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06:37 AM · Oct 27 ,2025

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mob64ca12d78ba3 - aigc設備清單

在AI生成內容(AIGC)領域中,設備清單的管理與配置是實現高效開發和應用的關鍵因素。本文將深入探討如何解決“AIGC設備清單”問題,從環境配置到錯誤集錦,涵蓋全流程,以便為開發者提供清晰的指引和實用的參考。 mindmap root AIGC設備清單 環境配置 編譯過程 參數調優 定製開發 性能對比

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , Python

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mob649e816880fe - AIGC FOR MAC

AIGC FOR MAC 是一個集成各種人工智能內容生成工具的框架,旨在提升macOS用户的內容創作效率。隨着AIGC(人工智能生成內容)在各個領域的廣泛應用,許多Mac用户希望在其設備上能夠快速、便捷地生成高質量的文本、圖像和多媒體內容。然而,在使用AIGC FOR MAC時,用户常常面臨性能、兼容性、特性實現和技術選擇等多重挑戰。 背景定位 在當今迅速演變的數字化時代,AIG

HTTP , aigc , 人工智能 , Python

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王校長的熱狗 - 衞星拍攝地面水域檢測數據集4868張VOC+YOLO格式

衞星拍攝地面水域檢測數據集4868張VOC+YOLO格式 數據集格式:VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含:3個文件夾,分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計:4868 Annotations文件夾中xml文件總計:4868 labels文件夾中txt文件總計:48

數據集 , 衞星拍攝地面水域 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , Python

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davisl - 如何使用Python 進行數據可視化 - 碼農充電站的個人空間 -

AWR1843-Read-Data-Python-MMWAVE-SDK-3 是一款專為德州儀器AWR1843毫米波雷達設計的Python工具,能夠實時讀取雷達數據並通過直觀的可視化界面展示目標位置與多普勒速度。無論是智能交通、安防監控還是工業自動化場景,這款開源工具都能幫助開發者快速構建雷達應用原型。 📋 核心功能與技術亮點 ✨ 為什麼選擇這款工具?

data , 數據 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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overmind1980 - oeasy教python108 列表_加法_增強賦值_加等於_extend_擴展列表

回憶 列表 賦值運算 兩種形式 將列表 直接 賦值 造成兩個列表指向同一個對象 一改全改 將 列表副本 賦給 變量 這兩個列表變量指向不同的對象 互不影響 clist1 = list("oeasy") clist2 = clist

字符串 , 賦值 , 垃圾回收 , 後端開發 , Python

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墨色天香 - python有開源的水動力模型嗎

這裏寫自定義目錄標題 歡迎使用Markdown編輯器 新的改變 功能快捷鍵 合理的創建標題,有助於目錄的生成 如何改變文本的樣式 插入鏈接與圖片 如何插入一段漂亮的代碼片 生成一個適合你的列表 創建一個表格 設

代碼片 , 流程圖 , python有開源的水動力模型嗎 , 後端開發 , Markdown , Python

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anson12315 - [Python教程系列-15] 數據分析與可視化:掌握數據處理與圖表展示藝術

引言 在當今數據驅動的世界中,數據分析和可視化已成為各行各業不可或缺的技能。無論是商業決策、科學研究還是日常生活中,我們都需要從海量數據中提取有價值的信息,並以直觀的方式呈現出來。 Python憑藉其豐富的生態系統和簡潔的語法,成為了數據分析和可視化的首選語言之一。從數據清洗、處理到可視化展示,Python提供了眾多優秀的第三方庫,使得複雜的數據分析任務變得簡單高效。 在本章

yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據可視化 , 後端開發 , 數據分析 , Python

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軒轅 - 【雷達通信】基於matlab多普勒連續波測速

一、核心代碼實現 %% 參數設置 c = 3e8; % 光速 (m/s) fc = 24e9; % 載波頻率 (Hz) B = 40e6; % 帶寬 (Hz) PRF = 1000; % 脈衝重複頻率 (Hz) fs = 10e6; % 採樣率 (Hz) T_chi

