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最初由lizacosta发表在streamlit博客上还记得第一次使用人工智能图像生成器有多酷吗?那两千万根手指和噩梦般的吃意大利面的画面不仅仅是有趣,它们在不经意间透露了哎呀!人工智能模型的智能程度与我们一样。和我们一样,他们也很难画手。人工智能模型很快变得更加复杂,但现在的模型数量太多了。而且,和我们一样,他们中的一些人比其他人更擅长某些任务。以文本生成为例。尽管llama、gemma和mistral都是法学硕士,但他们中的一些人更擅长生成代码,而另一些人则更擅长头脑风暴、编码或创意写作。根据提示,它
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``##第四天#100daysofMiva编码挑战赛已经进行四天了。????深入了解Django:从头开始构建安全的用户身份验证API!您准备好将您的Django技能提升到新水平了吗??在本教程中,我将指导您使用Django创建强大的用户身份验证API。无论您是经验丰富的开发人员还是新手,本分步指南都将引导您完成设置用户注册、登录和基于令牌的身份验证。在本课程结束时,您将充分了解如何:设置Django项目并配置必要的包为用户数据创建和自定义序列化器构建视图来处理用户注册和身份验证实施基于令牌的身份验证以实
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我目前正在开发TanaMobility,这是一个使用Dash和Python开发的交互式平台。该项目旨在通过利用地理空间数据对马达加斯加塔那那利佛的交通流进行建模和可视化,以更好地了解人口流动和交通动态。我非常感谢社区的反馈,以帮助改进这个平台并使可视化更加富有洞察力。欢迎您的帮助和建议。您可以在此处查看源代码并通过我的GitHub存储库做出贡献:https://github.com/tsii06/TanaMobility.
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介绍:各位,在it运营中,监视服务器指标(例如cpu/内存和磁盘或文件系统的利用率)是一项非常通用的任务,但如果任何指标被触发为关键指标,则需要专门人员通过以下方式执行一些基本故障排除:登录服务器并找出使用的最初原因,如果该人收到多个相同的警报,导致无聊且根本没有生产力,则他必须多次执行该操作。因此,作为一种解决方法,可以开发一个系统,一旦触发警报,该系统就会做出反应,并通过执行一些基本的故障排除命令来对这些实例采取行动。只是总结问题陈述和期望-问题陈述:开发一个能够满足低于预期的系统-每个ec2实例都应
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介绍python的attrs库对于希望简化类创建和减少样板代码的开发人员来说是一个游戏规则改变者。这个库甚至受到nasa的信任。attrs由hynekschlawack于2015年创建,因其能够自动生成特殊方法并提供干净、声明式的方式来定义类,而迅速成为python开发人员最喜欢的工具。数据类是属性的一种子集。为什么attrs很有用:减少样板代码提高代码可读性和可维护性提供强大的数据验证和转换功能通过优化实施提高性能2.属性入门安装:要开始使用attrs,您可以使用pip安装它:pipinstallatt
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介绍Python已成为从Web开发到数据科学等各种应用程序的首选语言。Python真正大放异彩的领域之一是自动化。无论您是想自动执行日常任务、简化工作流程,还是创建功能强大的脚本来节省时间和精力,Python的简单性和多功能性都使其成为完成这项工作的完美工具。为什么Python是自动化的理想选择Python简单的语法、丰富的库和跨平台兼容性使其成为自动化任务的理想选择。借助os、subprocess、shutil等库以及pyautogui和selenium等第三方选项,Python可以处理从文件操作和数据
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图像压缩是计算机视觉中的一项关键技术,它使我们能够更有效地存储和传输图像,同时保持视觉质量。理想情况下,我们希望拥有最佳质量的小文件。然而,我们必须做出权衡并决定哪个更重要。本教程将教授使用opencv进行图像压缩,涵盖理论和实际应用。最后,您将了解如何为计算机视觉项目(或您可能拥有的任何其他项目)成功压缩照片。什么是图像压缩?图像压缩正在减小图像的文件大小,同时保持可接受的视觉质量水平。有两种主要的压缩类型:无损压缩:保留所有原始数据,允许精确的图像重建。有损压缩:丢弃一些数据以获得更小的文件大小,可能
