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每周挑战赛Python解决方案:嵌套数组MohammadS.Anwar组织的每周挑战赛是一场面向开发者的趣味竞赛,参赛者需解决两个编程任务。本篇文章探讨了每周挑战赛300的第二个任务:嵌套数组,并提供了一个Python解决方案。挑战赛已于2024年12月23日结束,此分析仅供参考学习。任务:嵌套数组给定一个包含0到n-1范围内数字排列的整数数组@ints,构建一个集合set[i],其中set[i]=ints[i],ints[ints[i]],ints[ints[ints[i]]],...,遵循以下规则:s
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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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一周统计学速成:专业级“潜水”指南本周,我们将以严谨的技术手段,辅以轻松幽默的解读方式,深入浅出地讲解统计学核心概念。本文将详细阐述我的统计学学习历程,涵盖理论知识、实际案例和Python代码实现。1.描述性统计:数据概览描述性统计是整理和概括原始数据,使其更易于理解的有效工具。它是数据分析的第一步,为后续分析奠定基础。数据类型名义数据:定性数据,类别之间无序。例如:颜色(红、绿、蓝)、性别(男、女)。主要运算:计数、众数。顺序数据:定性数据,类别之间有顺序关系,但数值差异无实际意义。例如:教育程度(小学
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请我喝杯咖啡☕*备忘录:我的帖子解释了randomhorizontalflip()。我的帖子解释了oxfordiiitpet()。randomverticalflip()可以垂直翻转零个或多个图像,如下所示:*备忘录:初始化的第一个参数是p(optional-default:0.5-type:float)。*这是每张图像被翻转的概率。*这是每张图像被翻转的概率。第一个参数是img(必需类型:pil图像或张量、元组或int列表):*备注:必须是二维的。不要使用img=。v2建议按照v1还是v2使用?我应
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系统设计是构建满足特定需求的系统架构、模块、接口和数据的过程,是软件开发中至关重要的环节,直接影响系统的可扩展性、可维护性、可靠性和性能。本文将深入探讨关键的最佳实践,并辅以代码示例。1.深入理解问题领域在编码之前,务必透彻理解待解决的问题,这包括:用户需求:明确系统使用者、目标和工作流程。用户故事和用例分析是有效的工具。业务需求:定义系统必须支持的业务目标,包括功能需求(系统“做什么”)和非功能需求(性能、安全、可扩展性等)。限制条件:考虑预算、时间、技术限制以及现有基础设施等限制因素。示例:设计一个电
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现在,轻量级c相机sdk已针对windows、linux和macos完成,我们可以将其集成到其他高级编程语言中。在本文中,我们将探讨如何基于c相机库构建python相机sdk,并使用它与dynamsoftbarcodereadersdk进行多条码扫描。python多条码扫描仪演示视频搭建cpython扩展项目的脚手架cpython扩展是一个共享库(例如,windows上的dll、linux上的.so或macos上的.dylib)可以在运行时加载到python解释器中并用于扩展其功能。lite相机cpyth
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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
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在Python中使用数据库时,理解表间关系至关重要。本文以WNBA为例,探讨一对多和多对多关系在SQLite中的实现方法,并提供Python代码示例。一对多与多对多关系一对多关系:一个表的一条记录与另一个表的多条记录关联。例如,一支球队可以有多名运动员,但每名运动员只属于一支球队。多对多关系:一个表的多条记录与另一个表的多条记录关联。例如,一名运动员可以与多个品牌签约,一个品牌也可以与多名运动员签约。在SQLite中,需要使用连接表(桥接表)来实现多对多关系。Python与SQLite的数据库操作1.数据
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本文介绍了一个使用Python从pccomponentes网站抓取数据,并构建机器学习模型预测笔记本电脑价格的项目。该项目解决了现有公共数据集数据过旧的问题,通过直接抓取网站数据获得更可靠、更新的数据。项目首先使用numpy、pandas和matplotlib库处理抓取到的数据,并删除包含空值的行。随后,对cpu和gpu列进行数据清洗和特征工程,减少类别数量以降低噪声,提高模型性能。cpu和gpu的类别分别被简化为更广泛的类别,例如“低端Intel处理器”、“高端Nvidia显卡”等。硬盘(ssd)数据被
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导语:在数字时代,精通软件开发的工程师需求日益增长。软件开发领域瞬息万变,需要持续学习和适应。无论您是初入职场的新手,还是经验丰富的工程师,了解软件开发的成长路径都能助您在这一快速发展的行业中不断精进。成为问题解决专家:随着经验的积累,您的重点应从单纯编写代码转向解决实际问题。软件开发不仅在于让程序运行,更在于构建高效、可扩展且易于维护的解决方案。具备解决问题的能力至关重要,这包括代码测试、调试和优化等环节。入门:掌握软件开发基础:对任何aspiring软件工程师来说,打好基础至关重要。这通常包括学习Py
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Python字典:高效存储数据字典({})是一种强大的数据结构,用于存储键值对。它是有序的、可变的,且键值不允许重复。每个元素都通过唯一的键来访问,而不是索引。如果尝试访问字典中不存在的键,则会引发KeyError异常。示例:thisdict={"brand":"Ford","model":"Mustang","year":1964}student={"name":"Raja","class":5}print(thisdict)print(student)输出:{'brand':'Ford','model
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深入探讨O(√n)时间复杂度算法:LeetCode因子查找问题本文深入探讨LeetCode一道求解正整数第k个因子的问题,并介绍一种O(√n)时间复杂度的解法,优化了传统的O(n)方法。问题描述给定两个正整数n和k,求n的升序排列因子列表中的第k个因子。若n少于k个因子,则返回-1。传统O(n)解法最直观的解法是遍历1到n,检查每个数是否为n的因子。代码如下:defgetkthfactorofn(n,k):result=0foriinrange(1,n+1):ifn%i==0:result+=1ifres
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在本教程的第三部分,我们实现了待办事项的添加和删除功能。接下来,我们将添加一个表单,用于创建新的待办事项,并利用htmx和后端路由处理POST请求。表单效果如下:处理POST请求创建新待办事项,通常有两种POST路由方法:使用单独的路由(例如/tasks/create)或复用已有的任务列表路由/tasks。我们选择后者,因为它更符合RESTful和超媒体原则,但两种方法都可行。由于URL已定义,我们只需修改core/views.py中的任务视图。为了代码简洁,我们将POST请求处理代码放在单独的函数中。d
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ThisisparttwoofourseriesonbuildingatodoapplicationwithhtmxandDjango.ClickheretoviewPart1.InPart2,we'llcreatethetodomodelandimplementitsbasicfunctionalityviaunittesting.CreatingtheTodoModelInmodels.py,wecreatethetodomodelanditsbasicattributes.Wewanttoassoc
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探秘AdventofCode第三天的解析挑战:优雅地处理杂乱输入最近重温AdventofCode第三天的挑战,它巧妙地提出了一个有趣的解析问题:从杂乱的输入中提取有效代码。这对于解析器和词法分析器开发来说是一次绝佳的练习。让我们一起探索解决这个问题的策略。起初,我依赖hy进行解析。但最近对生成式AI的探索让我转向了funcparserlib库。这次挑战让我深入了解了funcparserlib的强大功能。词法分析(分词)处理杂乱输入的第一步是词法分析(或标记化)。词法分析器(或分词器)扫描输入字符串,将其分