開發語言 , 信噪比 , MATLAB , 頻譜分析 , 後端開發 , 應用場景 , Python

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jack - QT Concurrent處理耗時任務_qtconrrent 耗時菜哦做_CHAO

在 Qt 開發中,我們經常會遇到需要執行耗時操作的場景,比如文件批量處理、網絡請求、複雜計算等。如果直接在主線程執行,會導致界面卡頓甚至假死。這時候最簡單的解決方案就是使用 QtConcurrent —— Qt 官方提供的高級併發模塊,它比手動創建 QThread 更簡潔、更安全。 本文通過一個完整的可運行示例,手把手教你: 如何用 QtConcurrent

include , qt , 後端開發 , 後台任務 , Python

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mob64ca12f028ff - denoising diffusion probabilistic models for building extraction

在這篇博文中,我將向大家展示如何實現在建築提取任務中的去噪擴散概率模型(denoising diffusion probabilistic models),這一技術近年來在圖像處理領域展現了良好的表現。我們將系統性地覆蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和生態集成等內容。 環境配置 首先,為了順利進行項目的構建,環境配置非常重要。以下是我所使用的環境和軟件包列表:

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , Python

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程序員鋒仔 - 2025-12-25 GitHub 熱點項目精選

🌟 2025-12-25 GitHub Python 熱點項目精選(15個) 每日同步 GitHub Trending 趨勢,篩選優質 Python 項目,助力開發者快速把握技術風向標~ 📋 項目列表(按 Star 數排序) 1. rendercv/rendercv RenderCV 是一個基於 Typst 的學術和工程師簡歷生成器。它允許用户以 YAML 格式編寫簡歷內容,然後通過運行 R

資訊 , 程序員 , 後端 , Python

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代碼魔術師之手 - django restframework 教程

drf框架 django-rest-framework 1、接口: restful接口規範 基於restful規範的原生Django接口 DRF框架: drf請求生命週期 請求模塊:request對象 渲染模塊:瀏覽器和

雲計算 , django , 數據庫 , restful , Ajax , 雲原生 , Python

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學技術贏未來 - AI免費技術教程之deepseek應用實踐

一、Deepseek 大模型核心技術架構解析 ** Deepseek 能在推理、編碼、多語言處理等場景表現突出,核心源於其Transformer+MoE 混合架構的創新設計,以及持續迭代的模型優化策略。 基礎架構:Transformer+MoE 的協同優勢 Transformer 架構:作為自然語言處理的基礎框架,通過自注意力機制實現文本語義的深度捕捉,能靈活處理長序列信息,

代碼生成 , API , 運維 , Python

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy:第十二章 數據持久化

人工智能之數據分析 numpy 第十二章 數據持久化 前言 NumPy 提供了多種數據持久化(Persistence) 方式,用於高效地保存和加載數組數據。根據數據規模、結構複雜度、跨平台需求等不同場景,可選擇不同的方法。 本文系統講解: 基礎二進制/文本保存(.npy, .npz, .txt) 結構化數組(Structured Arrays) 與

數組 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 結構化 , Python

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雲端夢想家 - Kafka監控必備——Kafka-Eagle 2.0.2正式發佈

後端消息隊列監控工具,Kafka Eagle 大家好,今天來給大家介紹一款非常實用的後端消息隊列監控工具——Kafka Eagle。對於使用Kafka作為消息隊列的同學來説,這款工具絕對能讓你事半功倍。 為什麼要用Kafka Eagle? 相信大家在使用Kafka的過程中,都會遇到各種各樣的監控問題。比如,如何實時查看Kafka的運行狀態?如何監控消息的生產和消

性能瓶頸 , 後端開發 , 分佈式 , kafka , 監控工具 , Eagle , Python

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mob64ca12f831ae - LangChain 集成android

