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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213647 頭像

mob64ca14079fb3 - 不容錯過！這三個堪稱神級的 Python 網站真香啊！

常用並且免費的，可直接在線運行【Python】代碼的平台 Repl.it Repl.it - 提供實時交互式環境，適合快速實驗代碼：https://repl.it/languages/python Jupyter Notebook Jupyter Notebook (Google Colab) - 可以通過 Google 賬户在線

開發語言 , google , 後端開發 , Python

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weiye007 頭像

week - Pycharm 配置 virtualenv

1. virtualenv 説明 在開發Python應用程序時，系統默認的Python版本可能會不兼容這個應用程序, 如果同時開發多個應用程序, 可能會用到好幾個版本的python環境, 這種情況下，每個應用可能需要各自擁有一套"獨立"的Python運行環境。virtualenv就是用來為一個應用創建一套"隔離"的Python運行環境的工具。virtualenv是python的一個虛擬化環境工具，

virtualenv , pycharm , Python

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hanazawa 頭像

不愛吃香菜 - Python 的內置函數 complex

Python 的內置函數 complex() 用於創建複數對象，其完整語法為： complex(real=0, imag=0) complex(string) # 字符串形式 詳細功能説明 數值參數構造 第一個參數 real 表示實部（默認為0） 第二個參數 imag 表示虛部（默認為0） 示例： complex(3, 4) # 返回 (3+

知識 , Python

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u_16099187 頭像

網絡安全俠 - clickhouse 表引擎相關 - 夜中孤影的個人空間 -

ClickHouse 中至關重要的兩類複製表引擎：ReplicatedMergeTree 和 ReplicatedReplacingMergeTree。它們是構建 ClickHouse 高可用、高可靠分佈式集羣的基石。 核心概念：複製與複製表引擎 首先，要理解 “Replicated” 前綴的含義。它指的是 表級別的複製，基於 ZooKeep

hive , hadoop , 後端開發 , clickhouse , SQL , hbase , Python

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u_16213570 頭像

藍色憂鬱花 - 【Flutter 問題系列第 73 篇】如何在 Flutter 應用中進行屏幕適配（含使用教程、原理解析）_flutter 屏幕和字體適配

鴻蒙Flutter三方庫適配指南：插件適配原理 大家好，歡迎來到鴻蒙Flutter三方庫適配指南系列教程。今天我們將會深入探討鴻蒙系統中Flutter插件的適配原理。這部分內容對於想要將現有的Flutter插件移植到鴻蒙平台或者為鴻蒙平台開發新插件的開發者來説非常重要。 什麼是Flutter插件？ 在開始講解適配原理之前，我們先簡單回顧

華為 , dart , API , 後端開發 , flutter , harmonyos , Python

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u_16213588 頭像

mob64ca13f96cda - Kubernetes Pod篇：帶你輕鬆玩轉Pod

一、Pod 基礎核心概念 1. 什麼是 Pod？ Pod 是 Kubernetes 中最小部署單元，代表集羣中的一個運行進程，可包含一個或多個緊密耦合的容器，這些容器共享網絡、存儲資源和 Linux 命名空間。 不是直接管理容器，而是通過 Pod 封裝容器； 其他控制器（Deployment、StatefulSet 等

容器 , Pod , kubernetes , 後端開發 , 重啓 , 雲原生 , Python

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deephub 頭像

deephub - 機器學習超參數調優：十個實用的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）進階技巧

貝葉斯優化（Bayesian Optimization, BO）雖然是超參數調優的利器，但在實際落地中往往會出現收斂慢、計算開銷大等問題。很多時候直接“裸跑”標準庫裏的 BO，效果甚至不如多跑幾次 Random Search。 所以要想真正發揮 BO 的威力，必須在搜索策略、先驗知識注入以及計算成本控制上做文章。本文整理了十個經過實戰驗證的技巧，能幫助優化器搜索得更“聰明”，收斂更快，顯著提升模型

機器學習 , 貝葉斯 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_17495706 頭像

DontLetMeDown - 使用 Spire.XLS for Python 高效讀取 Excel 數據

在當今數據驅動的世界中，Python 已成為數據處理和分析的首選工具。而 Excel 文件作為最常見的數據存儲格式之一，如何高效、準確地在 Python 中讀取和處理 Excel 數據，成為了許多開發者和數據分析師面臨的挑戰。傳統的 Python Excel 庫在處理複雜 Excel 文件（如包含公式、樣式、合併單元格等）時，有時會顯得力不從心，甚至性能不佳。 本文將向您介

