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程序员的代码命名技巧:写出易于理解的代码我们经常编写代码,却很少认真思考代码命名。好的代码命名如同清晰的文档,让代码易于理解和维护。为什么代码命名如此重要?想象一下,一个房间里所有物品都标注为“东西1”、“东西2”……混乱不堪!糟糕的代码命名也会让其他开发者(甚至未来的你)感到困惑。错误示范:deff(x,y):returnx*y改进版本:def计算矩形面积(长,宽):return长*宽区别显而易见,改进后的版本清晰地说明了代码的功能。好的代码命名应该解答以下三个问题:代码的功能是什么?代码存在的意义是什
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我一直想摆脱第三方博客平台,拥有自己的独立博客。经过一番努力,我终于实现了这个目标!之前一直困扰我的问题主要有两个:网站托管和框架选择。过去我曾使用WordPress,但现在我已经不再依赖PHP了,而且WordPress对我来说过于复杂。我偏爱Django和Python,本想用它们来搭建博客,但又不想支付托管费用。我使用GitHubPages,之前的网站是用React构建的,但我更想尝试一个免JavaScript的静态网站。最终,我找到了一个简单的解决方案:DjangoDistill。它可以将Django
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在本文中,您将了解n1查询、如何使用appsignal检测它们,以及如何修复它们以显着加快django应用程序的速度。我们将从理论方面开始,然后转向实际示例。实际示例将反映您在生产环境中可能遇到的场景。让我们开始吧!什么是n1查询?n1查询问题是与数据库交互的web应用程序中普遍存在的性能问题。这些查询可能会导致严重的瓶颈,并且随着数据库的增长而加剧。当您检索对象集合,然后访问集合中每个项目的相关对象时,就会出现问题。例如,获取书籍列表需要单个查询(1个查询),但访问每本书的作者会触发对每个项目的额外查询
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Python在各行各业的应用建模Python凭借其强大的功能和易用性,已成为构建和部署行业特定模型的热门编程语言。金融、医疗、电商和制造业等众多领域都利用Python解决实际问题,提升效率。其灵活性和可扩展性,加上丰富的库和框架支持,使其成为数据分析、机器学习、自动化和模拟的理想工具。Python在行业建模中的关键应用:核心应用领域:机器学习与预测分析:金融:Python的机器学习库(scikit-learn,TensorFlow,Keras)用于构建股票预测、风险评估、欺诈检测和算法交易模型。医疗:用于
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所以,故事是这样的——我最近完成了庄教授的一项学校作业,其中涉及一种非常酷的算法,称为增量关联马尔可夫毯子(iamb)。现在,我没有数据科学或统计学的背景,所以这对我来说是新领域,但我喜欢学习新东西。目标?使用iamb选择数据集中的特征并查看它如何影响机器学习模型的性能。我们将回顾iamb算法的基础知识,并将其应用于jasonbrownlee数据集中的pimaindiansdiabetesdataset。该数据集跟踪女性的健康数据,包括她们是否患有糖尿病。我们将使用iamb来找出哪些特征(例如bmi或血糖
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Selenium的add_cookies()添加Cookie无法实现网页登录的原因当使用Selenium的driver.add_cookies()方法添加Cookie...
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我最近尝试用DQN构建一个国际象棋AI代理。任何了解DQN和国际象棋的人都会告诉你这是个不太现实的想法。确实如此,但作为一名初学者,我依然乐于尝试。本文将分享我的经验和心得。环境理解在实现代理之前,我需要熟悉环境并创建一个自定义包装器,以便在训练过程中与代理交互。我使用了kaggle_environments库中的国际象棋环境。fromkaggle_environmentsimportmakeenv=make("chess",debug=True)我还使用了chessnut,一个轻量级的Python库,用
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PyMySQL执行插入却未报错,原因何解?在使用PyMySQL进行数据库操作时,有时可能会遇到如下情况:执行插入语句�...