在本文,我將詳細闡述如何將 LangChain 集成到 Android 應用程序中的過程。這個過程涵蓋了環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化,以確保你能順利完成集成。我們將漸進地探索每個部分,幫助你掌握整個流程。 環境準備 在開始之前,首先需要確保開發環境的兼容性。以下是所需的技術棧: Android Studio 4.1 及以上 Kot

技術棧 , aigc , Android , Python

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編程小達 - 值得使用的Spring Boot

Spring Boot 4.0 新特性全面解析:重大升級與現代化改造 Spring Boot 4.0 作為一次重大版本升級,帶來了眾多令人振奮的新特性和改進。本文將深入解析這些變化,幫助開發者更好地理解和適應這一重要更新。 🚀 Jackson 3 全面支持 Spring Boot 4.0 引入

spring , springboot4.0.0 , framework7.0.0 , 客户端 , 後端開發 , 1024程序員節 , Python

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codists - 在 Pycharm 中 debug Scrapy 項目

緣起 為什麼寫這篇文章呢?因為自己想在 Scrapy 項目裏 debug, 看看 Response 有哪些屬性。但是 Scrapy 的官方文檔的 debug 説明只有 VSCode 的,沒有 Pycharm 的(詳見:https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/debug.html): { "version": "0.1.0", "config

Python

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy:第十章 副本視圖

人工智能之數據分析 numpy 第十章 副本視圖 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中,副本(copy) 和 視圖(view) 是理解數組內存管理、性能優化和避免意外修改的關鍵概念。它們決定了當你對一個數組進行切片、變形或賦值操作時,​**是否創建了新的數據副本,還是僅僅創建了一個指向原數據的新“窗口”**​。 下面從原理、區別、判斷方法到

數組 , 顯式 , 後端開發 , Python

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universe_king - 時代的眼淚,nameko 和 eventlet 停止維護後的項目自救,升級和替代之路

nameko 已經涼了, 最後一次 commit 停留在了 2023.11.3 。如何將您的 Eventlet 項目遷移到 Asyncio eventlet 也是幾乎停止了維護,已經無法支持 cpython3.13+ 的版本了。nameko 無法適配新版的python3.14,eventlet 停止維護導致的失效 https://github.com/eventlet/eventlet/issu

Python

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Jing_H - conda配合pip共同配置國內鏡像源【2025】

2025-12-28 conda配置清華源+pip配置阿里雲的源 conda配置(.condarc): channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https

conda , pip , 鏡像加速 , Python

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A食今獸 - PYTHON tkinter模塊-25

Widget(組件)是Tkinter中構建用户界面的基本元素。以下是Tkinter中所有主要Widget的全面詳解。 基本概念 Widget是Tkinter中所有可視化組件的基類,提供了通用的功能和屬性。 導入和基本使用 import tkinter as tk from tkinter import ttk, messagebox # 創建主

widget , 後端開發 , Python

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小飛俠格魯帥 - Tkinter 入門指南

Tkinter 入門指南 Tkinter 是 Python 內置的 GUI(圖形用户界面)庫,無需額外安裝,輕量且易用,適合快速開發小型桌面應用。以下從基礎概念、核心組件、佈局管理、事件處理等方面展開講解,並提供實用示例。 一、基礎框架:創建第一個窗口 import tkinter as tk from tkinter import ttk

子窗口 , 事件循環 , 後端開發 , ide , Python

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gulaotou - 醫學影像特徵提取與導出_醫學影像的特徵提取

1 DICOM特徵提取手藝概述 所有智能診斷系統的起點。就是在醫學影像的世界裏,DICOM文件,就像一種通用語言,每一份文件中都封裝了病人的具體信息和影像切片,而AI要想讀懂這些影像就必須先從這些文件裏提煉出關鍵的特徵,這幾乎 繼而目前的現狀是提取特徵的方法也一直在進化,早期靠工程師一點點手動設計,現在則更多地依賴深度學習模型去自動發現,由此也衍生

後端開發 , 深度學習 , 頻域 , 特徵提取 , Python

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