辦公效率 , excel , Python

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u_39029 頭像

lingyuli - java大文件上傳解決方案_51CTO博客

文章目錄 前言 一、前後端大文件上傳 1.方案描述 2.後端代碼 3.驗證 預處理文件 接口調用 二、純後端大文件處理 1.方案描述 2.後端代碼 3.驗證 三、java文

初始化 , 上傳 , 後端開發 , springboot , JAVA , 唯一標識 , Python

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u_16213621 頭像

mob64ca14017c37 - defineModel的值為什麼TS推斷可能是undefined

# 編寫一個求平均值的函數 def f(*m): s = 0 lst = [] for i in m: while str(i).isnumeric(): s += i lst.append(i) else: print('輸入端內的內容包含有

機器學習 , 字符串 , 時間戳 , 人工智能 , Python

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xiaopaipiper 頭像

小拍Piper - 併發和並行 | Python中實現多線程 threading 和多進程 multiprocessing

併發和並行 | Python中實現多線程 threading 和多進程 multiprocessing 昨天晚上組會輪到我彙報技術內容，最近正在和 ray 以及 spark 打交道，索性講一下併發和並行。反正大家都是管理學院的，平時很少接觸這種，因此這個選題不大可能因為內容基礎而貽笑大方。 本文擺一擺併發和並行。附上很簡單的 Python 代碼，涉及到自帶庫 threading 和 multipr

多線程 , 多進程 , Python

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aihejiudedianti 頭像

柚子 - python包管理神器Poetry

一、起因 最近在逛一些當下比較熱的python開源代碼（fastapi、langchain、redash）的時候，發現項目根目錄都很難見到requirments.txt這個包依賴文件了，取而代之的是pyproject.toml文件和poetry.lock文件。而我，還只會使用requirments.txt，來自程序員的直覺是，我已經落伍了，不由得一陣危機感，隨之而來的是幾個問題： pyproj

conda , 包管理 , pip , 後端 , Python

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tanking 頭像

TANKING - Python寫一個GUI界面，這個界面實時跟隨微信窗口移動

Python寫一些簡單的GUI界面也是非常簡單的，並且Python有着豐富的庫，這些庫可以很方便我們去操作Windows系統，搭配界面，可以做出很多精美的小工具。本文的案例寫一個簡單的實例，使用Python創建一個窗口，這個窗口實時監聽微信PC版客户端窗口的狀態，並且實時跟隨在微信電腦版的右側。 代碼 import tkinter as tk import win32gui import win3

gui , tkinter , win32gui , win32api , Python

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u_16213649 頭像

mob64ca14082604 - 最新Python學習路線發佈，值得收藏 - 編程叫獸的個人空間 -

假設你是一個外賣騎手，每天穿梭在城市的大街小巷，風吹日曬，收入卻並不穩定。2025年的外賣行業競爭激烈，平台算法不斷優化，騎手的接單效率直接影響收入。你意識到，掌握編程技能不僅能提升工作效率，還可能打開新的職業機會。於是，你決定利用業餘時間學習Python，從零開始轉型。 一、學習動機：為什麼外賣騎手要學Python？ 優化配送效率

實踐項目 , 人工智能 , 前端開發 , Javascript , Python , Web

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u_16213682 頭像

mob64ca140fd7c1 - pytorch搭建PyQt5界面實戰：ResNet-18實現CLFAR-10圖像分類，並利用PyQt5進行人機界面顯示

文章目錄 前言 1.為什麼需要殘差網絡？ 1.1梯度消失 / 梯度爆炸 1.2深度退化現象 2.ResNet 的核心創新：殘差塊與殘差連接 2.1 什麼是 “殘差”？ 2.2. 殘差塊的兩種結構 2.2.1恆等映射殘差塊

卷積神經網絡 , 後端開發 , 分類算法 , 人工智能 , 深度學習 , 1024程序員節 , Python

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u_16213700 頭像

mob64ca14144dde - VBS基礎篇 vbscript Sendkeys模擬鍵盤操作_vbs

在 CMD 中使用 cscript 運行 VBS 腳本時，可以通過以下幾種方式實現鍵盤輸入值： 方法 1：使用 InputBox 函數（彈出對話框輸入） ' script.vbs Dim userInput userInput = InputBox("請輸入值：", "輸入標題") If userInput "" Then WScript

