这个 Python 代码自动补全神器搞得我卧槽卧槽的

vim python补全插件 这个插件不是读取python3的包,而是读取一个文件complete-dict,这个文件可以手工编辑,需要的函数添加进去,在vim当中使用tab键就能自动提示和补齐,自定义的元素更多,原作者当时写了一个.py的脚本用于手工添加,但是只支持python2的语法。插件的安装网上其他开发者的教程很全,这里就不赘述了,我修改了这个脚本里面python2的写法,让他兼容python3源码如下。python2的补全代码插件可以直接去原作者地址下载,python3的注意替换,或者修改成python3的写法! 阅读详情

是时候跟你说说这个能让你撸代码撸得舒服得不要不要的神器了——kite。
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简单来说,它是一款 IDE 的插件,能做到代码自动补全,可能你会说了,这有什么牛逼的?一般的编辑器不都有这个功能么?
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它虽然是一个插件,但是它的不普通之处在于它是用机器学习的方式给你提供 Python 有用的代码,也就是说,你屁股一抬,它可能就知道你要放屁还是拉shi,接着为你快速提供你需要的马桶或者塑料袋,是不是有点内味儿了?
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说出来你可能不信,它可以支持到市面上所有主流的 Python 编辑器,比如:Atom、PyCharm、VS Code、Spyder、Sublime、IntelliJ IDEA、Vim。

没有对比就没有伤害:
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左边是使用了 kite ,可以看到,kite AI 可以让你更流畅的撸代码,同样的代码,使用 Kite 敲击键盘的次数减少了快一半,毕竟你一按回车,别人把你定义好的参数名直接给你传好,你说速度不速度?
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它还可以做到快速查看 API ,你不用再 Ctrl 点击关键词进入相关的函数了,只要你对准你要查询的方法或属性,轻轻一点,就会直接给你显示文档说明:
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在 Vim 中的简单使用演示:
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一款良心的插件,还完全免费,不是我在吹它, Python 之父早前也都推荐过这玩意,香~
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考虑到有些 b 友网速等原因下载不到,我还专门帮你们下载下来了,而且所有版本都给搞过来了,方便你食用:
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别问,问就是良心的一批,下载不了的直接到公发送 “kite” ,然后用起来吧嘿嘿,我们下回见了,peace!
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关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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二、Python必备开发工具

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四、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。在这里插入图片描述

六、Python练习题

检查学习结果。
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七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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最后,千万别辜负自己当时开始的一腔热血,一起变强大变优秀。

六个神级PyCharm高效插件,助你编程如虎添翼 Tabnine是一个基于人工智能的自动代码补全插件,非常准确,开发者甚至能够从中学习一些知识!免费版的功能有限,但如果你喜欢专业版,每月的费用也不高。PyCharm作为一款强大的集成开发环境,本身已经提供了许多功能,但这些插件将进一步扩展和增强PyCharm的能力。通过使用这些插件,开发者将能够更快速地编写代码、提高代码质量、进行调试和优化,并将开发体验提升到一个全新的水平。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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