几年前，编码训练营被吹捧为进入科技行业的捷径。经过密集的培训，一系列项目，你就能找到软件工程师的工作——这是当时的承诺。然而，如今，这一承诺正受到质疑。并非说编码训练营完全无效——一些学员确实成功就业了。但现实是，许多毕业生发现训练营并没能帮助他们找到工作。考虑到开发人员的裁员潮、初级开发人员的就业困境以及招聘要求的转变，是时候重新审视编码训练营的实际效果了。行业变革，训练营却停滞不前回想几年前，由于开发人员需求旺盛，编码训练营兴起。科技公司大肆招聘，风险投资蜂拥而至，就业前景一片光明。然而

大家好！我们很高兴向大家介绍一个新的开源库，它能有效降低LLM部署成本。这个自适应分类器库能够学习如何在不同模型之间路由查询，并根据复杂度进行智能选择，从而在实际应用中不断优化成本。我们在arena-hard-auto数据集上进行了测试，该数据集包含高成本和低成本模型（成本差异2倍）。测试结果非常令人满意：启用自适应功能后，成本降低了32.4%。总体成功率与基线保持一致（22%）。系统在评估期间自动学习了来自110个新示例的知识。成功将80.4%的查询路由到更经济的模型。此库非常适合同时

大家好，我是机器学习的初学者，目前正在使用从Kaggle下载的心脏病UCI数据集。在探索数据时，我注意到有几列缺少值，我相信所有这些列对于分析都很重要。以下是我的数据集中缺失值的摘要：id:0个缺失值年龄：0个缺失值性别：0个缺失值数据集：0个缺失值cp:0个缺失值trestbps：59个缺失值chol:30个缺失值fbs：90个缺失值restecg：2个缺失值thalch：55个缺失值exang:55个缺失值oldpeak：62个缺失值斜率：309个缺失值ca：611个缺失值thal：486个缺失值nu

概述聚类分析是一种机器学习技术，用于将未标记的数据集划分成若干组（簇）。简单来说，它将相似的数据点分组到一起。具有相似特征的数据点归为一类，而与其他组差异较大的数据点则被划分到不同的组中。以购物中心为例，我们可以看到商品按照用途分组：T恤衫在一个区域，裤子在另一个区域，蔬菜区则将苹果、香蕉、芒果等水果归类在一起，方便顾客查找。聚类算法的工作原理与此类似。其他聚类应用场景包括按主题对文档进行分组。本文将介绍使用Python实现K-means聚类算法。前提知识为了更好地理解本文内容，您需要具备以下知识：K-m

微软开源的MarkItDown项目，将Office文件转换为Markdown格式，迅速成为GitHub热门项目。但其Python程序特性限制了非技术用户的易用性。本文介绍如何利用WebAssembly技术，结合Pyodide在浏览器中直接运行MarkItDown，解决这一问题。Pyodide是一个将Cpython移植到WebAssembly/Emscripten的开源项目，支持所有Python语法，并允许使用micropip在浏览器中安装和管理Python包，包括许多带有C扩展的常用包（如regex、py

想象一下：您是一位充满热情的开发人员，在一个解决实际问题的开源Python项目上熬夜。你把它释放到野外，它就会获得牵引力。人们正在使用它、喜欢它并赞扬你的工作。但问题是——你不会从中赚到一分钱。这听起来很熟悉吗？如果我告诉你有一种方法可以将你的热情转化为利润，而又不会出卖或损害你的价值观，你会怎么想？让我们深入了解如何开始从开源Python项目中赚钱。1.免费增值模式：给予一些，收取更多费用免费增值模式成为经典是有原因的。您免费提供Python项目的可靠基本版本，

在当今快节奏的世界中，快速信息检索是必要的，因为它会影响生产力和效率。对于应用程序和数据库也是如此。许多开发的应用程序通过后端接口与数据库协同工作。了解查询优化对于保持可扩展性、降低延迟和确保降低费用至关重要。本文将揭示优化数据库查询的先进技术，特别是django上的查询，以及它们对查询性能的影响。什么是查询优化？查询优化通过选择最有效的方式来执行给定查询来提高数据库速度和有效性。让我们在解决问题的背景下理解这一点。当然，解决问题的方法有很多种，但最有效的方法会节省更多的时

