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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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deephub - 使用Pandas進行數據清理的入門示例

數據清理是數據分析過程中的關鍵步驟，它涉及識別缺失值、重複行、異常值和不正確的數據類型。獲得乾淨可靠的數據對於準確的分析和建模非常重要。 本文將介紹以下6個經常使用的數據清理操作： 檢查缺失值、檢查重複行、處理離羣值、檢查所有列的數據類型、刪除不必要的列、數據不一致處理 第一步，讓我們導入庫和數據集。 # Import libraries import pandas as pd # Re

機器學習 , 數據清洗 , pandas , Python

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u_14152 頭像

feiry - 4.機器學習——梯度下降_51CTO博客

一、梯度下降（Gradient Descent） 1. 基本概念 梯度下降（Gradient Descent） 是一種用於 最小化代價函數 J(w,b)J(w,b)J(w,b)的優化算法。 它的思想相當直觀： 環顧四周，選擇讓代價函數下降最快的方向，然後沿着該方向走一步。然後在新的位置重複這個過程，直到到達最低點。這種“下山”的過程，就是梯度下降

梯度下降 , 最小值 , 代價函數 , 後端開發 , Python

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u_16213569 頭像

技術領航舵手 - Spring源碼剖析5：JDK和cglib動態代理原理詳解

目錄 代理模式是什麼？ 靜態代理 動態代理 JDK動態代理 CGLIB代理 代理模式是什麼？ 代理模式的作用是：為其他對象提供一種代理以控制對這個對象的訪問。在某些情況下，一個客户不想或者不能直接引用一個對象，此時可以通過一個稱之為“代理”的第三者來實現間接引用。代

spring , aop , 後端開發 , JAVA , 代理模式 , 後端 , Python

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u_16213695 頭像

mob64ca1412ee79 - qemu啓動debian

新功能 - 動態調度程序：SPDK輕量級線程現在可以動態地調度到SPDK事件框架中的reactor上。調度程序會重新平衡空閒線程，調整CPU頻率，並將空閒的reactor切換到中斷模式。有關詳細信息，請參見https://www.spdk.io/doc/scheduler.html。此功能目前是實驗性的。 - vfio-user用户 NVMe

機器學習 , js , Linux , 人工智能 , JAVA , qemu啓動debian , Python

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u_17504137 頭像

我是你諾言哥 - 桌牌製作系統：自定義設計 + 打印，高效搞定桌牌

之前領導讓做會議桌牌，一開始想徒手排版，折騰半天沒頭緒，最後還是找別人要了模板才勉強完成。現在發現這款工具，才知道做桌牌能這麼省心。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/df655f7acccc 備用地址：https://pan.baidu.com/s/12HupZfMGhFDV6zJez6ufRA?pwd=ui4e 今天分享

後端開發 , 上傳圖片 , 下載地址 , Python

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u_16213680 頭像

mob64ca140f67e3 - KEEP筆試

C程序的流程：預處理-編譯-鏈接-加載運行。變量的初始化都在加載運行這一部分。特別地，全局變量的初始化在調用main函數之前。 %x表示用小寫字母輸出16進制整數，%X表示用大寫字母輸出16進制整數，%o表示輸出8進制整數，%O沒有含義。需要注意，上述三種方式，都不會添加16進制的0x前綴和8進制的0前綴。但是加上#就會添加對應的前綴，%#x會添加0x，%#X會

初始化 , main函數 , 16進制 , 後端開發 , Python

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chuanghongdengdeqingwa_eoxet2 頭像

宇文成都 - 使用 Python 為 PDF 添加水印

在現代數字化辦公環境中，PDF 已成為一種廣泛使用的文件格式，尤其是在需要保持文檔格式時。為了保護文檔內容，添加水印是一種常見的方法。本文將介紹如何使用 Python 為 PDF 文件添加水印，具體步驟將通過代碼示例詳細説明。 一、準備工作 要實現 PDF 水印的添加，我們將使用 Spire.PDF，這是一個強大的 PDF 操作庫，能夠輕鬆處理 PDF 文檔。你可以從 Spire.PDF 官方網站

pdf , Python

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u_15493782 頭像

Python自動化辦公社區 - 我決定用AI重寫這個34.7萬次下載的Python庫

大家好，我是程序員晚楓。 今天想和大家分享一個重要的決定：我的開源項目 python-office（下載量34.7萬次），即將用AI編程技術進行全面重寫。 先説説python-office是什麼 3年前，我創建了python-office這個項目。它的初衷很簡單：用一行代碼，解決一個辦公自動化問題。 比如你想把PDF轉成W

