Python函数参数类型详解本文将深入探讨Python函数中各种参数类型，包括位置参数、可变参数、关键字参数、默认参数、关键字可变参数以及关键字仅参数，并结合实例进行讲解。1.位置参数:位置参数按照传递顺序依次赋值给函数参数。defgreet(first_name,last_name):print(f"Hello,{first_name}{last_name}!")greet("Alice","Smith")#Output:Hello,AliceSmi

Mjapi.io后端源代码现已公开！这是一个重要的里程碑，标志着我们图像生成模型访问方式的重大转变。为什么进行架构升级？原Python后端虽适合个人用户，但难以应对数百并发用户的扩展需求。此版本包含：完整的SaaS后端：集成支付、用户验证、垃圾邮件检测、任务队列等功能，约50%代码可复用。Discord机器人：管理图像生成请求，包含自动化验证、请求处理等功能，代码稳定可靠，易于集成。独立机器人版本：更经济的选择，适合仅需机器人功能的项目。透明度声明：我们已在内部项目中广泛使用此

我分析了我的Oura环的睡眠评分数据，以确定Oura的睡眠评分算法是否依赖于复杂的AI，还是可以用简单的数学公式来解释。我的假设是，更长的深度睡眠时间和更低的心率与更高的睡眠评分相关。我使用Oura开发者API提取了我的睡眠数据，并将其导入Elasticsearch进行分析。我首先检索了睡眠评分最高的日期。然后，我构建了一个Elasticsearch查询，筛选出深度睡眠时间至少1.5小时且平均心率低于60的日期，并按REM睡眠时间排序。令人惊讶的是，结果与我最初的最高睡眠评分日期查询结果几

庆祝农历新年和蛇年！本文探讨编程语言Python如何通过简单的词汇变化，改变代码的解读方式，并以此类比易经的运作原理。作者以其在道教艺术研究中的经验，结合Python编程的学习，阐述了语言如何塑造我们的思维框架。文章以Python的“for”循环为例，说明即使变量名（如“cities”）对程序运行逻辑没有影响，却能显著影响人类对代码的理解。作者展示了如何通过改变变量名，例如从中性的“cities”到积极的“vacationspots”或消极的“problemcities”，来改变代码的解读感受

序幕Taipy是一个基于Python的Web框架，用于构建数据驱动的应用程序。开发者只需使用Python即可创建Web应用，这对于数据科学家和分析师尤其方便。Taipy在GitHub上拥有超过1.9k个fork和17.6万颗星，深受开发者欢迎。我长期参与Taipy的贡献工作。我之所以开始参与，是因为我对数据科学和分析充满热情，并且认为我的技能与该项目非常契合。通过贡献，我积累了宝贵的经验，帮助其他开发者解决问题，并从经验丰富的维护者那里学到了很多。在Hacktoberfest期间，我发现许多开发者

tl;tr使用datetime模块的astimezone方法。fromdatetimeimportdatetimefromzoneinfoimportzoneinfolt=datetime.now(tz=zoneinfo("localtime"))lt.astimezone(zoneinfo("us/pacific"))先决条件python>=3.6tzdatawindows不允许直接访问系统时

第13天的编程挑战相对简单，尤其对数学基础扎实的朋友来说。起初我尝试蛮力法，但很快意识到随着难度增加，这种方法效率低下。在尝试解决这个问题时，我已经落后几天了。在参考了朋友的建议后，我研究了克莱默法则，最终找到了解决方案。这是一个代码难题，涉及到一个非传统的爪机控制。我们有两个按钮，分别标记为a和b，它们控制爪机的移动方向，并且每个按钮的按下成本不同。只要运用正确的数学方法，这个难题并不难。我们从解析输入数据开始：cost_a=3cost_b=1typepoint=tuple[

Python函数参数类型详解及示例本文将详细讲解Python函数中不同类型的参数，并附带示例代码，帮助您更好地理解和运用这些参数类型。位置参数(PositionalArguments)位置参数的值根据传递参数的顺序进行分配。参数的顺序必须与函数定义中的顺序一致。defadd(no1,no2,a,b):print(a,b,(no1+no2))add(4,6,'Good','Morning')add('Good','Morning',4,6)

