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python作业1

最新推荐文章于 2025-04-02 16:54:32 发布
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文章标签： python
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总结：
学习Python，因为其易学、强大、应用广泛，有助于提升编程能力，适应未来职场需求。

寒..
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1. 字典操作综合练习一: 定义一个字典 goods = {"Apple":4999,"华为":3600,"Vivo":2999,"OPPO":3200,"三星":4300} 向字典新增一个“小米”手机，价格为2800; 将字典中“华为”品牌手机价格修改为3999； 输入任一品牌的名称，显示其价格; 遍历字典，求出手机价格的最大值和最小值； 删除字典中“Apple”品牌手机及其价格； 返回所有的键值对 返回键与值 goods={"Apple":4999,"华为":3600,"Vivo":
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精通Python（66）
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假设有名为“2022年股票数据.xlsx”的 Excel 文件，里面有用股票代码命名的五个表单，分别是阿里巴巴（BABA）、百度（BIDU）、京东（JD）、亚马逊（AMZN）、甲骨文（ORCL）这五个公司2022年的股票数据，如果想加载亚马逊的股票数据，代码如下所示。如果要将该员工的职位修改为“架构师”，可以使用下面的代码。方法的参数是一个字符串，它代表了筛选数据使用的表达式，而且更符合 Python 程序员的使用习惯。的某一行，可以使用整数索引或我们设置的索引，例如取出员工编号为。
在显卡上训练大模型
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本文讲述了在昇腾910上面使用 LLaMA-13B 进行多机多卡模型训练；但目前在昇腾910上面，无论是基于MindSpore还是基于Pytorch进行大模型训练，总体都还不是很完善，就当前时间节点而言，经常会有一些奇奇怪怪的坑；虽然，从硬件层面上来说昇腾910具备训练大模型的能力，但是软件层面（无论是生态还是AI框架的易用性，对于业界最新大模型的支持和适配等）上还有很长的路要走。
YO-CSA-T：基于上下文与空间注意力的实时羽毛球轨迹追踪系统解析
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本文围绕羽毛球轨迹实时追踪问题展开，提出了一种基于改进YOLOv8的检测网络（YO-CSA）和集成多模块的3D轨迹追踪系统。全文结构如下：​摘要提出YO-CSA检测网络，结合上下文与空间注意力机制提升检测精度（mAP@0.75达90.43%）。构建实时3D轨迹追踪系统，集成检测、预测、补偿模块，帧率超130fps。​引言​背景：羽毛球高速飞行、易与环境混淆，传统检测方法精度不足。​挑战：实时性、3D轨迹重建、遮挡补偿。​贡献：轻量化检测网络、多维度时空约束策略、完整系统设计。​相关工作​。
Python 中的 `partial`：函数参数预设的艺术
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04-01 943
在 Python 的functools模块中，partial是一个非常实用的工具，用于创建一个新的函数，该函数是原函数的一个“部分应用”版本。所谓“部分应用”，是指预先设定原函数的一部分参数，从而生成一个新的函数，这个新函数在被调用时，只需要提供剩余的参数即可。partial的存在，使得我们可以更加灵活地处理函数参数，特别是在需要将函数作为参数传递，或者需要对函数进行一定程度的定制化时，partial能够大显身手。partial。
Python作业1：掌握Python基础技能
本资源标题“python_hw1”暗示了这是一份与Python相关的作业或练习集，它可能是编程初学者在学习Python语言过程中所接触的第一个实际项目。 描述部分并没有提供额外的信息，所以我们可以直接从标题和标签中提取知识...
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