險,倆方向完全不搭邊,咱們逐個賽道、逐個問題掰開揉碎了説,都用大白話,不整那些生僻術語。 先看賽道A,集裝箱破損檢測這塊,適合的學生得是玩過圖片識別

業務邏輯 , 建模 , 數據 , 後端開發 , 1024程序員節 , Python

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mob64ca12f770a6 - ptyhon 調用ollama 實現多輪對話

為了構建一個通過 Python 調用 Ollama 實現多輪對話的系統,我們需要實現一套清晰的邏輯流程,確保我們在此過程中能夠高效而有序地進行。這篇博文將詳細展示如何實現這個過程,從背景描述到性能優化,我們將一步一步來探討。 時間軸與背景描述 在過去的幾年中(2019年至2023年),人工智能領域發展迅速,多輪對話系統逐漸成為熱門話題。特別是語言模型的進步,使得創建智能對話代理變

對話系統 , API , aigc , Python

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mob64ca13fba42b - shell腳本鏈接、讀寫、操做mysql數據庫實例

在日常運維或開發工作中,我們經常需要對MySQL數據庫進行重複性操作(如批量查詢、數據統計、定時監控等)。手動執行SQL命令不僅效率低下,還容易出錯。Shell腳本作為Linux系統下的自動化工具,能與MySQL完美結合,實現操作的自動化與批量化。本文將從實驗環境準備出發,通過多個實戰案例,詳細講解如何用Shell腳本高效操作MySQL數據庫,所有案例均

服務器 , MySQL , 數據庫 , 後端開發 , Python

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mob64ca12e5502a - llama factory python調用

在這篇博文中,我歡迎大家一同探索如何調用 Llama Factory 這一機器學習庫,並在 Python 環境中進行集成。Llama Factory 提供了一系列強大的工具,以便於快速構建和訓練語言模型。在本文中,我將詳細涉及環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展等方面的內容。 環境準備 在開始之前,我們需要做好相應的環境準備,以確保所有相關的技術棧都是兼容

數據 , aigc , 代碼示例 , Python

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mob64ca1405664d - 全新C#工控上位機WPF教程 | 自定義協議上位機應用實戰合集零基礎入門(websocket/串口/網口通信/PLC工控上位機開發/交互/MVVM) 0766_嗶哩嗶哩

每個新計劃啓動前,我們團隊內部總要開個簡短的“技術選型會”。核心議題往往很聚焦:這個新活兒,到底該用Python+Qt(PySide6)上,還是派C#+WPF出馬? 這倆都是我們的主力兵器,沒有絕對的好壞,只有合不合適。選錯了,後期能把自己和客户都折騰得夠嗆;選對了,項目順風順水,你好我好大家好。 怎麼選?我們不空談技術,就圍着項目本身問幾個最實際的問題。 第一

windows , wpf , Css , 前端開發 , HTML , Python

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mob64ca1400133b - RH850開發板StarterKit示例程序分析--R_UART_Init();串口初始化

本文詳細介紹了GH8555B寄存器的初始化過程,包括頁面結構,密碼訪問方法,以及關鍵寄存器如VCSW、MIPLANE通道數、分辨率設置等,涵蓋了VSPR/VSNR,VCOM,VGH/VGL等電壓調整。 1.初始化代碼調試説明 寄存器基本功能説明 寄存器有多個PAGE 構成,簡單可以分為協議類和私有類兩類。協議類為遵守標準協議。私有類為每家公司按

參數説明 , 3d , 後端開發 , 寄存器 , Python

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數據俠客行 - Python nlp有哪些軟件包

機器學習的發展可以追溯到1959年,有着豐富的歷史。這個領域也正在以前所未有的速度進化。在之前的一篇文章中,我們討論過為什麼通用人工智能領域即將要爆發。有興趣入坑ML的小夥伴不要拖延了,時不我待! 在今年秋季開始準備博士項目的時候,我已經精選了一些有關機器學習和NLP的優質網絡資源。一般我會找一個有意思的教程或者視頻,再由此找到三四個,甚至更多的教程或者視頻。猛回頭

github , 開發工具 , Python nlp有哪些軟件包 , 後端開發 , 人工智能 , 數據結構與算法 , Python

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mob64ca1405a060 - NPU升騰模型部署性能測試

目錄 在昇騰NPU上跑Llama 2模型:一次完整的性能測試與實戰通關指南 引言:從“為什麼選擇昇騰”開始 第一幕:環境搭建——好的開始是成功的一半 1.1 GitCode Notebook 創建“避坑指南” 1.2 環境驗證:“Hello, NPU!” 第二幕:模型部

code , 性能測試 , 後端開發 , llama , ci , Python

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滄州虎王科技 - 實現從JS到Python的跨越:前端開發者的轉型攻略

從JS到Python:一個前端開發者的絲滑轉型之路 作為前端開發者,您已精通JavaScript(JS)的異步處理、DOM操作等核心技能。轉向Python時,您會發現許多概念可無縫遷移,只需聚焦關鍵差異即可高效轉型。以下分步指南助您平穩過渡: 一、相似性:快速上手的基石 基礎語法通用性 變量聲明:無需let/const,

軟件研發 , 作用域 , 開發者 , Python

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