请我喝杯咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了atleast_2d()。我的帖子解释了atleast_3d()。atleast_1d()只需将一个或多个0d或多个d张量从一个或多个0d或多个d张量更改为一个或多个1d张量即可获得零个或多个元素的一个或多个1d或多个d张量的视图零个或多个元素，如下所示：*备忘录：atleast_1d()可以与torch一起使用，但不能与张量一起使用。torch的第一个或多个参数是*张量（必需类型：int、float、complex或bool的张量或元组或int、float、comp

最近，我撰写了一篇关于TypeScript函数注释的博文。深入研究后，我了解了更多关于Python函数注释的知识。本文将使用与上一篇博文类似的示例，讲解Python函数的注释方法。您可以通过将python.analysis.typecheckingMode设置为basic、standard或strict来验证VisualStudioCode中的类型注释。basic和standard选项不一定能保证您对函数和变量的注释正确性，但strict模式可以。函数作为值您可以在Python中返回函数，并将函数作为值传

一、每周挑战赛简介MohammadS.Anwar组织的每周挑战赛是一场友好的编程竞赛，参赛者需解决两个任务。它鼓励各水平的开发者参与学习、交流和娱乐。本篇文章将重点介绍每周挑战赛第302周的任务1：“一和零”的Python解法。二、任务1：一和零给定一个二进制字符串数组str和两个整数x和y，编写一个脚本返回str的最大子集大小，该子集最多包含x个0和y个1。如果集合m的所有元素也是集合n的元素，则集合m是集合n的子集。示例1:输入：@str=("10","0001","111001","1","0"),

Python解释器打包指南：轻松创建Windows.exe文件本文介绍一种简便方法，用于将Python程序打包成可在Windows系统上运行的独立.exe文件。该方法利用PyInstaller库和一个自动化打包工具，无需复杂的编译步骤。GitHub仓库地址（请为项目加星标表示支持）。前提步骤：安装Anaconda或Miniconda下载Anaconda或Miniconda:访问Anaconda官方网站，下载适合您系统的Anaconda或Miniconda安装程序。Anaconda包含更多工具，Minico

请我喝杯咖啡☕*我的帖子解释了places365。places365()可以使用places365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-standard”-类型：str）。*可以设置“train-standard”（1,803,460张图像）、“train-challenge”（8,026,628张图像）或“val”（36,500张图像）。不支持“test”（328,50

数据抓取：高效获取Blinkit产品数据，助力应用开发对于构建应用需要真实数据的开发者来说，数据抓取是高效获取信息的关键。本文将分享如何利用ChromeDevTools和HAR文件从Blinkit平台抓取产品数据，并阐述其优势。为何选择数据抓取构建杂货应用？在开发杂货配送应用时，获取真实数据至关重要。自行创建数据集耗时且效率低下。数据抓取则提供了一种快捷、高效的解决方案。通过从Blinkit提取产品信息，我们可以获得准确的真实数据，用于测试和优化应用，避免资源浪费。数据抓取常用方法：手动复制粘贴:简单但低

ETL（提取、转换、加载）流程自动化是一把双刃剑。它能简化重复性工作，提高效率，降低人为错误率；但过度自动化却可能适得其反，导致流程过于复杂、僵化，难以维护。如何找到自动化与人工干预的最佳平衡点？本文将探讨这一问题。自动化的优势设想一下：您的数据项目需要处理来自不同来源的海量数据，例如应用程序日志、营销CSV文件和第三方JSON文件。ETL管道能有效地提取、转换和加载这些数据，供分析师使用。自动化能显著提升效率：使用Airflow或类似工具调度任务；利用预构建库进行数据转换；实时监控管道，及时发现错误；按

Python：为什么它是编程入门的不二之选？Python是众多编程语言中备受推崇的一种，尤其适合编程新手。它由GuidovanRossum创建，于1991年2月20日首次发布。其受欢迎程度并非偶然，而是基于诸多优势：简单易学：Python语法简洁明了，接近自然语言，即使是编程初学者也能轻松上手。代码精简：与其他语言相比，Python代码行数更少，实现相同功能所需的代码量显著减少。例如，简单的加法运算在Python中只需一行代码，而在其他语言中可能需要更多行。市场需求旺盛：Python在就业市场上炙手可热，

