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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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程序員鋒仔 - 2025-12-28 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-28 GitHub Python 熱點項目精選(9個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢，篩選優質 Python 項目，助力開發者快速把握技術風向標～ 📋 項目列表（按 Star 數排序） 1. TheAlgorithms/Python 一個包含用Python實現的各種算法的項目，旨在用於教育目的，幫助學習者更好地理解和實踐算法。 指標

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - C#調用C/C++動態庫 封送結構體，結構體數組

當“C#默認封送 ≠ 你想要的 C++ 內存佈局”時，需要在結構體設置[MarshalAs]特性 【不需要】MarshalAs 的類型（⭐最安全） 這些是 blittable types，CLR 可以直接 memcpy 基礎數值類型 C#

CLR , 後端開發 , pragma , Layout , Python

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codists 頭像

codists - 翻譯：《實用的Python編程》04_04_Defining_exceptions

目錄 | 上一節 (4.3 特殊方法) | 下一節 (5 對象模型) 4.4 定義異常 用户可以通過類實現自定義異常： class NetworkError(Exception): pass 異常類始終繼承自 Exception 它們通常是空類。空類內部使用 pass 表示。 你也可以對異常進行分層： class AuthenticationError(NetworkError):

exception , Python

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u_16123336 頭像

51CTO技術成就夢想 - 從大模型到邊緣智能體：基於行為蒸餾的 Agent 能力壓縮與泛化研究

從大模型到邊緣智能體：基於行為蒸餾的 Agent 能力壓縮與泛化研究 一、背景與問題引入 隨着大語言模型（LLM）的能力不斷增強，**Agent（智能體）**在任務規劃、工具調用、環境感知等方面表現出極強的通用性。然而，一個現實問題逐漸顯現： 大模型很強，但太“重”了。 在以下場景中，大模型往往並不適用： 邊緣設備 / IoT / 嵌入式系統

插入圖片 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Git , Python

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kuanrongdeshanyang 頭像

小小張説故事 - Python網絡請求中級篇：深入理解Requests庫的使用

在Python網絡請求初級篇中，我們瞭解了Requests庫基礎的使用方式，包括如何發起GET和POST請求，如何解析JSON響應以及如何處理異常。在本文中，我們將深入理解Requests庫，包括如何發送帶參數的請求，如何處理Cookies，如何使用Session對象以及如何設置請求頭。 一、發送帶參數的請求 我們可以通過兩種方式向URL添加參數，一種是直接在URL中添加，另一種是使用params

requests , Python

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u_16175513 頭像

mob649e8167c4a3 - ollama怎麼查詢是不是用的GPU

ollama怎麼查詢是不是用的GPU 在深度學習和人工智能領域，使用GPU來加速計算的重要性不言而喻。在使用“ollama”時，瞭解當前系統是否利用了GPU資源，對於提升模型加載和推理速度至關重要。本文將詳細探討如何查詢“ollama”是否使用了GPU，以幫助開發者優化計算資源和提高工作效率。 問題背景 在機器學習和深度學習的日常工作中，GPU是極為重要的，並且能顯著提高模型

加載 , aigc , 深度學習 , Python

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opsdev365 頭像

A食今獸 - PYTHON tkinter模塊-20

Checkbutton（複選框）是Tkinter中用於創建多選選項的組件，允許用户選擇多個選項。 基本用法 1. 導入和基本創建 import tkinter as tk from tkinter import messagebox # 創建主窗口 root = tk.Tk() root.title("Checkbutton組件詳解") root.g

後端開發 , checkbutton , Python

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u_16099261 頭像

風華絕代的java - ai智能視頻監控系統-

前沿： 在倉儲物流行業，貨物盜損與操作違規是長期困擾企業的痛點。叉車司機因操作不當導致貨物跌落損壞，或員工在無人監管的角落私自挪用高價值物品，這些隱性損失直接侵蝕利潤。思通數科AI視頻監控衞士通過AI視覺技術，為倉儲物流場景打造智能防損閉環，助力企業從被動應對轉向主動防控。 場景還原：一名員工在倉儲貨架間快速藏匿一箱電子配件；叉車操作失誤撞倒貨架，貨物散落受損。AI

異常檢測 , 視頻監控 , 後端開發 , 數據分析 , Python

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u_12192 頭像

angel - Python之——打包工具pyinstaller的用法_冰河的技術博客

大家好，我是唐叔。上次我們講解了 Python+Web構建桌面應用的最佳選擇 - Pywebview，那麼寫好的Python程序，如何在別人的電腦上運行？總不能要求每個人都安裝Python、配置環境吧？這時候，PyInstaller 就派上用場了。 文章目錄 一、PyInstaller 是什麼？ 二、安裝PyInstaller

