问题很难说atlassianjira是最受欢迎的问题跟踪器和项目管理解决方案之一。你可以喜欢它，也可以讨厌它，但如果你被某家公司聘用为软件工程师，那么很有可能会遇到jira。如果您正在从事的项目非常活跃，可能会有数千个各种类型的jira问题。如果您领导着一个工程师团队，您可能会对分析工具感兴趣，这些工具可以帮助您根据jira中存储的数据了解项目中发生的情况。jira集成了一些报告工具以及第三方插件。但其中大多数都是非常基本的。例如，很难找到相当灵活的“预测”工具。项目越大，您对集成报告工具的满意度就越低。

这是#100daysofmiva的第9天。请参阅github获取代码片段。今天，我深入研究了python，重点关注了一些对任何初学者都至关重要的基本概念。本文档是为那些刚刚开始python之旅并希望通过实际示例掌握基础知识的人编写的。如果您是初学者，这是您第一次阅读本文，请考虑阅读第1天（第1部分）||从头开始重新审视python#100daysofmiva的第2天||python列表python元组、集合和字典||#100daysofmiva的第5天这将帮助您学习python基础知识。1。pythoni

介绍当我在互联网上搜索某些内容时，我经常发现英语内容比法语内容全面得多。虽然考虑到世界上讲英语的人数与讲法语的人数相比（大约多4到5倍），这似乎是显而易见的，但我想测试这个假设并对其进行量化。tldr：平均而言，维基百科上的英文文章比法文文章包含的信息多19%。此分析的源代码可在此处获取：https://github.com/jverneaut/wikipedia-analysis/协议维基百科是全球网络上最大的优质内容来源之一。在撰写本文时，英文版拥有超过6,700,000篇独特文章，而法文版只有2,5

作为一名学生，我亲眼目睹了我们大学低效的失物招领系统所带来的挫败感。目前的流程依赖于每个找到的物品的单独电子邮件，通常会导致丢失物品与其所有者之间的延误和错过联系。出于为自己和同学改善这种体验的愿望，我开始了一个项目，探索深度学习在彻底改变我们的失物招领系统方面的潜力。在这篇博文中，我将分享我评估预训练模型（resnet、efficientnet、vgg和nasnet）的旅程，以自动识别和分类丢失的物品。通过比较分析，我的目标是找出最适合集成到我们系统中的模型，最终为校园里的每个人创造更快、更准确、用户友

最近，我必须使用pytest为python模块编写单元测试。该模块包含一个类，其他类在其构造函数中初始化。像往常一样，我为此类创建了一个固定装置，以便轻松为每个类方法编写测试。此时，当我尝试模拟构造函数中启动的不同类时，我遇到了一些问题。模拟不起作用，这些类的实例仍在创建中。经过一些研究并结合我在网上找到的一些不同的解决方案后，我想分享我如何成功模拟课程。解决方案这是我尝试模拟的类的示例：classclassa:def__init__(self):self.class_b=classb()self.cla

Devart是一家为各种数据连接技术和框架提供世界级数据连接解决方​​案的公认供应商，提供了新版本的PythonConnectors并进行了大量更新。在此版本中，Devart推出了新的适用于MicrosoftExcel的Python连接器。它使用户能够对其MicrosoftExcel数据执行、创建、读取、更新和删除操作。以下增强功能列表：新的订阅模式适用于所有Python连接器为所有连接器添加了连接池在BigCommerce、Dynamics365、NetSuite、Salesforce和ZohoCRM的

在本文中，术语python和cpython（该语言的参考实现）可以互换使用。本文专门讨论cpython，不涉及python的任何其他实现。python是一种美丽的语言，它允许程序员用简单的术语表达他们的想法，而将实际实现的复杂性抛在脑后。它抽象出来的东西之一就是排序。你可以轻松找到“python中排序是如何实现的？”这个问题的答案。这几乎总是回答另一个问题：“python使用什么排序算法？”。然而，这常常会留下一些有趣的实现细节。有一个实现细节我认为讨论得还不够，尽管它是七年前在python3.7中引入的

