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RSS订阅原创 Jupyter 升级 各种大模型都能连，聊天就能生成代码、错误修改
在 JupyterLab 中，你可以使用聊天界面与 LLM 进行对话，以帮助处理代码。此外，在任何支持 notebook 或 IPython 的环境中，包括 JupyterLab、Notebook、IPython、Colab 和 Visual Studio Code，你可以使用 %% ai 魔术命令调用 LLM。假如有一部分代码你不是很了解，你可以选中这部分代码，并将其当做 prompt，然后要求 Jupyternaut 解释这段代码，除此之外，Jupyternaut 还能对代码进行修改、识别代码错误等。
2025-03-22 14:34:44
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原创 Python 超强命令行解析工具 argparse ！
在工作中，我们经常需要从命令行当中解析出指定的参数，而 Python 也提供了相应的标准库来做这件事情，比如 sys, optparse, getopt, argparse。还是很简单的，一个 - 后面跟的是短参数，两个 - 后面跟的是长参数。然后是参数值的类型，不管什么参数，只要我们在命令行当中传递了，那么解析出来的默认都是字符串类型。只不过这种写法比较怪异，应该写成 --name 和 -n，一个横杠后面是短参数，两个是长参数。另外，虽然 - 后面跟短参数，-- 后面跟长参数，但我们这样写也是可以的。
2025-03-11 11:42:43
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原创 11个案例讲透 Python 函数参数 ！
大家好，我是洪峰今天给大家分享一下明哥整理的一篇 Python 参数的内容，内容非常的干，全文通过案例的形式来理解知识点，自认为比网上 80% 的文章讲的都要明白，如果你是入门不久的 python 新手，相信本篇文章应该对你会有不小的帮助。接下来是正文。
2025-02-27 11:28:53
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原创 简单，用 Python 实现A/B测试！
A/B测试，通过分析两种不同的营销策略，以此来选择最佳的营销策略，可以高效地将流量转化为销售额（或转化为你的预期目标）。在分析了两次活动的结果后，我可能倾向于选择第二次的活动目标受众，因为它比第一次活动能够带来更好的销售额或涨粉或播放量。本次使用的数据集是开源数据集，İLKER YILDIZ在Kaggle上提交的A/B测试的数据集。由于对照活动能以更少的营销支出获得了更多的销售，所以在营销策略上，我们可以选择。通过A/B测试，我们发现对照活动带来了更多的销售行为和访问者的参与。
2025-02-26 11:27:46
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原创 为什么我一直推荐 Jupyter Notebook ？
Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序，可让我们创建并共享代码和文档。它提供了一个环境，你可以在其中记录代码，运行代码，查看结果，可视化数据并在查看输出结果。这些特性使其成为一款执行端到端数据科学工作流程的便捷工具 ，可以用于数据清理，统计建模，构建和训练机器学习模型，可视化数据以及许多其他用途。当你还在构建项目原型时，Jupyter Notebooks 真的特别好用，因为你的代码是被写入独立的单元中并被单独执行的。
2025-02-25 11:24:33
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原创 深入剖析PyPy，解锁Python比C还快的秘诀
对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。Python 是能够实现这一目标的出色语言，它能够让人们专注于想法本身，而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。但是，Python 有一个致命的缺点：速度比 C、C ++ 等语言慢很多。那么，构建一个 Python 原型测试想法之后，如何将其转变为快速且高性能的工具？通常来说，人们还要再进行一步工作：将 Python 代码手动转换为 C 语言的代码。但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，那么转换代码的时间就可以做一些更有意义的事情。
2025-02-24 11:34:26
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原创 用 Python 远程控制 Windows 服务器，太好用了！
除了可以远程查看 Windows 的文件外，还可以执行 bat 批处理文件，又或者是模拟命令行输入，根据返回值进行其他骚操作。
2025-02-23 16:45:35
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原创 cuDF，能取代 Pandas 吗？
cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。cuDF是一个Python GPU DataFrame库，它基于Apache Arrow的列式内存格式，用于加载、连接、聚合、过滤和以类似pandas的DataFrame风格API操纵表格数据。它允许数据工程师和数据科学家通过类似于pandas的API轻松加速其工作流程，而无需深入研究CUDA编程的细节。
2025-02-20 13:54:10
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原创 无需环境，直接用 Docker 来启动你的 Python 项目
大家好 我是洪峰想象这样一种场景，你写好了代码，准备部署在新的服务器上，这台服务器只有 Python2 和 Python3.6，没有你代码适配好的 Python3.12，那怎么办？1、编译安装 Python，我不推荐这种方法，安装过程中，各种缺失的依赖绝对让你抓狂，如果你就是要用这种方法，可以参考这篇。2、docker 或 docker compose，我强烈推荐这种方法，而且不构建自定义镜像就可以运行，相当于你有一个随时使用的 Python 环境。
2025-02-19 15:48:52
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空空如也
空空如也
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