一、Python垃圾回收机制详解在计算机领域，垃圾回收(GarbageCollection,GC)是自动内存管理的关键技术，它负责回收程序不再使用的内存空间。这项技术极大地减轻了程序员的负担，降低了内存泄漏的风险。许多现代编程语言，例如Python、Java、Go等，都内置了垃圾回收机制。Python的垃圾回收机制主要完成两项任务：识别无用内存并释放这些内存空间，供其他程序使用。虽然Python自动管理内存，但了解其机制有助于编写更高效、更稳定的代码。二、常见的垃圾回收算法几种常见的垃圾回

PyTorch的fmod()函数详解：模运算的利器本文将详细介绍PyTorch中fmod()函数的功能、使用方法以及一些需要注意的细节。fmod()函数用于执行模运算（取余），它可以处理不同形状的张量以及标量，并提供灵活的输出选项。功能概述:fmod()函数计算两个张量或一个张量和一个标量之间的模运算。其结果是一个新的张量，其中每个元素是输入张量对应元素除以另一个张量或标量后的余数。与标准的取余运算不同的是，fmod()保留了余数与被除数相同的符号。参数:input(Tensor):输入张量，可以是整数或

您是否好奇网站、应用和游戏的幕后奥秘？答案就在于编码！编码是计算机能够理解的语言，如同我们用英语或其他语言交流一样，计算机也需要特殊的语言来执行指令。如果您渴望学习编码，那么您已经找到了正确的资源！本文将引导您如何通过简单易懂的步骤，免费学习Python和JavaScript编程。这两种语言功能强大且应用广泛，能用于创建从网站到移动应用的各种项目。无论您是编程新手还是希望提升技能，本指南都将助您开启编码之旅。为什么学习编码？想象一下，您可以根据自己的兴趣创建一个简单的网站，开发一个计算器应用，或者利用程序

第一次被问到这个问题不是在我学习Django的时候，而是在我学了它并申请实习之后。实习的时候，有人问过我这个问题。不幸的是，当时我不知道答案，但现在我知道了。您创建的每个Django项目都遵循名为MVT的架构。这里的MVT代表模式模板视图。这三件事是任何Django项目的主要部分。让我们详细了解一下它们。模型模型是数据库中表的基于类的表示。Django应用程序使用python类来表示网站数据库中的表，这些类在django中称为模型。您在django中创建的所有模型类都应继承自“django.db.mode

本文将从语法层面比较Flask路由和Flask-RESTful路由，帮助您理解两者在定义URL路径、服务器资源和HTTP方法上的差异。什么是路由？路由是客户端与服务器之间通信的通道，包含三个核心组件：URL路径:客户端请求的服务器地址，例如/home。服务器资源:处理请求并返回响应的逻辑单元。HTTP方法:进一步细化客户端请求类型，例如GET、POST等。URL路径在Flask和Flask-RESTful中，URL路径都指向服务器上的特定地址。区别在于定义方式：Flask路由在Flask中，URL路径作为

构建Web应用的新途径：告别JavaScript，拥抱FastHTML！创建新应用或服务时，往往需要掌握多种工具和框架。Python开发者通常需要学习HTML、CSS和JavaScript来构建Web应用，这无疑增加了学习曲线。而Web开发者则可能发现许多Python后端工具在JavaScript中的对应版本已过时。您是否也面临着在JavaScript和Python之间难以抉择的困境？FastHTML应运而生，它填补了Python和Web开发之间的鸿沟。对于Python开发者，它简化了Web应用的创建过程

Python3.5版本引入的类型提示增强了代码可读性，方便多人协作开发。类型提示的必要性在强类型语言（如Java、C++）中，依赖注入（DI）至关重要，但在弱类型语言中难以实现。DI的核心思想是：类不依赖于具体实现，而是依赖于抽象接口，因为接口比实现更稳定。错误示范：classGasStation:deffill_tank(self,car,amount):car.fill(amount)此例中，加油站只能为特定类型的汽车加油，且缺乏类型定义，可能

创建最奇怪的混淆程序，打印字符串“helloworld！”。我决定写一篇解释它到底是如何工作的。所以，这是python2.7中的条目：(lambda_,__,___,____,_____,______,_______,________:getattr(__import__(true.__class__.__name__[_]+[].__class__.__name__[__]),().__class__.__eq__.__class__.__name__[:__]+().__iter__().__clas

本教程演示如何通过一个简单的Python脚本，快速在Stripe沙盒环境中生成测试数据，用于构建基于Supabase和OpenAI的AI聊天机器人。此方法避免了复杂命令行工具的安装，降低了学习门槛。许多AI数据课程需要预先加载的测试数据，但Stripe沙盒环境并未提供。虽然可以使用命令行工具加载示例数据集，但这对初学者来说过于复杂。因此，本教程采用Python脚本，结合StripeAPI和GoogleColab，生成足够数量的客户、产品和购买数据。首先，需要安装StripePython库并配置测试密钥：!

在我的个人项目hypergraph中与循环依赖进行斗争之后，我最终决定正面解决这个技术债务。随着代码库的扩展，这个问题变得越来越明显，使得维护和测试变得越来越困难。今天，我想分享为什么我选择实施全面的架构改革以及这个新实施解决了什么问题。问题当我第一次开始开发hypergraph时，我专注于让功能快速运行。这导致了一些仓促的架构决策，这些决策起初看起来不错，但随着项目的发展开始出现问题。最重要的问题是：核心模块之间的循环依赖组件之间的紧密耦合困难的测试场景复杂的初始化链关注点分离不佳当我尝试实现一个新的插

split():split()方法根据分隔符将字符串划分为子字符串列表。加入():join()方法使用调用它的字符串作为分隔符，将可迭代的元素连接成单个字符串。使用循环的示例：s="todayisthursday"reverse=""i=0whilei<len(s):reverse=reverse+s[-(i+1)]i+=1print(reverse)i=0word=""whilei<len(reverse):ifreverse[i]=='':print(word[::-1],end='')w

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

Readwise功能强大，但对于跨平台管理笔记和高亮的用户而言，其优势更明显。我主要用于电子书高亮，而使用Readwise的主要目的就是将这些高亮和笔记导入到Obsidian中。我习惯在网络上做笔记，使用ObsidianWebClipper，甚至在iPad上，自从发现Orion浏览器（支持Chrome插件）后，可以直接将高亮内容发送到Obsidian。因此，我一直在寻找无需订阅即可导入这些高亮和笔记的方法。使用Readwise将高亮内容导入ObsidianReadwise只会半自动检索我从Kindle购买

字典-{}:字典存储键值对数据，有序、可变且键值唯一。练习：字典的基本操作：menu={'idli':10,'dosai':20,'poori':30}print(menu)#输出：{'idli':10,'dosai':20,'poori':30}menu['pongal']=40delmenu['idli']print(menu)#输出：{'dosai':20,'poori':30,'pongal':40}print(menu['dosai'])#输出：20使用get()函数添加键值对：time_tab

高效管理OpenAI微调成本：精准计算令牌数量在OpenAI进行模型微调时，精确计算令牌数量至关重要，这不仅关系到模型训练效果，更直接影响到成本控制。就像一位面对大量信息需要精准分类的员工一样，我们必须有效管理资源。使用tiktoken库，我们可以轻松计算文本数据的令牌数量，确保在OpenAI的令牌限制内操作，并优化成本。OpenAI的微调并非单纯的技术挑战，更是一项需要精打细算的财务决策。例如，微调GPT-3.5Turbo的成本为每1000个令牌0.008美元，而1000个令牌大约相当于750个单词。因