後端開發 , 人工智能 , 開源 , 開發者 , harmonyos , Python

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u_12204 頭像

桃太郎 - Python語言:Day9練習題及其答案

Python3 函數 函數是組織好的，可重複使用的，用來實現單一，或相關聯功能的代碼段。 函數能提高應用的模塊性，和代碼的重複利用率。你已經知道Python提供了許多內建函數，比如print()。但你也可以自己創建函數，這被叫做用户自定義函數。 定義一個函數 規則： 函數代碼塊以def關鍵詞開頭，後接函數標識符名稱

字符串 , MySQL , 地址空間 , 開發語言 , 賦值 , 數據庫 , Python

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loading_672b22021e446 頭像

Loading - python webdriver-manager 實現selenium 免下載安裝webdriver

selenium在自動化測試中，通常需要使用瀏覽器驅動來與瀏覽器進行交互。然而，手動下載、安裝、以及管理這些驅動非常麻煩，尤其是當驅動版本頻繁更新時。為此，webdriver-manager庫提供了一個極簡的方案，自動幫我們下載、更新和管理驅動，使 Selenium 代碼更簡潔優雅。 webdriver-managergit地址：GitHub - SergeyPirogov/webdriver_m

爬蟲 , selenium , webdriver , Python

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luckyqiaqi 頭像

是小劉呀 - 虛擬環境搭建 virtualenvwrapper.sh 中 VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON 路徑錯誤解決

  我們在安裝好 virtualenvwrapper 之後，通過 source 啓動初始化工具 virtualenvwrapper.sh 時報錯，報錯信息如下： 結合錯誤信息與提示找到的語句，猜測應該是 virtualenvwrapper.sh 文件的 VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON 這裏有問題： 於是我們打開 virtualenvwrapper.sh 文件： virtu

virtualenvwrapper , virtualenv , Python

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jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 免費獲取股票歷史行情與分時K線數據 API

在全球金融市場中，獲取準確的股票歷史行情數據至關重要。無論是港股、美股、A 股、日股、德國還是新加坡等市場的投資者和開發者，都需要可靠的股票分時 K 線數據來支持分析和決策。本文將介紹一個高效的股票 API，支持批量歷史 K 線數據 API 查詢，幫助您輕鬆獲取從分鐘級到月線的 OHLCV 數據，包括開盤價、最高價、最低價、收盤價和成交量等關鍵指標。 API 概述 這個 API 來自 itick.

數據接口 , 股票接口 , 金融 , api文檔 , Python

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deephub 頭像

deephub - 20個改善編碼的Python異常處理技巧，讓你的代碼更高效

異常處理是寫好代碼的一個重要的方面，雖然許多開發人員都熟悉基本的try-except塊，但是有很多更深入的知識可以使異常處理更高效、更可讀和更python化。所以本文將介紹關於Python異常的20個可以顯著改善編碼的Python異常處理技巧，這些技巧可以讓你熟練的掌握Python的異常處理。 Python中的異常是在程序執行期間發生的破壞了程序指令的正常流程的事件。與其他編程語言一樣，Pytho

機器學習 , 異常處理 , Python

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柳隨風 - 【Linux】環境變量和命令行參數_命令行 變量

目錄 編輯 一、Linux2.6內核進程O（1）調度隊列 二、命令行參數 三、環境變量 前言： ⏩️Linux2.6內核採用O(1)調度算法，通過雙優先級隊列（active和expired）和位圖操作實現高效進程調度。每個CPU維護runqueue結構，包含140個優先級隊列，普通進程優先級映射為100-139的數組下標。調度時通過位圖

環境變量 , 優先級 , bash , 後端開發 , Python

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u_16213700 頭像

mob64ca14144dde - Vue總結（三）組件通信

props和emits之間的組件通信 數據流向 props：父組件 → 子組件（數據下行） emit：子組件 → 父組件（事件上行） 核心機制 props：父組件通過屬性傳遞數據給子組件 emit：子組件通過事件向父組件發送消息 設計模式 單向數據流： 父組件 --props-

