Python
python-数据分析-Pandas-1、Series对象
Pandas 是 Wes McKinney 在2008年开发的一个强大的分析结构化数据的工具集。Pandas 以 NumPy 为基础（实现数据存储和运算） 提供了专门用于数据分析的类型、方法和函数，对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持； 同时 pandas 还可以跟数据可视化工具 matplotlib 很好的整合在一起，非常轻松愉快的实现数据可视化呈现。 Pandas 核心的数据类型是Serie
python-数据分析-Pandas-2、DataFrame对象-数据获取
如果使用 pandas 做数据分析，那么DataFrame一定是被使用得最多的类型，它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同，这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法，帮助我们实现对数据的重塑、清洗、预处理、透视、呈现等一系列操作。 # -*- coding: utf-8 -*- #
mac python 包管理工具 pip 的配置
python3 --version Python 3.12.3 brew install python@3.12 pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip3 config set global.break-system-packages true pip3 i
2024-6-9 面试总结
1.上来先拷打项目,关于项目是怎么实现的,以及判题模块代码的编译和进行等等. 2.询问过使用什么软件了,完成了什么东西等等. 3.演示了一下python模型实验,关于金融知识图谱. 4.根据我项目前端用到的MarkDown编辑器,扩展给我们讲解了一下关于医院病历前端的编辑器 5.讲解了 X86 ARM64等不同的CPU架构,提到了在龙芯cpu上遇到的编译等等(交叉编译) 6.提到sql查询&nbs
python-数据分析-Numpy-2-数组对象方法
数组对象的方法应用 # -*- coding: utf-8 -*- #数组对象的方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy # 1、 获取描述统计信息 array1 = numpy.random.randint(1, 100, 10) print(array1) #随机数组 [64 84 10 52 3 66 4 31 79 7]
Python: 2d arry
def find_diagonal_word(letter_array, word): """ 查找字列表中的字符串 :param letter_array: 字符串列表 :param word: 所需要查找字符 :return: """ rows = len(letter_array) cols = len(lett
python-数据分析-Numpy-3、数组的运算
数组的运算 使用 NumPy 最为方便的是当需要对数组元素进行运算时，不用编写循环代码遍历每个元素，所有的运算都会自动的矢量化。简单的说就是，NumPy 中的数学运算和数学函数会自动作用于数组中的每个成员。 # -*- coding: utf-8 -*- #数组的运算 #使用 NumPy 最为方便的是当需要对数组元素进行运算时，不用编写循环代码遍历每个元素，所有的运算都会自动的矢量化。简单的说就是
解决Python使用GPU
在Python中使用GPU进行计算通常涉及到一些特定的库，如NumPy、SciPy的GPU加速版本（如CuPy、PyCUDA等）或深度学习库（如TensorFlow、PyTorch等）。这些库能够利用GPU进行并行计算，从而加速数据处理和模型训练等任务。 以下是一个使用TensorFlow和PyTorch在Python中利用GPU进行计算的详细示例。这两个库在深度学习中非常流行，并且都支持GPU加
通过 Python 进行 ArcGIS 环境设置
在 ArcGIS 中，环境设置可用于确保在控制环境下执行地理处理，您可以在控制环境中决定将处理限制到特定地理区域的处理范围、所有输出地理数据集的坐标系或输出栅格数据集的像元大小等。本文将以核密度分析为例，介绍通过 Python 进行 ArcGIS Pro 环境设置的方法。 1 导入相关模块 2 进行环境设置 在上述代码中，分别设置了地理处理时的工作空间、处理范围、掩膜区域及输出像元大小，各参数
