m0_47999208的博客

1.2.3.

这些方法可以帮助你在内网环境中顺利安装 Python 项目所需的依赖。选择哪种方法取决于具体的网络环境和项目需求。这会在本地的 8080 端口启动一个 PyPI 镜像服务器。替换为实际的镜像服务器 IP 地址。此命令会将所有依赖包下载到指定的。选项表示不使用 PyPI 索引，选项指定本地包的搜索路径。<镜像服务器 IP>

py>exe

python里的try catch。

【代码】python里的数据结构。

文件，在其中定义需要被其他文件调用的函数（方法）。例如，定义一个简单的加法函数。创建另一个 Python 文件（假设名为。文件不在同一个目录下，可能需要将。），在这个文件里导入。

也是十分搞笑，一度以为是python版本的问题，最后通过flask启动服务，通过掉接口的方式返回base64。没有一点问题，原来是缺少文件被vscode的控制台给隐藏了！在使用base64的时候将本地的图片转换为base64。复制到浏览器上就出问题为啥。代码如下，代码绝对正确。

量化是将模型中原本用较高精度（如 32 位浮点数）表示的数据，转换为较低精度（如 8 位整数、4 位整数等）表示的过程。这样做的主要目的是减少模型的存储需求和计算量，从而提高模型的部署和运行效率，尤其适用于资源受限的设备或需要高并发处理的场景。具体选择哪种量化方式，需要根据模型的具体需求、硬件资源以及对精度的要求等因素综合考虑。如果硬件资源充足且对精度要求极高，可能选择。如果希望在保证一定性能的同时尽量减少资源占用，可以选择。字段代表模型的量化方式14。

通过以上步骤，你已经成功地将一个空文件夹初始化为一个基本的 Python 项目，并且可以开始编写代码和进行测试。根据项目的复杂性和需求，你可能还需要进行更多的配置和调整。希望这些步骤对你有所帮助！

~~if else语句。~~~range函数。

Pandas 是 Python 编程语言中一个非常流行且功能强大的数据分析库。它的主要作用是为数据清洗、转换、分析和可视化提供高效、灵活且易于使用的工具。Pandas 建立在 NumPy 库之上，特别擅长处理表格型数据，即以行和列形式组织的数据。总的来说，Pandas 是数据分析工作中不可或缺的工具，尤其在数据探索、特征工程、模型训练前的数据准备工作阶段，其高效的数据操作能力极大地简化了数据处理流程，提高了工作效率。无论是数据科学家、数据工程师还是业务分析师，都经常利用 Pandas 来处理和分析数据。

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