Python软件基金会于2023年10月2日正式发布了Python3.12，引入了大量新功能和性能增强。此最新版本旨在改善开发人员体验并优化语言以满足现代编程需求。要点引入新的语法功能以提高代码可读性。各个模块的性能显着提升。通过验证代码实现增强安全措施。新语法功能Python3.12带来了令人兴奋的语法更新，增强了代码的清晰度和可维护性。值得注意的变化包括：PEP695：引入了一种更紧凑的方式来使用类型参数语法创建泛型类和函​​数，使代码更易于阅读。PEP701：形式化f字符串语法，解除以前的限制并允许

电子邮件营销的成功关键在于邮件送达收件箱而非垃圾邮件文件夹。本文将构建一个可验证邮件是否会被标记为垃圾邮件，并解释原因的工具。该工具将以API形式在线部署，方便集成到您的工作流程中。垃圾邮件验证机制ApacheSpamAssassin是一个由Apache软件基金会维护的开源垃圾邮件检测平台，被广泛用于电子邮件客户端和过滤工具。它结合多种规则、贝叶斯过滤和网络测试，为邮件分配垃圾邮件评分。通常，评分达到5或以上则邮件被标记为垃圾邮件的风险很高。SpamAssassin本身即可用于预测您的邮件是否会被识别为垃

本教程指导您使用BitnamiDjango栈将GitHub上的DjangoWeb应用部署到AWSLightsail实例。Bitnami提供的预配置生产环境包含Django、Web服务器（Nginx或Apache）和数据库（PostgreSQL或MySQL），简化了部署流程。完成本教程后，您可在AWSLightsail上轻松运行来自GitHub的Django项目。为什么选择AWSLightsail进行Django部署？AWSLightsail是一款易于使用且经济实惠的云服务，非常适合托管Django应用。它

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

HackerRank生日蛋糕蜡烛问题详解及解法本文将讲解HackerRank上的“生日蛋糕蜡烛”算法题，该题考察循环和数组操作。我们将学习如何分析问题，并给出Python和C语言的解决方案。问题描述你需要为孩子准备生日蛋糕，蛋糕上每根蜡烛代表孩子一岁的年龄。孩子只能吹灭最高的蜡烛。请计算有多少根最高的蜡烛。简而言之，就是求数组中最大元素出现的次数。输入格式n：蛋糕上蜡烛的总数（整数）。ar：一个包含n个整数的数组，表示每根蜡烛的高度。输出格式一个整数，表示最高蜡烛的数量。Python解法defbirthd

随着深度学习和大数据分析的不断发展，对强大计算资源的需求猛增。然而，获取和维护高端GPU硬件可能是一项成本高昂且充满风险的事业。许多开发团队发现自己正在努力应对在有限的预算下使用高效、稳定的GPU资源的挑战。进入BurnCloud，这是满足您所有GPU租赁需求的首选解决方案！BurnCloud是什么？BurnCloud是一个专注于提供稳定高效的GPU资源的云计算平台。我们帮助用户减少硬件投资和维护成本，让他们专注于真正重要的事情：项目开发和创新。为什么选择BurnCloud？多种GPU选项我们提供多种最新

在求职过程中，我需要完成一个处理视频数据的原型项目，这其中涉及到使用FFmpeg进行视频预处理，并将多个视频文件连接在一起播放。由于缺乏经验，我借助生成式AI聊天机器人（GoogleGemini）的帮助完成了这个挑战。项目目标是串联播放多个视频。我采用了最直接的方法——将视频文件连接起来。为此，首先需要将视频文件重新编码成合适的格式。在与Gemini的讨论中，它建议使用MPEG-TS格式。MPEG传输流(MPEG-TS)通过封装分组基本流工作，这些流包括音频、视频和PSIP数据，被打包成小段。每个流被分割