一个python 程序执行顺序
1. Python程序执行顺序 在Python中，程序的执行顺序通常遵循几个基本原则： （1）从上到下：Python代码通常从上到下顺序执行。 （2）代码块：由缩进（如空格或制表符）定义的代码块（如函数定义、类定义、循环体、条件语句体等）内的代码会按照特定的逻辑顺序执行。 （3）控制流语句：如if、for、while等控制流语句会改变代码的执行顺序。 下面是一个具体、完整、详细的代码示例，该示例演
Win11系统下的MindSpore环境搭建
技术背景 笔者尝试过不少编程环境搭建的方案，例如常见的Ubuntu、Deepin、CentOS，也用过很多人力荐的Manjaro，这些发行版在需要办公的条件下，一般都需要结合Windows双系统使用。MacOS更适用于本地环境搭建，但是能兼容的显卡型号还是比较有限的。经过一些测试，其实我认为Win11+WSL2+Docker会是一个比较不错的解决方案（本来打算也试试虚拟机，但是听朋友说虚拟机调CU
load和loads的区别
在 Python 中，load 和 loads 是用于处理 JSON 数据的两个函数，分别用于从文件和字符串中加载 JSON 数据。它们都属于 json 模块。以下是详细的说明和示例： json.load json.load 用于从一个文件对象中读取 JSON 数据并将其解析为一个 Python 对象。 示例 假设我们有一个包含 JSON 数据的文件 data.json，内容如下：
运筹学练习Python精解——图与网络
练习1 北京(Pe)、东京(T)、纽约(N)、墨西哥(M)、伦敦(L)、巴黎(Pa)各城市之间的航线距离如下表所示。从北京（Pe）乘飞机到东京(T)、纽约(N)、墨西哥城(M)、伦敦(L)、巴黎(Pa)五城市做旅游，每城市恰去一次再返回北京，应如何安排旅游线，使旅程最短？ L M N Pa Pe T L 0 56 35 21 51 60 M 56 0 21 57 78 70
C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架
C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架2024年5月简报 前言 公众号每月定期推广和分享的C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架（每周至少会推荐两个优秀的项目和框架当然节假日除外），公众号推文中有项目和框架的介绍、功能特点、使用方式以及部分功能截图等（打不开或者打开GitHub很慢的同学可以优先查看公众号推文，文末一定会附带项目和框架源码地址）。注意：排名不
在settings加入AUTHENTICATION_BACKENDS设置导致root用户无法登录问题
是因为后台没有实现get_user认证导致 get_user 方法的作用: 会话管理：当用户登录后，Django 会在会话中存储用户的 ID。每次请求时，Django 会调用 get_user 方法来从会话中获取用户 ID 并加载用户对象。这确保了每个请求都能正确识别已登录的用户。 处理请求中的用户：Django 需要从会话中获取用户并设置到 request.user。如果没有 get_u
如何增加Ubuntu的虚拟内存？
背景 在配置服务器以运行llama3-8b-instruct的过程中出现内存空间不足的提示： 问题 如何增加虚拟内存以便满足llama3-8b-instruct的内存需求？ 方案 命令行知识 dd命令 名称来源 dd命令的名称来自于“数据传输（Data Definition）”的缩写。尽管原始名称可能令人困惑，但实际上它被广泛用于复制和转换文件，而不仅仅是定义数据结构。 使用方式 dd是一个
定时任务之PowerJob讲解
目录1 PowerJob1.1 简介1.2 特性1.3 安装1.3.1 docker安装1.3.2 jar安装1.3.2.1 下载源码1.3.2.2 创建数据及修改配置文件1.3.2.3 启动1.3.2.4 注册执行器1.3.2.5 登录执行器1.3.2.6 登录1.3.2.7 发布到服务器1.4 使用1.4.1 创建项目1.4.1.1 pom.xml1.4.1.2 配置文件1.4.1.3 启动配
ChatTTS 开源文本转语音模型本地部署、API使用和搭建WebUI界面（建议收藏）
