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百锦再@新空间

Python深度挖掘:openpyxl和pandas的使用详细 openpyxl是一个专门用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它不依赖于Excel软件本身，可以直接操作Excel文件，非常适合自动化处理Excel报表。pandas是一个强大的开源数据分析和操作库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它特别适合处理表格数据（如Excel文件）和时间序列数据。注意：xlrd库用于读取旧版Excel文件(.xls)，而openpyxl则用于处理.xlsx文件。

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Qwen-3 微调实战：用 Python 和 Unsloth 打造专属 AI 模型本文详细介绍了如何利用 Python 和 Unsloth 对 Qwen-3 模型进行微调，以打造专属的 AI 模型。文章首先强调了 Qwen-3 在各项基准测试中的出色表现，随后详细阐述了微调所需的 Python 库、计算资源以及数据准备策略。接着，通过具体的代码示例，展示了从模型初始化、添加 LoRA 适配器到数据预处理、模型训练以及推理的全过程。最后，还介绍了如何保存和推送微调后的模型至 Hugging Face Hub，为读者提供了一套完整的实战指南。

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大模型真好玩

DeepSeek大模型API实战指南，python一键调用AI超能力打造多轮对话机器人！这篇文档教你如何用OpenAI格式调用DeepSeek大模型API，打造多轮对话机器人。从API优势到代码示例，手把手带你玩转AI，让你从“AI小白”变身“AI大神”。快来看看吧~

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python学opencv|读取图像（六十九）使用cv2.HoughLinesP()函数实现图像中的霍夫直线检测掌握了python+opencv实现调用cv2.HoughLinesP()函数实现图像中的霍夫变换直线检测。

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【python大作业/爬虫实战】——爬取前程无忧（51job）数据+可视化(附完整代码) 在当今数字化时代，网络爬虫技术已成为数据获取的重要手段之一。本文将通过一个实际案例——采集51job招聘信息，详细介绍如何使用Python和Selenium框架实现数据采集。我们将从环境准备、网页结构分析、采集字段说明到爬虫实现步骤等方面展开，帮助读者快速掌握相关技术。

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Python在AI虚拟教学视频开发中的核心技术与前景展望 Python在AI虚拟教学视频开发中的核心技术与前景展望

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力扣hot100_链表(3)_python版本【代码】力扣hot100_链表(3)_python版本。

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基于Python的量化交易实盘部署与风险管理指南基于Python的量化交易实盘部署与风险管理指南，涵盖模拟交易、实盘系统搭建、动态风控的全流程技术指南

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【Python】Python好玩的第三方库之二维码生成，操作xlsx文件，以及音频控制器本期小编主要是简单介绍了python库中几个比较有意思的第三方库的使用方法，以及代码的展示

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编程小白（奋斗版）

找不到Anaconda prompt终端解决找不到Anaconda prompt终端问题

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像素艺术家

用Python绘制梦幻星空这篇教程介绍了如何使用Python和Pygame库创建一个动态的星空场景。通过实现星星的闪烁、流星的划过以及月亮的绘制，教程展示了如何利用随机数生成和基本的图形学知识来打造一个梦幻的夜空效果。项目的主要功能包括：创建深蓝色背景、随机分布的星星、星星的闪烁效果、月亮的绘制以及流星的生成。教程还提供了完整的代码实现，并详细解释了每个类的功能，如Star类、ShootingStar类和Moon类。此外，教程还给出了扩展优化建议，如增强视觉效果、添加交互功能和性能优化。

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详解如何从零用 Python复现类似 GPT-4o 的多模态模型在这篇博客中，我们从零开始构建了一个多模态模型，能够处理文本、图像、视频和音频，并根据文本提示生成图像。我们首先实现了 BPE 分词器，将文本分解为子词标记。接着，我们构建了一个基于 Transformer 的语言模型，能够生成文本。然后，我们将模型扩展为多模态，通过 ResNet 提取图像特征，并将这些特征与文本结合，使模型能够回答关于图像的问题。我们还展示了如何通过文本提示生成图像特征向量，并找到最接近的已知图像。整个过程不仅展示了多模态模型的强大能力，还揭示了其在实际应用中的潜力。

