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最新推荐文章于 2025-06-15 18:48:46 发布
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http://www.jisuanke.com/class/info/12


http://www.codecademy.com/zh/tracks/python


http://greenteapress.com/thinkpython/html/index.html


https://docs.python.org/2/tutorial/

http://learnpythonthehardway.org/book/


http://greenteapress.com/thinkpython/html/index.html

Python 与 Ray：构建分布式机器学习平台
AI天才研究院
06-30 1112
在 AI 时代，训练一个高精度模型可能需要数万张图片、数十亿参数，单机计算资源（CPU/GPU）往往“力不从心”。本文聚焦如何用 Python 和 Ray 快速搭建分布式机器学习平台，覆盖数据并行处理、模型分布式训练、实时推理服务等核心场景，帮助开发者从“单机思维”过渡到“分布式思维”。本文从“为什么需要分布式”出发，用“工厂流水线”类比 Ray 的核心组件；通过代码实战演示“数据加载→分布式训练→模型部署”全流程；最后结合实际场景讲解 Ray 的优势与未来方向。# 定义 ResNet 模型（简化版）
Python解运筹学问题
一名研究牲的自我救赎
02-24 9252
用linprog求解时，只能求解最小值且为小于约束的问题，如果要求解其他问题，则需先变换成规定的标准形式。求解下图中从v1至v11的最大流及最小割，并思考最小割集是什么。返回G，其为下图所对应的DiGraph，其中弧上的权重用capacity表示.返回cut_set，为最小割集，可以是一个list或set.返回max_flow_value，为最大流的流量(数值).例题1：求解下图中从v1至v8的最短路径及最短距离.用scipy的linprog求解以下线性规划问题。用Networkx的。
python爬虫学习之路
bucan804228552的博客
03-04 1521
抓取互联网上的数据，为我所用，有了大量的数据，就如同有了一个数据银行一样，下一步做的就是如何将这些爬取的数据产品化，商业化。
Python 实现快递物流信息查询
2401_84139924的博客
04-28 1161
关闭左上方 Chrome 正受到自动测试软件的控制的提示# 开启浏览器对象# 访问这个url# 显示等待# 窗口最大化# 截图print(‘物流信息查询结果如下：\n’)print(f’时间：{time_}')print(f’状态：{contex}\n’)# 显示截图。
爬取邮政网点信息
余生一个帆的博客
06-15 227
本文介绍了一个基于Python的网络爬虫程序，用于从中国邮政官网获取全国最新的省市区三级联动数据，包含服务网点名称和邮编信息。代码采用分批次爬取策略（每次递增10条），使用requests库配合随机UA和重试机制增强稳定性，通过BeautifulSoup解析HTML表格数据，最终保存为Excel格式。程序可自动处理约5.5万条数据，耗时2-3小时，适用于银行、保险、电商等行业获取最新行政区划数据。该方案解决了公开数据不完整或陈旧的问题，代码包含异常处理和进度监控，仅用于学习参考。
socket编程学习（使用python完成服务器与客户端点对点通信）
zhuzhu的博客
10-30 2956
使用python实现了一个点对点的socket通信示例
优化配送路径：使用遗传算法的 Python 实现
qq_36224726的博客
01-14 1505
设想您是一家配送公司的运营经理，负责规划多辆配送车辆的路径，以确保所有客户订单能够准时送达，同时最小化油费、时间成本和过载成本。这个问题涉及多个变量和约束，如客户分布、车辆载重、续航里程以及时间窗口等，传统的优化方法难以在合理时间内找到最佳解。这时，遗传算法便成为一种理想的解决方案。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法。它通过种群的进化过程，不断生成新一代的解，并通过选择、交叉和变异等操作，逐步逼近问题的最优解。种群初始化：随机生成一组初始解（称为个体或基因）。适应度评估。
Python入门学习笔记（三）
热门推荐
weixin_45293393的博客
02-26 1万+
Day3 又见str -索引 str h e l l o 索引 0 1 2 3 4 贴片操作(顾头不顾尾) s=‘Hello’ s[1:3] out:‘He’ s[2:4] out:‘ll’ 字符串不可变 对某个字符串如str重新赋值时，没有改变str本身，只是改变了str指向的地址，即给新值提供新地址，让str指向新地址。旧地址会被解释器定时回收。 -字符串常用操作 a=“Hello world” str.center(整数，间隔符号) str.count(要查找的
利用python对数据分流
qq_43614355的博客
06-20 366
本文转自https://blog.youkuaiyun.com/u014770372/article/details/72819914 仅个人学习使用，侵删 业务需求：hive表中包含了顺丰的所有的运单流向（北京到深圳为一个流向，全国大约十万个流向），现将数据分流，将每一个流向写入一个文件中 report_dt 报表时间 src_area_code 始发地区代码 src_dept_name 始发地区名称 dest_area_
基于python的商圈网点管理系统
01-11
简单的商圈网点管理系统，包含增加商圈，删除商圈，查看商圈，修改商圈的功能，所有功能均在命令行完成和展示，适用于编程入门的小白参考学习 适用人群： 适用于初学编程的同学，初学python的同学 能学到什么： 常用...
基于Python的商圈网点管理系统设计与实现
基于“基于Python的商圈网点管理系统”这一项目，我们可以深入挖掘多个与之相关的IT知识点，涵盖编程语言特性、数据库操作、系统设计思想、文件处理机制以及面向初学者的学习路径等多个维度。该项目虽然功能简单，仅...
基于Python爬取中国邮政网点信息的完整源码实现
本项目“爬取邮政网点信息[项目源码]”是一项典型的基于Python语言的网络爬虫实践案例，其核心目标是通过自动化手段从中国邮政官方网站中提取全国范围内的邮政服务网点详细信息。该项目不仅具有较强的实际应用价值，...
python数据分析前景如何_数据分析师的前景怎么样 _python数据分析工程师 python机器学习工程师能做多久
2401_84264692的博客
05-04 952
WEF还发现，96％的公司肯定是计划或可能计划雇用具有相关技能的新常任职员，以填补未来与大数据分析相关的角色。以视觉传达的方式，更直观的呈现给其他人。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。他们将有更多时间花在分析上并为企业带来经济发展的战略，这只会随着时间的推移而增加该角色的价值。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。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
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