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手把手教你使用anaconda安装pytorch环境（适合新手）

手把手教你使用anaconda安装pytorch环境（适合新手）

在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的框架，因其灵活性和易用性受到广泛欢迎。为了方便管理不同的项目和环境，我们通常会使用Anaconda来安装和管理PyTorch环境。本文将手把手教你如何使用Anaconda来安装PyTorch环境，适合新手入门。第一步：安装Anaconda下载An
后端 2024年09月24日
Python 入门指南：如何在 MacOS 上轻松安装 Python

Python 入门指南：如何在 MacOS 上轻松安装 Python

Python 入门指南：如何在 MacOS 上轻松安装 PythonPython 是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名，非常适合初学者和专业开发者。在 MacOS 上安装 Python 实际上是一个相对简单的过程，只需遵循以下几个步骤即可顺利完成。第一步：检查系统自带
后端 2024年09月24日
手撕Python之正则

手撕Python之正则

正则表达式（Regular Expression，简称正则）是一种用于匹配字符串的强大工具。在Python中，使用re模块可以方便地进行正则表达式操作。无论是数据清洗、文本处理还是Web抓取，正则表达式都能帮我们高效地处理字符串。正则表达式的基本语法正则表达式包含了许多特殊字符和语法规则，用于描
后端 2024年09月24日
【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一个高效、可扩展的开源树模型，广泛应用于机器学习比赛和实际应用中。它基于决策树的集成学习，通过提升（Boosting）策略来增强模型的性能。接下来，我们将深入探讨XGBoost的原理、使用方式以及一些代码示例。一、XGBoost
后端 2024年09月24日
Python第三方模块jieba分词库：深入解析与案例实践

Python第三方模块jieba分词库：深入解析与案例实践

Python第三方模块jieba分词库：深入解析与案例实践在自然语言处理领域，中文的分词是一个基础而又复杂的任务。由于汉字没有明显的单词边界，如何将一段连续的汉字字符串准确地切分成有意义的词语，一直是研究的热点之一。jieba分词库正是为了解决这一问题而诞生的一个优秀工具，它通过高效的算法和丰富的
后端 2024年09月24日
Python——俄罗斯方块

Python——俄罗斯方块

俄罗斯方块游戏实现俄罗斯方块（Tetris）是一款经典的益智类游戏，玩家通过旋转和移动不同形状的方块，试图将它们完整填满行，从而消除行并获得分数。本文将通过 Python 来实现一个简单的俄罗斯方块游戏。我们将利用 pygame 库来创建游戏的界面和处理游戏的逻辑。pygame 是一个适合初学者
后端 2024年09月24日
【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是机器学习领域中的一个重要研究方向，它的目标是自动化地设计神经网络架构。随着深度学习的迅猛发展，手动设计复杂的网络结构变得愈加困难，且往往需要领域专家的知识。NAS试图通过自动化这一过程，使得模型设计更加高效，同时也能够发
后端 2024年09月24日
Python 可视化 web 神器：streamlit、Gradio、dash、nicegui；低代码 Python Web 框架：PyWebIO

Python 可视化 web 神器：streamlit、Gradio、dash、nicegui；低代码 Python Web 框架：PyWebIO

在数据科学与机器学习的快速发展背景下，数据可视化与交互式应用程序成为了研究与展示成果的重要工具。Python作为一个广泛使用的编程语言，拥有众多优秀的可视化库和Web框架。本文将介绍几个流行的Python Web可视化框架，包括Streamlit、Gradio、Dash、NiceGUI以及低代码框架
前端 2024年09月24日
爬虫学习 | 01 Web Scraper的使用

爬虫学习 | 01 Web Scraper的使用

爬虫学习 | 01 Web Scraper的使用网络爬虫是一种自动访问互联网并提取信息的技术。它可以用于多种目的，例如数据收集、市场调研、竞争分析等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 中的 BeautifulSoup 和 requests 库来构建一个简单的网页爬虫。环境准备首先
前端 2024年09月24日