命令行 , webview , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_16099241 頭像

技術領航博主 - GB2828Java代碼

GB碼與BIG5是中國人常用的兩種編碼集。GB碼為大陸使用，BIG5為香港與台灣使用。每個編碼都由2個字符構成，高字節在前，低字節在後。下面我將使用Python實現的編碼轉換的程序向大家作一個介紹。關於編碼的一些知識大家可以去網上查找，本人不再贅述。 GB碼是大陸使用的編碼集。以前使用的為GB-2312編程，它只有常用字，字數有限。後國家制定了新的GBK

偏移量 , 碼錶 , 編碼轉換 , GB2828Java代碼 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 Matplotlib：第六章 知識總結

人工智能之數據分析 Matplotlib 第六章 知識總結 (文章目錄) 前言 本文對之前的關於matplotlib的知識進行系統性總結，便於知識梳理和歸納，為後續打好基礎，或者面試使用 一、核心架構 Matplotlib 採用 三層架構： Backend（後端） 負責圖形渲染和輸出（如 T

子圖 , yyds乾貨盤點 , 面向對象 , 人工智能 , 數據分析 , Python

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feibendetiangua 頭像

八戒englyf - Python 內置界面開發框架 Tkinter入門篇 丁

如需要轉載，請聲明原文鏈接 微信公眾號「ENG八戒」https://mp.weixin.qq.com/s/X5... 本文大概 2562 個字，閲讀需花 15 分鐘 內容不多，但也花了一些精力 如要交流，歡迎關注我然後評論區留言 謝謝你的點贊收藏分享 ​這篇文章屬於系列文章《Python 內置界面開發框架 Tkinter入門篇》的第四篇，也是最後一篇，上接《Python 內置界面開發框架 Tkin

gui , tkinter , Python

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u_12995 頭像

kcoufee - 【C語言】C語言中的隱式函數聲明

一，定義： 1，作用： 告訴編譯器有一個函數叫什麼，參數是什麼，返回類型是什麼，但具體是不是存在，函數聲明決定不了。（函數定義決定） 2，用法： 當你在編寫代碼時，將自定義的函數放在了調用後面，如下圖： 編譯器是從上往下運行，它在調用之前找不到自定義的函數，就會報錯，這個時候就需要在調用函數之前聲明一下，如下

算法 , include , 初學 , C語言 , 後端開發 , 函數聲明 , Python

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u_12897 頭像

jordana - PyTorch中文教程 | (15) 在深度學習和NLP中使用PyTorch_pytorch 中文nlp

PyTorch 的 torch.nn 模塊是構建和訓練神經網絡的核心模塊，它提供了豐富的類和函數來定義和操作神經網絡。 以下是 torch.nn 模塊的一些關鍵組成部分及其功能： nn.Module 類 nn.Module 是所有自定義神經網絡模型的基類。用户通常會從這個類派生自己的模型類，並在其中定義網絡層結

卷積 , 神經網絡 , pytorch , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_16213668 頭像

mob64ca140caeb2 - 渲染管線理論總結

【技術美術】GPU渲染管線概述 GPU渲染管線的名稱由來 GPU渲染管線指代GPU渲染圖形的工作過程及其環境。 GPU的工作方式和狹義上分時的CPU不同，GPU類似早期的批處理系統： 工作前需提前配置好輸入和工作參數，運行時不可修改，直到工作結束； 因為GPU一般是為了渲染像素這樣的特定任務，其工作流程固定且有多道工序。 這

渲染管線 , 着色器 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_12960863 頭像

wx59290cd7bb11a - 別再用 Java 多線程思維寫 Python 了！Asyncio 才是 LLM 高併發的王道

💎 本文價值提示 ​思維重塑​：幫你徹底打破 Java/Spark 的“多線程/多進程”固有思維，理解 Python 獨特的“單線程 + 事件循環”模型。 ​實戰落地​：手把手教你用 Asyncio + httpx 構建一個生產級的 LLM 高併發請求器。 ​避坑指南​：揭秘 90% 轉行工程師都會踩的“阻塞陷阱”和“CPU 密集型誤區”。 ​適用人羣​：

AI轉型 , 大數據 , 數據倉庫 , JAVA , ci , 架構師 , Python

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u_16213649 頭像

mob64ca14082604 - 實踐篇|burpsuite安裝與使用

下面以此按照順序告訴大家如何下載 1.下載官網專業版BurpSuite 2. 下載keygen包-burpsuitloader.jar 3. 修改配置文件-vmoptions.txt 4. 激活burpsuite 5. 效果 其他報錯排查