DjangoORM是Django框架的核心功能之一，它以Pythonic的方式操作数据库，避免了直接编写SQL的繁琐。然而，不当使用ORM可能会导致性能瓶颈。本文将分析常见的DjangoORM错误，并提供优化策略，提升应用效率和可维护性。1.N+1查询问题当获取一组记录后，又针对每条记录分别执行查询获取关联数据时，就会产生N+1查询问题。例如：blogs=Blog.objects.all()#1次查询forbloginblogs:print(blog.author.name)#N次额外查询循环中每次访问b

Python：程序员挚爱的多功能编程语言Python凭借其简洁易懂的语法和强大的功能，近年来已成为备受青睐的编程语言。无论是编程新手还是经验丰富的开发者，都能轻松上手Python并从中受益。本文将深入探讨Python的核心特性、应用领域以及它广受欢迎的原因。为什么选择Python？易读易用：Python语法直观清晰，易于阅读和理解，非常适合编程入门者。它采用缩进而非大括号或关键词来定义代码块，从而提升代码可读性并降低出错率。多功能性：Python是一门通用编程语言，应用范围广泛。无论您从事Web开发、数据

Python凭借其简洁性、多功能性和丰富的库生态系统，成为机器学习(ML)的首选语言。如果您是ML新手，并希望开始使用Python，本指南将引导您掌握基础知识，介绍核心库，并演示如何构建简单的ML模型。为什么选择Python进行机器学习？Python在ML领域广泛应用，原因如下：易于学习和阅读，即使对于初学者也十分友好。拥有丰富的用于数据处理、可视化和机器学习的库。拥有庞大且活跃的社区支持。无论您是分析数据、训练模型还是部署机器学习解决方案，Python都能提供简化流程的工具。

如同建筑师先绘图纸再施工，API开发也遵循类似原则。本文将对比两种API规划方法：代码优先和设计优先，并指导您如何选择最适合的方法。我曾是代码优先的拥趸，直到发现设计优先的优势。设计优先强调在编码前先完善API定义。API规划路线图本指南将循序渐进地引导您：了解API规划基础比较代码优先和设计优先两种方法选择合适的方法制定API规划方案学习目标：理解API规划的要素掌握代码优先方法掌握设计优先方法比较代码优先和设计优先的优劣选择合适的方法学习API规划的实用步骤API

Python持续高速发展，每个新版本都带来诸多改进和新功能。2025年，Python开发者将迎来一系列令人振奋的更新，旨在提升性能、代码可读性和整体开发体验。以下是一些亮点：结构化模式匹配的完善(PEP634):在Python3.10首次引入，并在Python3.11中得到显著改进，预计2025年将进一步优化。此功能允许更清晰高效地匹配数据结构（如列表、元组和字典）中的模式，简化条件逻辑，尤其在复杂数据处理场景中大有裨益。defhandler_request(re

我们终于完成了10个谜题，超越了我之前的记录（尽管我还有第24天和第25天的时间来解决，而且我可能需要在第二部分中重新审视第12天）。巧合的是，我能够调整我的fsm库来解决第11天的问题。虽然这不是最有效的解决方案，但我很乐意分享它。由microsoftcopilot生成的非常神秘的插图我们首先解析输入，一个看似简单的空格分隔数字列表。正如我们现在所知，较小的输入文件通常暗示着其他地方存在更复杂的挑战。尽管如此，解析函数还是很简单的：defparse(inp

本文将探讨10个常见的Python面试问题，帮助应届生顺利应对面试。1.解释型语言的概念解释型语言由解释器逐行执行，其动态特性深受开发者青睐，便于调试和开发，并提供即时反馈。2.Python的主要特性Python是一款功能强大的跨平台编程语言，支持Windows、macOS和Linux等操作系统。作为解释型语言，它易于调试并提供即时反馈。Python拥有丰富的标准库，广泛应用于数据分析和Web开发（例如NumPy、Pandas、Django等），并支持面向对象编程特性，如封装和多态。3.Python中的列

混合相似度算法详解本文深入探讨基于定制神经网络的混合相似度(hybridsimilarity)算法，该算法用于衡量两段文本间的相似性。此混合模型巧妙地融合了词汇、语音、语义和句法相似性，从而得到一个更全面的相似度评分。importnumpyasnpfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDfromsentence_t