第11讲：Python列表对象中元素修改操作
对于列表元素的改操作，有两种实现方式：修改指定索引的元素，相当于赋一个新值，但是一次只能修改一个元素。通过切片的形式指定一个索引范围，然后修改这个范围中每一个索引对应的元素，一次可以修改多个索引的元素值。定义一个列表，列表元素的改操作将依赖这个列表去实现。我们指定修改mylist列表中索引为2的元素
如何将Python文件生成bat脚本，点击bat自动运行Python脚本
之后，再双击桌面的这个bat图标，就会自动运行我们开始写好的python脚本，这样的好处就在于，当需要本地运行爬虫程序的时候，不需要进入代码编辑器运行python脚本，在桌面即可运行爬虫程序。
【python基础教程】csv文件的写入与读取
CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件。python自带了csv模块，专门用于处理csv文件的读取
在python中调用ChatGPT，并使用tkinter打包成exe
小伙伴们都知道，最近这两天ChatGpt最近很火爆，更重要的是他对中文的兼容性很好，比如我问他一个问题：关于它的注册方式可以看这篇文章：OpenAI 推出超神 ChatGPT 注册攻略来了，建议大家选择印度的手机号。当我询问他如何在python中调用它时他给出了我这样的回复：下面我们直接步入正轨，开
城市消费券，拒绝恶意爬取
只要掌握Python编程语言，按照论坛、社区和书籍上提供的爬虫教程和实操案例，同时根据爬虫技术爱好者分享出来的平台、网站、App的API接口信息，就能够快速搭建出一套专门的爬虫工具。各大平台自身有较强的业务安全及风控能力，各地的消费券发放规则上，获取消费券的用户基 本都需要完成实人认证，且需要开启相
利用Python海龟绘图画一个世界杯的足球
世界杯足球实现思路：画完的足球效果如下：
降维干货，一种用于处理特征的方式——后附Python代码例子
读了周志华老师写得《机器学习》降维的一部分知识后还是觉得这一部分有一点不一样的感悟，感觉很多情况下在数据分析时都可以用到，而且现在操作也非常简单，只需要调用sklearn库中函数即可，可以让大家快速上手使用
【youcans的OpenCV例程300篇】总目录
【youcans 的 OpenCV 例程300篇】总目录转载本系列作品时必须标注以下版权内容：必须标注以下版权内容：[email protected], 【youcans 的 OpenCV 例程】, https://blog.csdn.net/youcans/category_11459626.html.
稳了,我用 Python 可视化分析和预测了 2022 年 FIFA 世界杯
许多人称足球为 “不可预测的游戏”，因为一场足球比赛有太多不同的因素可以改变最后的比分。从某种程度上这是真的…因此本文仅供学习参考！！预测一场比赛的最终比分或赢家确实是很难的，但在预测一项比赛的赢家时就不是这样了。在过去的5年中，Bayern Munich赢得了所有的德甲联赛，而Manchester
2022年数学建模国赛c题论文+代码(附详解)
2022年数学建模国赛c题论文+代码(附详解)
Python！使用机器学习预测2022世界杯
Python！使用机器学习预测2022世界杯！仅供学习参考！
结构化数据和非结构化数据的提取【Python篇】
结构化数据和非结构化数据的提取【Python篇】
在收到消息后秒级使网站变灰，不改代码不上线，如何实现？
注意：文本不是讲如何将网站置灰的那个技术点，那个技术点之前汶川地震的时候说过。本文不讲如何实现技术，而是讲如何在第一时间知道消息后，更快速的实现这个置灰需求的上线。实现需求不是乐趣，指挥别人去实现需求才是乐趣，你有没有过这种想法？我们老板就是这种想法。
第10讲：Python列表对象查操作之通过切片获取列表中的元素
使用切片的方法获取列表中的一个或多个元素，是Python编程中经常要用的代码片段，一定要搞明白。所谓的切片，指的是根据条件从列表中截取了一份片段，这个片段仍然是以列表的形式返回，简单理解为就是根据切片条件截取了列表中部分的元素。在上面通过索引名一次我们只能获取一个列表元素，当使用切片的方法时，一次就
2022亚太数学杯数学建模竞赛C题（思路、程序......)
a)利用问题1的结果和附件2022_ APMCM_C_ data .csv和你们团队收集的其他数据集中的数据，建立一个数学模型来分析全球温度、时间和位置之间的关系(如果有)，并解释它们之间的关系或证明它们之间没有关系。
机器学习强基计划7-4：详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现)
高斯分布是一个在理、工、文科等多个领域都非常重要的概率分布，本文介绍基于混合高斯分布的混合高斯聚类GMM算法，给出详细的公式推导，并提供Python算法复现
用YOLOv5ds训练自己的数据集——同时检测和分割
非保姆级教程1、下载预训练模型——推荐在yolov5ds-main根目录新建weights文件夹下载yolov5预训练模型Releases · ultralytics/yolov5 · GitHub放到weights文件夹中我下载的是yolov5s.pt，下面均以yolov5s.pt为例2、准备数据
pytest+yaml设计接口自动化框架过程记录（一步一步记录如何设计，完结撒花），源码提供，视频教程
1.第一步我先写一个环境配置文件，按自己公司环境配置，我这边只有测试和生产环境，配置协议，域名和headers。后续我只有提供地址和请求参数就可以发起接口访问2.我写一个读取文件的类，准备用于处理文件相关，现在只有读取yaml问的方法，后续准备写读取execl、execl和yaml用例数据转换，用例
‘conda‘不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
解决不是内部或外部命令，环境变量配置。
Python代码加速100倍，针对Excel自动化处理的加速实战！
从上面的并发编程实践我们可以看到，Python提供了线程、进程和协程的并发编程方式，但不同的并发实践需要应用到不同的场景才能起到效果，我们的系统有两种典型的场景：CPU密集型和IO密集型，其实我们的web应用系统基本上都是IO密集型，因此多线程和协程是可以起到不错的优化效果的，但是Python的协程