本文介绍如何使用Docker构建镜像，并从GCPArtifactRegistry安装私有Python包，避免将敏感的服务帐户密钥直接放入镜像中。您已开发一个内部使用的Python包，并希望将其发布到GCPArtifactRegistry，而不是PyPI。本文提供了一种安全的方案，避免在Docker镜像中直接包含服务帐户密钥文件。包发布:使用Poetry发布包到ArtifactRegistry：poetrysourceadd--priority=supplementalgcp

Smolagents：简化AI代理开发HuggingFace推出的Smolagents，让AI代理开发变得前所未有的轻松。AI代理能够自主完成用户或系统指令，并整合了网页搜索、代码工具等实用功能。它利用大型语言模型(LLM)与外部数据交互，充当系统内的决策和行动中介。Smolagents优势：Smolagents提供用户友好的框架，避免了复杂的编码过程，提升了开发效率和可靠性，非常适合生产环境，并能灵活适应各种任务和场景。它易于与现有技术和工具集成，极大增强了实用性。Smolagents核心

人工智能(AI)正在彻底改变各行各业，而创建您的第一个AI项目将是一个令人兴奋的里程碑。本指南将引导您逐步创建一个简单的AI模型，为未来的探索奠定坚实的基础。1.明确问题在开始编码之前，请确定您希望AI解决的具体问题。例如：预测房屋价格（基于位置、大小等特征）。将图像分类为猫或狗等类别。清晰的问题陈述将为设计和开发有效的AI模型奠定基础。2.收集和准备数据数据是任何AI项目的核心。请遵循以下步骤：收集相关数据:使用公共数据集或创建您自己的数据集。例如：包含平方英尺、邻里评

介绍作为扩大编程技能的旅程的一部分，我最近完成了一个教育项目：抵押计算器。该项目是Codecademy计算机科学课程的一部分，旨在教授Python编程和解决问题的基础知识。尽管由于家庭承诺和全职工作而没有时间专用于此，但我还是决心完成该项目并运用我学到的概念。除了个人成长外，我还在学习如何编码以提高工作技能。具体来说，我的目标是使用Python来自动化和扩展我的CAD功能，提高效率并探索我的专业工作中的新可能性。>项目概述抵押计算器计划允许用户执行与

请我喝杯咖啡☕第一步，更新您的Ubuntu系统：sudoaptupdate&&sudoapt-yupgrade确认Python版本：python3--version#例如：Python3.12.3根据您的Python版本安装venv：(例如，Python3.13.x需要安装python3.13-venv)Ubuntu系统默认不包含此包。sudoaptinstall-ypython3.12-venv#请将3.12替换为您的Pyt

本教程演示如何利用检索增强生成(RAG)技术构建一个具备上下文感知能力的待办事项列表应用。我们将结合GoogleGeminiAPI进行文本嵌入，借助pgvector高效管理向量数据，并使用Prisma和NestJS框架操作PostgreSQL数据库。此方案将实现诸如去重任务和基于上下文检索相似任务等高级功能。前提条件熟悉NestJS和Prisma框架。已安装Node.js和npm。PostgreSQL数据库已安装并启用pgvector扩展。拥有可访问GoogleCloud的Gemi

现代互联网应用几乎都是分布式系统，由多台协同工作的计算机或服务器组成。这种架构能够有效应对高并发用户访问，避免单机服务器带来的性能瓶颈。例如，一个大型网站若仅依靠单服务器运行，则在用户流量激增时容易出现卡顿和响应缓慢等问题。而分布式系统通过将应用拆分成多个独立服务，部署在不同的服务器上，并通过相互通信协同工作，从而显著提升性能和灵活性。用户体验如同使用单一应用，但在后台却是多个节点的精妙配合。Python语言虽然运行速度相对较慢，但在人工智能、机器学习和大型语言模型等领域却占据主导地位。然而，对于需要