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探索Python编程的奇妙旅程:深入理解函数与全局变量一直以来,构建优秀程序的挑战激发着我的热情。虽然我秉持着谦逊的学习态度,但此刻,我渴望将所学知识用于更广阔的应用,造福大众。近日,我深入复习了Python的基础概念,并从中获得了重要的领悟:更深层次的思考我开始追问更深层次的问题,例如:“如果我这样修改,这段代码为什么无法运行?”即使问题最终得以解决,这样的发问也帮助我理解代码背后的运行机制,这对于调试和问题解决至关重要。函数的魅力函数是执行特定任务的代码块,可以被重复调用以获得结果。以下示例展示了全局
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Python字符串详解:字符串是Python中用单引号或双引号括起来的字符序列。例如:“你好,世界!”‘Python’“这是个问题吗?”字符串类型:单行字符串:使用单引号('这是一个字符串')或双引号("这也是一个字符串")创建。print('helloworld!')print("what'sup?")#输出:#helloworld!#what'sup?多行字符串:使用三个单引号(python'''''')或三个双引号(python"""""")创建。print("""我们养了一只宠物。它是一只狗。""
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高效利用OpenAI进行模型微调:纪律与协调为了高效地完成模型微调任务,我们需要遵循严格的流程,并充分利用OpenAI提供的工具。本文将详细介绍如何创建和管理OpenAI的微调作业,确保模型能够从精心准备的数据集中学习。使用OpenAI进行微调创建微调作业使用client.fine_tuning.job.create()方法,该方法需要您提供配置信息和数据集。以下是对关键参数的详细解释:参数详解1.模型(Model)说明:您希望微调的预训练GPT模型。示例:"gpt-3.5-turbo","davinci
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大家好,我是sea_turt1e。本文将分享我构建机器学习模型预测美国职业篮球联赛(NBA)球员化学反应的过程和结果。模型概述使用图神经网络(GNN)预测球员化学反应。以曲线下面积(AUC)作为评估指标。模型收敛时的AUC约为0.73。训练数据涵盖1996-97至2021-22赛季,2022-23赛季数据用于测试。关于NBA对于不熟悉NBA的读者,部分内容可能难以理解。“化学反应”在此处可以理解为球员间的配合默契程度。虽然本文以NBA为例,但该方法可应用于其他运动,甚至人际关系的化学反应预测。化学反应预测
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本文将指导您如何使用AWSBedrock部署一个AI交通拥堵预测器,实现实时交通状况预测。AWSBedrock提供全托管的基础模型服务,非常适合AI应用部署。我们将涵盖从环境准备到最终测试的完整流程。先决条件:一个具有相应权限的AWS账户(建议使用免费套餐)。Python3.8及以上版本。事先准备好的交通拥堵预测器代码。已安装并配置AWSCLI。具备Python和AWS服务的基本知识。步骤一:环境配置首先,设置您的开发环境:python-mvenvbedrock-envsourcebedrock-env/
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2024年如何批量删除Reddit评论编辑(总体最佳)Reddit的强力删除套件NukeReddit历史1.Redact(非技术用户批量删除Reddit评论的最佳方法)经验:Redact提供了一种简单的解决方案,可以批量删除Reddit评论和帖子。它提供了对时间范围的精细控制,允许用户在删除内容时指定要包含或排除的日期、月份、周或年。非技术界面是用户友好的,可以轻松导航和选择所需的选项。它还可用于删除Twitter上的Discord消息和推文。用法:Redact有免费试用软件,但需要订阅才能使用更高级的功
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请我喝杯咖啡☕*我的帖子解释了celeba。celeba()可以使用celeba数据集,如下所示:*备忘录:第一个参数是root(必需类型:str或pathlib.path)。*绝对或相对路径都是可能的。第二个参数是split(可选-默认:"train"-类型:str)。*可以设置“train”(162,770张图片)、“valid”(19,867张图片)、“test”(19,962张图片)或“all”(202,599张图片)。第三个参数是target_type(可选-默认:“attr”-类型:str或s