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在pytest(每个人最喜欢的python测试框架)中,fixture是一段可重用的代码,它在测试进入之前安排一些事情,并在测试退出后进行清理。例如,临时文件或文件夹、设置环境、启动web服务器等。在这篇文章中,我们将了解如何创建pytest夹具,该夹具创建一个可以清理的测试数据库(空或已知状态),允许每个测试在完全干净的数据库上运行.目标我们将使用psycopg3创建一个pytest夹具来准备和清理测试数据库。因为空数据库对测试几乎没有帮助,所以我们将选择应用yoyo迁移(在撰写本文时网站已关闭,请转到
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每次执行python或ipython时,都必须编写“importos”或其他常用包,这个脚本将启动python并导入这些包#!/usr/bin/envbash#-------------------------------------------------------------#Callsipythonorpython3withmultiplepackagesimported#-------------------------------------------------------------if
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天哪!?今天我带着一个新笔记本回来了,它演示了在Jupyter中处理数据的方法。源文件我从下载了数据集Kaggle是一个查找真实世界数据并与其他数据爱好者联系的平台。在那里您会发现令人难以置信的数据集和项目集合,您还可以参加比赛。工作的简短证据返回数据框的简明摘要后,我执行了数据清理,以将我的数据转换为可用且一致的格式以进行分析astype()方法用于将pandas对象转换为指定的数据类型。我使用fillna(0)来消除最初出现的错误。自己尝试一下吧!剩下的工作在哪里??您可以在我的GitHub存储库中找
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鉴于此练习:(来自codewars.com)创建一个返回数字每位数字的平方的函数。例如,输入函数时,数字702应该返回4904,因为7的平方是49,0的平方是0,2的平方是4。如果函数接收到零,则必须返回0.此练习的根本挑战是逐位遍历整数并返回结果作为另一个整数。就像编程中的一切一样,可以通过多种方式解决这个练习。首先,让我们使用python中的数字操作属性来解决它,然后我将解释另一种更高级的方法?.defsquare_digits(num):ifnum==0:return0result=""whilen
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1.了解常见的安全威胁保护React应用程序的第一步是了解最常见的安全威胁。该博客强调了几个关键威胁:跨站脚本(XSS):将恶意脚本注入到用户查看的网页中的攻击。跨站请求伪造(CSRF):一种欺骗用户执行他们不打算执行的操作的攻击。SQL注入:虽然在服务器端应用程序中更常见,但对输入的不当处理也可能导致React应用程序中的漏洞。了解这些威胁有助于实施适当的对策。2.安全身份验证的最佳实践身份验证是您应用程序的门户,它需要强大:使用OAuth或OpenIDConnect:这些协议确保安全且可扩展的身份验证
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优化的代码至关重要,因为它直接影响软件的效率、性能和可扩展性。编写良好的代码运行速度更快,消耗的资源更少,并且更易于维护,使其更适合处理更大的工作负载并改善用户体验。它还降低了运营成本,因为高效的代码需要更少的处理能力和内存,这在资源有限的环境中尤其重要,例如嵌入式系统或大型云应用程序。另一方面,编写糟糕的代码可能会导致执行时间变慢、能源消耗增加以及基础设施成本更高。例如,在web应用程序中,低效的代码可能会减慢页面加载速度,导致用户体验不佳,并可能导致用户流失。在数据处理任务中,低效的算法会显着增加处理
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每周挑战282穆罕默德·s·安瓦尔(mohammads.anwar)每周都会发出“每周挑战”,为我们所有人提供了为两周任务提出解决方案的机会。我的解决方案首先用python编写,然后转换为perl。这对我们所有人来说都是练习编码的好方法。挑战,我的解决方案任务1:好整数任务给你一个正整数$int,有3位或更多位。编写一个脚本以返回给定整数中的好整数,如果没有找到则返回-1。一个好的整数是恰好三个连续的匹配数字。我的解决方案我原本以为这个任务可以用正则表达式模式来完成,但看来我错了。我会看看其他tpw成员,
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这个新项目是关于数据结构以及如何使用它们的。最近刚刚了解了“BFS”和“DFS”,所以做了一个使用两者的项目。它是寻找以某种方式相互关联的电影标题。下面我列出了终端的屏幕截图以及github上项目的链接。让我知道你们会怎么想。https://github.com/Zoobob5/Movie-chart