命令行 , 重定向 , 後端開發 , 運行方式 , Python

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u_16213381 頭像

mob64ca12e4594b - Xinference ollama 哪個 使用 多

Xinference與Ollama都是當下備受關注的AI推理框架，許多開發者在選擇其中一個時，都希望瞭解這兩個框架各自的使用情況和優勢。本文將圍繞如何解決“Xinference和Ollama哪個使用多”的問題進行詳細記錄，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及最佳實踐。 背景定位 在AI推理領域，Xinference和Ollama都被廣泛應用於不同的場景。隨着業

aigc , 配置項 , 開發者 , Python

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xuejianqiang 頭像

xuejianqiang - 新政下少兒編程機構怎麼選？

新政下少兒編程機構怎麼選？4類坑別踩，5個問題篩出靠譜機構 一、先劃紅線：這4類編程機構，再便宜也別碰 二、合規機構的3個新特徵：從“教代碼”到“做實踐搭檔” 1. 課程和學校“同頻共振” 2. 課堂搬進“真實場景” 3. 從“賣課程”到“送資源” 三、避坑只需5個問

少兒編程 , 青少年編程 , 機器人 , 人工智能 , 前端開發 , Javascript , Python

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chang_lehung 頭像

一無是處的研究僧 - 深入理解 python 虛擬機：魔術方法之數學計算

深入理解 python 虛擬機：魔術方法之數學計算 在本篇文章當中主要給大家介紹在 python 當中一些常見的魔術方法，本篇文章主要是關於與數學計算相關的一些魔術方法，在很多科學計算的包當中都使用到了這些魔術方法。 大小比較 當我們在Python中定義自己的類時，可以通過重寫一些特殊方法來改變對象的比較行為。這些特殊方法包括__lt__、__le__、__eq__、__ne__、__gt__和_

面向對象編程 , 虛擬機 , Python

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u_16213639 頭像

mob64ca1405a060 - C++鏈表 實操

題目描述 請編寫一個程序，實現以下鏈表操作：構建一個單向鏈表，鏈表中包含一組整數數據。 1. 實現在鏈表的第 n 個位置插入一個元素，輸出整個鏈表的所有元素。 2. 實現刪除鏈表的第 m 個位置的元素，輸出整個鏈表的所有元素。 要求： 1. 使用自定義的鏈表數據結構。 2. 提供一個 linkedList 類來

i++ , 後端開發 , 鏈表 , ci , Python

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u_12891 頭像

gjnet - python 排班軟件 python排課

python學習之旅 學習課程（微信課堂-深入淺出學python by馬哥） 遇到問題 功能快捷鍵 合理的創建標題，有助於目錄的生成 如何改變文本的樣式 插入鏈接與圖片 如何插入一段漂亮的代碼片 生成一個適合你的列表 創建一個表格

代碼片 , 流程圖 , python學習 , python 排班軟件 , 後端開發 , Markdown , Python

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u_12968 頭像

davisl - fsm狀態機繪圖python

UML圖 UML圖常用的有 用例圖：從用户角度描述系統功能。 類圖：描述系統中類的靜態結構。 狀態圖：是描述狀態到狀態控制流，常用於動態特性建模 活動圖：描述了業務實現用例的工作流程 時序圖：對象之間的動態合作關係，強調對象發送消息的順序，同時顯示對象之間的交互 狀態圖 狀

狀態機 , 狀態圖 , 時序圖 , 後端開發 , fsm狀態機繪圖python , Python

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ineo6 頭像

ineo6 - 開發常用軟件鏡像加速收集

pypi 臨時使用： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 長期使用： 升級 pip 到最新的版本 (=10.0.0) 後進行配置： pip install pip -U pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c

awesome , homebrew , cocoapods , 鏡像加速 , Python

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deephub 頭像

deephub - 機器學習時間特徵處理：循環編碼（Cyclical Encoding）與其在預測模型中的應用

做過電力負荷預測或者交通預測朋友，大概率都處理過時間特徵。這裏最直接的做法通常是把時間（比如分鐘或小時）直接扔進模型裏。這看起來邏輯自洽，但存在這一個大坑，就是“午夜悖論”。 比如説你的模型面對兩個時間點：23:59（一天的第1439分鐘） 和 00:01（一天的第1分鐘）。在我們的認知裏，這倆只差兩分鐘，但在模型的邏輯裏1439 和 1 可是不一樣的。大多數機器學習算法（線性迴歸、KNN、SVM

機器學習 , 人工智能 , 特徵提取 , Python

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