介绍机器学习模型本质上是一组用于进行预测或查找数据模式的规则或机制。简单地说（不用担心过于简单化），在Excel中使用最小二乘法计算的趋势线也是一个模型。然而，实际应用中使用的模型并不那么简单——它们常常涉及更复杂的方程和算法，而不仅仅是简单的方程。在这篇文章中，我将首先构建一个非常简单的机器学习模型，并将其作为一个非常简单的Web应用程序发布，以了解该过程。在这里，我将只关注流程，而不是ML模型本身。Alsom我将使用Streamlit和StreamlitCommunityCloud轻松发布Python

pythonpython是一种高级解释型编程语言，以其易用性和可读性而闻名。其设计理念强调代码的可读性，使用显着的缩进，帮助开发人员编写清晰简洁的代码。python支持多种编程范例，包括过程式编程、面向对象编程和函数式编程。这种多功能性使其适用于广泛的应用，从web开发和数据分析到自动化和人工智能。python的主要特性可读且简单的语法python的语法设计得直观且易于阅读。例如python使用缩进来定义代码块，这与其他使用大括号或关键字的语言形成对比。动态打字在python中，变量不需要显式类型声明。变

标签编码是机器学习中最常用的技术之一。它用于将分类数据转换为数字形式。因此，数据可以拟合到模型中。让我们了解为什么我们使用标签编码。想象一下，数据包含字符串形式的基本列。但是，您无法将这些数据放入模型中，因为建模仅适用于数值数据，我们该怎么办？这是一种挽救生命的技术，当我们准备好数据进行拟合时，它会在预处理步骤中进行评估，这就是标签编码.我们将使用scikit-learn库中的iris数据集来了解标签编码器的工作原理。确保您安装了以下库。pandasscikit-learn要安装为库，请运行以下命令：$p

嗨，我展示了如何在docker容器中使用selenium（或undetected_chromedriver）。我——dockerfile我正在使用dockerpython图像并添加chromdriver和chromium来浏览网站。第一步是创建requirements.txt文件。就我个人而言，我使用undetected-chromedriver库，它需要seleniumundetected-chromedriver==3.5.5frompython:3.10copy../...runwget-q-o-h

编码员们大家好！本文介绍了一个开源工具，它能够处理本地和远程csv文件、加载和打印信息，然后将列映射到django类型。当数据集变大、excel不支持自定义报告或通过数据表进行完整数据操作时，通常需要处理csv文件，并且需要api。当前的功能列表可以进一步扩展，以将csv文件映射到数据库表/模型并完全生成仪表板web应用程序。源代码：appseed服务的csv处理器部分（开源）在开始讲解代码和用法之前，我们先总结一下工具的特点：加载本地和远程文件打印值打印检测到的列类型将映射类型打印到django模型按照

随着软件开发服务的发展，用户界面中必需且不可避免的部分已成为会话界面。从客户服务到与个人、主管人员和个人帮助的公共关系，交互式人工智能聊天机器人和虚拟个人助理正在彻底改变个人与信息系统的交互方式。对话式界面变得越来越流行，本指南旨在阐述基础知识并提供实用的入门信息。了解对话界面对话界面是用户类型的界面，用户可以使用自然语言与软件对话，无论是通过键盘还是口头。这些界面可以分为两类，即聊天机器人和虚拟助手。聊天机器人：一般来说，由于聊天机器人的目的是执行特定任务，因此它们广泛应用于客户支持、信息搜索和许多其他

在当今的数字时代，以编程方式管理和处理图像可以为您节省大量的时间和精力。如果您希望自动化从网络下载图像的过程，那么您来对地方了。在本文中，我们将深入研究一个使用pexelsapi（高质量库存照片的流行来源）来完成此操作的python脚本。概述此处提供的python脚本允许您根据查询在pexels上搜索图像，如果满足特定条件则下载它们，并将它们保存到本地系统。该脚本使用了多个强大的库和api，包括requests、pillow和pexelsapi。脚本的主要特点api集成：使用api从pexels获取图像。

python中的列表推导式是一种创建列表并允许条件逻辑根据特定条件过滤或修改元素的简洁方法。这可以带来更干净、更易读的代码。示例：过滤和修改列表项#Originallistofnumbersnumbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]#Uselistcomprehensiontocreateanewlistwithevennumberssquaredsquared_evens=[x**2forxinnumbersifx%2==0]print("Squaredevennumbers:",sq