輸入框 , 數據 , Vue , 後端開發 , Python

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u_16213326 頭像

mob64ca12d6c78e - 怎麼搭建一個copilot的小程序

在這個時代，使用 AI 作為協助工具已經不再是新鮮事。尤其是在編程和開發領域，像 GitHub Copilot 這樣的工具極大地提高了我們開發的小程序的效率。然而，搭建一個基於 Copilot 的小程序，尤其是理解其背後的邏輯，對很多開發者而言仍然是一個挑戰。本文將逐步揭示這一過程，並分享如何高效地構建這樣的程序。 問題背景 在社交媒體上，很多開發者表達了希望能夠渾然天成地使用

API , aigc , 開發者 , Python

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u_12192 頭像

angel - Python爬蟲快速入門，BeautifulSoup基本使用及實踐

導包：pip installbs4 import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win

選擇器 , 後端開發 , beautifulsoup , Css , 爬蟲 , HTML , Python

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u_16213319 頭像

mob64ca12d52440 - stablediffusion怎麼修改torch版本

在使用 Stable Diffusion 進行圖像生成的過程中，用户可能會發現某些依賴項之間存在不兼容問題，其中最常見的就是 PyTorch 的版本。這篇文章將詳細介紹如何修改 Stable Diffusion 中的 PyTorch 版本，幫助開發者解決這一常見問題。 問題背景 在運行 Stable Diffusion 時，用户可能會面對以下場景： 初次安裝 Stab

工具鏈 , bash , aigc , Python

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zbzcdzf 頭像

代碼的路 - pip安裝更換鏡像

原文鏈接 使用pip來安裝python包有時候安裝起來會非常慢，因此需要換成國內的源來加速下載： 1 單次修改源 以Torch為例，常規下載方式為： pip install torch 修改為阿里源： pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple torch 2 修改默認源 如果不想在每一次下載都指定源，可以直接修改默認源。 2.1 L

pip , 程序員 , Python

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friesonthepier 頭像

去碼頭整點薯條 - 利用 Python 進行數據分析 —— 3 pandas 入門

上一篇我們瞭解了 NumPy 的基本功能，本篇引入一個新的 python 數據處理庫——pandas。 NumPy 更適合處理統一的數值數組數據。Pandas 是基於 NumPy 數組構建的，專門處理表格和混雜數據。接下來，讓我們來了解一下 pandas 的基本使用吧。 首先讓我們導入 pandas 庫： import pandas as pd import numpy as np # 後續也會

讀書筆記 , pandas , 數據分析 , Python

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u_16213671 頭像

mob64ca140d61c6 - 禪道的新手教程 - 禪道開源版使用幫助

一、 基礎準備：權限與組織搭建（管理員） 初始登錄：默認賬號admin，密碼123456，登錄後立即修改強密碼。 組織與權限配置 進入後台 → 組織：創建部門、添加用户（填寫賬號、姓名、郵箱，設置角色如產品經理 / 項目經理 / 開發 / 測試）。 進入後台 → 權限：按角色分配權限（如產品經理可管理需求，測

優先級 , 產品經理 , 後端開發 , 迭代 , Python

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u_16213356 頭像

mob64ca12de62a6 - python發出請求給到ollama並接收返回數據

在當前的開發環境中，將 Python 發出請求並接收數據是一個常見的需求。本篇文章將通過一個具體的示例，展示如何使用 Python 向 Ollama 發出請求，並處理返回的數據。接下來，我們將逐步分析問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試及預防和優化措施。 問題背景 假設我們在進行一個自然語言處理項目，希望利用 Ollama 的 API 提供文本生成功能。以下是該項目的

API , aigc , Json , Python

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u_14457 頭像

clghxq - Flink狀態存儲

核心結論 Checkpoint 對 Key State 的存儲：按Key Group劃分並持久化到外部存儲（如 HDFS）；RocksDBStateBackend 會將本地 RocksDB 的狀態快照（而非完整內容）上傳到 Checkpoint 目錄。 故障恢復邏輯：作業重啓後，故障算子的 Task 會重新分配到其他 TaskManager，通過 Chec

Group , 數據 , 持久化 , 後端開發 , Python

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u_12187 頭像

karen - 近似最近鄰搜索算法

在大規模向量檢索的應用場景中，往往既需要衡量向量間的相似度，又要對數據點施加額外的屬性過濾。傳統的近似最近鄰（ANNS）方法只關注向量相似度，對“向量 + 屬性”混合查詢（hybrid query）的支持能力不足。5月發佈在 arXiv 的 Lin 等人最新綜述《Survey of Filtered Approximate Nearest Neighbor Search over

數據集 , 類方法 , 相似度 , 後端開發 , Python

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