ChatTTS（Chat Text To Speech）是专为对话场景设计的文本生成语音(TTS)模型，特别适用于大型语言模型(LLM)助手的对话任务，以及诸如对话式音频和视频介绍等应用。它支持中文和英文，还可以穿插笑声、说话间的停顿、以及语气词等，听起来很真实自然，在语音合成中表现出高质量和自然度（ChatTTS团队声称：突破开源天花板）。 同时，ChatTTS模型文件总大小1.1GB左右，常用
运筹学练习Python精解——指派问题
练习8 分配甲、乙、丙、丁4个人去完成A、B、C、D、E 5项任务，每个人完成各项任务的时间见下表。由于任务数多于人数，故考虑： (1) 任务E必须完成，其他4项中可任选3项完成； (2) 其中有一人完成两项，其他每人完成一项。 试分别确定最优分配方案，使完成任务的总时间为最少。 人员任务 A B C D E 甲 25 29 31 42 37 乙 39 38 26 20 33
Ubuntu基础环境配置
博主：Agony 下载ubuntu 地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/ 选择你所需要的版本下载即可 root设置 ubuntu系统搭建好之后 打开终端。 输入以下命令来切换到root用户（如果您当前用户有sudo权限）： 或者，如果您已经有了root用户并知道密码： 设
FastAPI-6：依赖
6 依赖 FastAPI 非常出色的设计特性之一是 “依赖注入 ”的技术。这个术语听起来既专业又深奥，但它却是 FastAPI 的一个关键方面，而且在很多层面上都有惊人的作用。本章将介绍 FastAPI 的内置功能以及如何编写自己的功能。 6.1 什么是依赖 依赖项是某一时刻需要的特定信息。获取这些信息的通常方法是编写代码，在需要时获取这些信息。 在编写网络服务时，您可能需要执行以下操作：
Keil一键添加.c文件和头文件路径脚本--可遍历添加整个文件夹
最近想移植个LVGL玩玩，发现文件实在是太多了，加的手疼都没搞完，实在不想搞了就去找脚本和工具，基本没找到一个。。。。。。 主要是自己也懒得去研究写脚本，偶然搜到了一个博主写的脚本，原博客地址:https://blog.csdn.net/riyue2044/article/details/139424599 但是有以下问题： 1.这个脚本的.h文件也加在了分组下面，这样一般是不对的，应该加在Tar
靶机练习：born2root
信息收集 扫描全端口以发现服务 发现端口 80端口信息: Secretes Company / robots.txt / Wordpress-blog 访问80端口web服务 About Us的用户名可以记录下来：Martin Hadi Jimmy robots.txt 有两个路径: /wordpress-blog /files 分别访问一下 好像暂时没什么东西，拿用户名可以先爆破一下s
miniconda的安装及使用
去年我在调研AIGC软件的时候，遇到有一些项目需要用到conda安装库。不过用得比较少，而且用pip也完全可以胜任，我就没有特意去学。不过这种事情吧……大刘说了，这玩意就像埋在后院里的尸体，埋得再深也没用，睡不好觉。早晚有一天你得把它挖出来，扔得远远的。 最近做的项目中，有一些环境就是Anaconda搭建的，由于系统的原因，我安装virtualenvwrapper时候总是报错。我也懒得一点点排查了
【python】利用tqdm实现git下载时的进度条效果
注意1：这里是在python3环境下使用的git，安装要使用 pip install Gitpython 来安装在python环境下的git 注意2：这个方法可适用于 windows 环境和 Linux 环境 折叠代码，点击+号查看。 View Code
算法金 | LSTM 原作者带队，一个强大的算法模型杀回来了
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 时间拉回 2019 年，有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布，深度学习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 众望所归。 图灵奖为何不颁给LSTM之父Jürgen Schmidhuber？作为AI界特立独行的人，Sch
Python_编程基础
Python_编程基础 Python编程基础 0、简单介绍 解释型语言：一边编译一边运行，不需要进行编译，运行效率比较低 解释器 JavaScript-浏览器 python.exe php.exe 编译型语言：运行前需要进行编译，运行效率比较高 C .c->.exe 组合：anaconda+pycharm、python+pycharm/sublime/geany/vsco