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【开源工具】Python打造智能U盘自动备份神器 - 从原理到实现的全方位指南在日常工作和学习中，U盘作为便携存储设备被广泛使用，但同时也面临着数据丢失的风险。传统的手动备份方式存在以下痛点：本文将带你从零开始实现一个智能U盘自动备份工具，具备以下亮点功能：USB设备监控模块驱动检测类型判断备份执行引擎多线程复制进度回调日志系统GUI界面2.2 关键技术选型技术用途优势驱动器类型检测精准识别可移动设备并发文件复制充分利用多核CPU日志记录完善的日志分级GUI界面原生跨平台支持文件操作高性能文件复制三、核心代码

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UV——python版本与依赖管理工具它主要解决传统工具（如 pip、virtualenv、pip-tools）速度慢、功能分散的问题，通过 Rust 实现底层逻辑，显著提升效率。执行uv sync，这样就可以根据pyproject.tom、uv.lock自动安装依赖包。uv pip install -r uv.lock # 确保所有环境版本一致。source venv/bin/activate # 激活环境。uv pip install flask # 直接安装包。uv venv # 创建虚拟环境 venv。# 或通过 pipx。

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python通过调用海康SDK打开工业相机（全流程）由于python3.8往后的版本导入动态链接库的机制发生了改变，因此这里时常会导入失败。创建相机实例 -> 打开设备 -> 获取数据包大小 -> 开始取流。*动态链接库的位置在刚刚更改名字的lib文件夹内，需根据实际情况做更改*在这个新的py文件中，创建一个类，用于创建句柄、开启流等操作。初始化中，可以选择是否查看设备信息，并打开相机，方便取流。打开相机可以看作是一个流程，一个流程过完才能过下一个流程。拷贝至工作目录，并重命名为lib，方便后期移植。用于创建相机类，方便进行相机任务。

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同时安装并使用多个 Python 版本在一台机器上同时安装并使用多个 Python 版本（例如 Python 3.9 和 Python 3.11）是完全可行的。以下是一些常见的方法和步骤，帮助你实现 Python 3.9 和 Python 3.11 的共存并确保它们都能正常生效。

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通过环境变量实现多个 python 版本的自由切换以及 Conda 虚拟环境的使用教程本文介绍了如何在 Windows 系统中通过环境变量配置实现多个 Python 版本的自由切换，并提供了 Anaconda 虚拟环境的使用教程。避免 Python 版本冲突和依赖混乱，提升开发效率。

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一个天蝎座白勺程序猿

Python爬虫（10）Python数据存储实战：基于pymongo的MongoDB开发深度指南在移动互联网与物联网时代，‌非结构化数据占比超过80%‌（IDC报告）。传统关系型数据库（如MySQL）的固定表结构难以应对以下场景：‌动态字段需求‌：用户画像标签频繁增减‌海量数据写入‌：物联网设备每秒万级数据写入‌复杂嵌套结构‌：一篇电商商品信息包含多级评论、规格参数‌MongoDB作为文档型数据库的代表‌，采用BSON（Binary JSON）格式存储数据，支持动态模式、水平扩展和地理空间查询，成为大数据场景的核心基础设施。

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前端JavaScript-对象-同Python及C++对比类实例化得到对象Python：直接通过 class 定义，并且使用 __init__ 进行初始化和封装无需 new ，直接通过类名创建实例，如JS：早期使用构造函数+原型链实现类（ES5之前），ES6引入 class 语法糖，本质仍然是原型链必须使用new 关键词进行实例化对象。

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我要学编程(ಥ_ಥ)

初始Python篇（3）—— 列表列表相关概念、创建与删除、遍历、相关操作方法、排序、列表生成式、二维列表

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