DATAWHALE组队学习-python办公自动化-TASK02

最新推荐文章于 2025-12-15 12:46:33 发布
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#python

本文介绍如何使用Python进行Excel自动化操作，提供了一个学习链接，并探讨了直接使用Excel进行操作的优势。

Task 02 Python自动化之Excel
学习地址： link.
在这里插入图片描述

不懂就问，用excel直接操作不香吗= =

lavendercmt
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Datawhale组队学习 - 202505 - PyPOTS - Task01时序数据与PyPOTS
raulyy7777的博客
05-13 819
Datawhale是一个专注于AI与数据科学的开源组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员Datawhale 组队学习PyPOTS组队学习教程PyPOTS 是一个专为处理部分观测时间序列（Partially-Observed Time Series, 简称 POTS）而设计的开源 Python 工具箱。初步了解时间序列数据和PyPOTS。
DataWhale组队打卡Task 04 Python办公自动化--PDF篇
u011333939的博客
11-24 952
PDF 操作是的知识点，初级的 PDF 自动化包括 PDF 文档的拆分、合并、提取等操作，更高级的还包括 WORD与PDF互转等 初级操作一般比较常用，也可以解决较多的办公内容，所以本节将会主要介绍 PDF 的初级操作，具体内容将会从以下几个小节展开： 4.1. 相关介绍 Python 操作 PDF 会用到两个库，分别是：PyPDF2 和 pdfplumber 其中PyPDF2可以更好的读取、写入、分割、合并PDF文件，而pdfplumber可以更好的读取 PDF 文件中内容和提取 PD...
DATAWHALE组队学习-python办公自动化-TASK01
lavendercmt的博客
11-17 761
学习地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/blob/master/OfficeAutomation/Task01%20%E6%96%87%E4%BB%B6%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E4%B8%8E%E9%82%AE%E4%BB%B6%E5%A4%84%E7%90%86.md#115-%E6%96%87%E4%BB%B6%E8%AF%BB%E5%86%99%E8%BF%87%E7%A8%8B 课程内容
【Datawhale 7月组队学习-python自动化办公】- task01
qq_36024393的博客
07-14 443
【重要提示】本文章内容为学习python自动化办公过程中整理的笔记和作业，教程源自Datawhale 7月组队学习-python自动化办公课程，链接为：GitHub - datawhalechina/office-automation: python自动化办公
Datawhale-python自动化办公-task04-pdf操作
小白cvnice的博客
06-23 290
批量拆分pdf 将一个完整的 PDF 拆分成几个小的 PDF，因为主要涉及到 PDF 整体的操作，所以本小节需要用到 PyPDF2 这个库 拆分的大概思路如下： 读取 PDF 的整体信息、总页数等 遍历每一页内容，以每个 step 为间隔将 PDF 存成每一个小的文件块 将小的文件块重新保存为新的 PDF 文件 需要注意的是，在拆分的过程中，可以手动设置间隔，例如：每5页保存成一个小的 PDF 文件 def split_pdf(filename, filepath, save_dirpath, step=5
Datawhale组队学习-leetcode刷题-TASK02-动态规划
Andrew_zjc的博客
08-23 464
动态规划 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。 主要思想 若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再根据子问题的解以得出原问题的解。动态规划往往用于优化递归问题，例如斐波那契数列，如果运用递归的方式来求解会重复计算很多相同的子问题，利用动态规划的思想可以减少计算量。 动态规划法仅仅解决每个子问题一次，具有天然剪枝的功能，从而减少计算量， 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。 动态规划
Datawhale组队学习-leetcode刷题-TASK03-查找
Andrew_zjc的博客
08-25 2080
文章目录一.查找表考虑的基本数据结构算法应用LeetCode 349 Intersection Of Two Arrays 1题目描述分析实现LeetCode 350 Intersection Of Two Arrays 2题目描述分析实现LeetCode 242 Intersection Of Two Arrays 2题目描述分析实现LeetCode 202 Happy number题目描述分析实现tipsLeetCode 290 Word Pattern题目描述分析实现tipsLeetCode 205
#Datawhale 组队学习#8月-工作流自动化n8n入门-2
fzyz123的博客
08-22 1123
文章摘要： 本文介绍了n8n平台的基本概念与基础节点。首先说明n8n的工作流创建方法，包括手动创建和URL导入两种方式。重点讲解了n8n的核心组件——节点，分为触发器节点（Trigger）和动作节点（Action）。详细介绍了四种触发器节点：手动触发、定时触发、Webhook触发和聊天触发。此外，还介绍了数据处理节点、控制流节点和HTTP请求节点等核心节点，以及n8n中的代码功能，包括表达式和Code节点的使用。文章为n8n初学者提供了全面的基础概念和操作指南。
【datawhale组队学习】n8n - TASK02
m0_52024881的博客
08-21 1322
两种导入n8n系统的方式点击示例工作流下面the workflow’s code以展示工作流代码，点击 Copy 复制代码。拷贝工作流下方的链接，点击 n8n 系统右上方菜单点击Import from URLimport from File, 从系统右上三点downlowd文件，之后import from file 导入文件界面下方日志区域看到执行过程的输入 输出。通过右上角导航栏中的 Inactive 按钮来启动工作流。
【Datawhale组队学习】handy Multi Agent - TASK04
m0_52024881的博客
08-28 648
教程地址：https://datawhalechina.github.io/handy-multi-agent。
datawhale组队学习-动手搭建智能体-task06：CAMEL框架下的RAG应用2
qq_26249811的博客
03-24 837
如OpenAI，Cohere，Mistral等的API服务，适用于项目或工程中需要方便直接的使用嵌入且不介意数据隐私的情况：适用于对数据隐私有要求或需要自定义模型本地部署的情况以上两者的区别可以等价的理解成大语言模型API和开源本地LLM的区别。在上可以看到各种各样开源好用的embedding模型。在具体研究和工程问题的选择中，其实没有一个明确的好坏评价标准，适合自己的数据处理场景才是最好的。一个常见的方法是构造自己应用场景的专有评测集，然后分别尝试，量化的方式来评估分数最后选择。
Pytorch图像分类实战笔记Task01-Task07|Datawhale组队学习
weixin_45480097的博客
01-17 1040
将数据集统一命名为数字-->获得文件名列表full_dataset-->打乱列表random_dataset-->set train_rate = 0.8,train_dataset = random_dataset[:int(full_dataset)*0.8],test_dataset =random_dataset[int(full_dataset)*0.8:] -->移动文件。文件：gif格式的、非三通道图片（三通道图可以是彩色图，可以是灰度模式的图像。第一步，导入所需要的库。
AI核实身份--金融场景凭证--篡改检测--Datawhale组队学习
aiqq136的博客
10-10 1561
在本任务中，要求参赛者设计算法，找出凭证图像中的被篡改的区域
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 923
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
12-10 761
copy()
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
最新发布
2501_93253814的博客
12-15 972
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 971
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 419
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
12-12 171
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
gs2-python-sdk-matchmaking 1.1.5版本发布 - Python后端库
资源摘要信息:"该资源为Python语言开发的库文件，文件名为gs2-python-sdk-matchmaking-1.1.5.tar.gz。该库是用于GameSparks平台的Matchmaking服务开发，版本为1.1.5。GameSparks是一个后端服务，提供游戏开发中常用...
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