Python的三种格式化输出方式
一、第一种，利用%(称之为:占位符)格式化输出:s = """ ------------- info -------------name:%sage:%sjob:%s-------------- end -------------"""name = input("name")age = int(in
十分钟教你部署一个属于自己的chatgpt网站
前一段时间写了一篇前端如何实现类似chatgpt的对话页面！上了热榜，阅读量还不错，后来我干脆写了后端，将其做成了一个网站！本篇博客就教你如何十分钟部署一个属于自己的chatgpt网站，十分简单，适合小白！
机器学习-KNN算法（鸢尾花分类实战）
“近朱者赤近墨者黑"，所谓的K近邻，也就是根据样本相邻最近的K个数据来进行判断，看K个邻居中所属类别最多的是哪一类，则将该样本分为这一类。
Python爬虫：Selenium+BeautifulSoup解析动态HTML页面【附完整代码】
通过本篇，你将学会通过Selenium自动化加载HTML的技巧，并利用 BeautifulSoup 解析静态的HTML页面，还有使用 xlwt 插件操作 Excel。
pycharm指定python路径
pycharm指定python路径，pycharm配置python环境的方法是：1、依次点击【File】、【Project Interpreter】；2、点击【Show All】，选择【Existing Environment】；3、选择python的安装路径，点击OK即可。pycharm如何设置p
九、python中对报错的处理及捕获
异常捕获异常类型： SystemExit ：解释器请求退出 Keyboardinterrupt：用户中断执行 GeneratorExit：生成器（generator）发生异常来通知退出 Exception：常规类型的基类```try: pass # 有可能会出错的代码except: pa
你活了多久----快用Python计算一下日期
输入你的出生日期和现在的日期或者死亡日期，程序会自动计算你活了多久# 判断是否为闰年def runYear(year): if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0): return 1 else: retur
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Pycharm使用指南【完整版】
Pycharm使用指南，持续更新【Python零基础入门篇】带大家玩转Python!!!
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毕业设计-基于大数据技术的旅游推荐系统-python:随着我国旅游产业规模不断扩大，旅游信息 呈现爆炸性增长，导致游客很难获取有价值的信 息，旅游服务开始从传统的信息化向智能化转 变。智慧旅游推荐系统从海量旅游信息资源中发 现游客感兴趣的信息，并将个性化需求信息推荐 给对应的游客用户，因此推荐系统的
用Python写一个简单的api接口
python框架有很多，例如：Flask，Django，FastAPI 等。本文将使用 Flask 来编写 API 接口。安装Flask首先，您需要安装 Flask：pip install flask写主程序接下来，我们可以创建一个名为 app.py 的文件，在其中编写 Flask 应用程序代码：f
Python基本循环选择结构
学习笔记：ssh远程连接Ubuntu安装ssh服务启动ssh服务开启22端口#若firewalld未安装，则先进行安装#允许 tcp 22端口，允许ssh服务#reload防火墙，应用规则验证端口22是否开启远程ssh登录（登录成功）...
PyThon取模问题（-5%3 = 1）
PyThon的取模（%）和其他语言的取余有区别，我来记录一下这些区别print(5%3) # 结果：2print(-5%3) # 结果：1print(5%-3) # 结果：-1print(-5%-3) # 结果：-2a:被除数b:除数c:a/b所以，有取模公式：a-b*c取模和取余的区别在于，取模的
Pytorch实现GAT(基于PyTorch实现)
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
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yolov7训练自己的数据集并使用labellmg标注工具的安装和使用
transformer学习笔记：Positional Encoding（位置编码）
对于任何一门语言，单词在句子中的位置以及排列顺序是非常重要的，它们不仅是一个句子的语法结构的组成部分，更是表达语义的重要概念。
【翻译】为深度学习购买哪种GPU: 我在深度学习中使用GPU的经验和建议
这篇博文的结构如下。首先，我将解释是什么让GPU变得快速。我将讨论CPU与GPU、Tensor Cores、内存带宽和GPU的内存层次，以及这些与深度学习性能的关系。这些解释可能会帮助你对在GPU中寻找什么有一个更直观的感觉。我讨论了新的NVIDIA RTX 40安培GPU系列的独特功能，如果你购买
python fastapi 入门教程，每个案例都使用postman进行测试写的接口
官方示例代码运行命令：uvicorn test:app --reload注意：运行命令app前面那个是文件位置，官方的文件名叫main，要以实际的文件名为准，不然找不到app测试无r参数情况测试有r参数情况报错了注意：重点在发起请求的时候希望请求参数格式可是现在会报错要这样才会成功，可是这不是我们想
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