抓包 , burpsuite , jar , 網絡安全 , macos , 後端開發 , Python

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - Python數據分析入門指南（二十一）：總結與展望——你的數據科學之旅才剛剛開始

恭喜你，勇敢的數據探索者！ 當你讀到這篇文章時，意味着我們已經共同走完了一段非凡的旅程。從對Python數據分析感到陌生和好奇，到如今能夠熟練地運用代碼與數據對話，你已經完成了一次了不起的蜕變。這不僅僅是一系列課程的結束，更是你數據科學之路的真正起點。 讓我們暫時停下腳步，回望來路，然後一起眺望遠方那片更加璀璨的星空。 第一章：回顧——我們為你打造了怎樣的數據科學工具箱？ 在這段

數據 , 後端開發 , 數據科學 , 數據分析 , Python

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u_13416 頭像

detailtoo - Mybatis3 框架理解 - andrew

1. 引言：傳統數據訪問的困境 在當今的分佈式系統中，數據訪問層面臨着諸多挑戰，如連接管理複雜、事務一致性難以保證、資源利用率低等問題。傳統的集中式數據訪問架構已經無法滿足大規模分佈式應用的需求。MyBatis作為一款優秀的持久層框架，在分佈式環境下的應用越來越廣泛。本文將探討如何利用MyBatis 3構建更分佈式的架構——數據霧計算。 2. MyBatis分

數據源 , Source , 後端開發 , JAVA , Python

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gexia_com 頭像

閣下AI - 閣下AI的使用指南

閣下AI是一個允許用户通過自然語言創建定製化AI工具的平台。以下是一份平實的操作指南，旨在幫助您瞭解其基本工作流程。 一、註冊與初始設置 平台可通過搜索閣下AI訪問。註冊方式支持郵箱、微信或手機號。對於常規辦公使用，郵箱註冊後綁定微信是一種便捷的選擇，便於在電腦和手機端切換登錄。 二、平台界面與核心功能 登錄後，界面較為清晰。頂部導航欄提供主要功能入口：“創建工具”、“我的工具”和“社區廣場”是核

Python

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u_16082658 頭像

wx64422c161e8a1 - AI知識掃盲

文章目錄 一、大模型（Language Models） 二、智能體（Agent) 三、模型上下文協議, MCP (Model Context Protocol) 一、大模型（Language Models） 大模型（Language Models）是指具備了強大的語言理解、生成和推理能力的深度學習模型。

應用程序 , AI , 後端開發 , 人工智能 , 模態 , Python

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lzning 頭像

編程小白狼 - AI自學路線：從零構建智能思維體系

踏上AI學習之旅不需要天才基因，只需要一條清晰的路徑和持續的實踐。 為什麼你需要一條系統化的學習路線？ 人工智能正以前所未有的速度重塑世界，從推薦算法到自動駕駛，從醫療診斷到創意生成。對於許多技術愛好者而言，進入AI領域最困難的部分往往不是某個具體的技術難點，而是 “不知道從何處開始” 以及 “如何系統性地學習”。 A

機器學習 , 深度學習 , 代碼人生 , Python

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ITEvan 頭像

智慧園區探索者 - 大廠紛紛放棄微服務？重回單體架構的真相太真實了

大廠紛紛放棄微服務？重回單體架構的真相太真實了💥 多年來，“微服務是未來”的説法深入人心——拆分獨立服務、團隊並行擴展、部署更敏捷，聽着就香！ 但詭異的現象出現了：亞馬遜、阿里、騰訊、谷歌這些曾經的微服務先驅，竟悄悄迴歸單體架構，直言“當初走得太遠了”！ 微服務的理想很豐滿👇 - 功能獨立更新，改一處不影

微服務 , rust , 後端開發 , go , Python

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阿睿 - 20個Python語言學習神仙網站：Python的特點及安裝，運行

Python在多個領域有着廣泛的應用，包括Web開發、數據科學、人工智能、機器學習、自動化、網絡編程等。這使得學習Python能夠為不同領域的職業發展提供支持。掌握Python編程技能成為許多工作職位的基本要求。因此，學習Python可以增加在職場上的競爭力。當涉及到Python語言時，有許多方面需要考慮，包括語法、特性、庫和應用程序等。今天簡單來跟大家分享下關於python的那些事兒。 P

爬蟲 , 學習資料 , 後端 , Python

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