-
Python 行业模型
Python 在各行各业的应用建模 Python 凭借其强大的功能和易用性,已成为构建和部署行业特定模型的热门编程语言。金融、医疗、电商和制造业等众多领域都利用 Python 解决实际问题,提升效率。其灵活性和可扩展性,加上丰富的库和框架支持,使其成为数据分析、机器学习、自动化和模拟的理想工具。 Python 在行业建模中的关键应用: 核心应用领域: 机器学习与预测分析: 金融: Python 的机器学习库 (scikit-learn, TensorFlow, K...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 6 -
Flask 路由与 Flask-RESTful 路由
本文将从语法层面比较flask路由和flask-restful路由,帮助您理解两者在定义url路径、服务器资源和http方法上的差异。 什么是路由? 路由是客户端与服务器之间通信的通道,包含三个核心组件: URL路径: 客户端请求的服务器地址,例如/home。 服务器资源: 处理请求并返回响应的逻辑单元。 HTTP方法: 进一步细化客户端请求类型,例如GET、POST等。 URL路径 在Flask和Flask-RESTful中,URL路径都指向服务器上的特定地址...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 3 -
Conquer Tedious Tasks with These Python Automation Scripts
python自动化脚本:10个提升开发者效率的实用工具 重复性任务严重拖慢开发进度?别担心,Python强大的自动化功能能帮你解决这个问题!本文将介绍10个Python脚本,它们能显著提升开发者效率,让你更专注于创意编码。 告别离线:防止电脑休眠的脚本,让你的鼠标动起来,模拟用户活动,避免恼人的屏幕锁定。 新闻速递:将新闻更新直接推送到桌面,无需频繁刷新网页,让你随时掌握最新资讯。 语音转文字:打字太累?这个脚本将语音转换为文本,解放你的双手,让你可以口述代码...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 5 -
如何使用 Python 自动加密 Amazon RDS 实例
本指南介绍如何使用python脚本自动加密amazon rds实例。为了满足合规性或安全需求,您可能需要加密现有的未加密rds实例。本脚本通过创建快照、加密复制快照以及从加密快照恢复新实例来实现这一目标。 为什么需要加密RDS实例? 加密RDS实例可确保静态数据安全,并满足PCI DSS、HIPAA等合规性要求。加密会自动保护RDS数据库的备份、快照和底层存储。 然而,您无法直接在未加密的RDS实例上启用加密,必须通过创建快照、加密复制,然后从加密快照恢复新实例的方式来实...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 8 -
那么,人工智能代理的真正定义是什么?
人工智能代理究竟是什么?它仅仅是一个能访问外部API的大型语言模型(LLM)吗? 答案是:差不多。 我们所说的AI代理,主要指基于LLM的代理。想象一下ChatGPT这样的通用LLM,但并非直接使用,而是为其配备各种工具来增强其能力。 例如,询问ChatGPT明天的天气。LLM本身无法回答,因为它无法实时访问天气数据。但如果我们提供一个工具(例如,一个接受日期和位置作为输入并返回天气信息的API),它就能检索并显示这些数据。这就是LLM利用外部工具的例子。 这些工具可以是...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 5 -
使用 Python 高效批量写入 DynamoDB:分步指南
高效批量写入dynamodb的python指南 对于处理大量数据的应用程序而言,高效地将数据插入AWS DynamoDB至关重要。本指南将逐步演示一个Python脚本,实现以下功能: 检查DynamoDB表是否存在: 如果不存在则创建。 生成随机测试数据: 用于模拟大规模数据插入。 批量写入数据: 利用batch_writer()提高性能和降低成本。 你需要安装boto3库: pip install boto3 1. 设置DynamoDB表 首先,使用bot...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 8 -
两个数的 LCM 和 GCD
#LCM of two numbers Num1 = int(input('Enter the Number 1:')) Num2 = int(input('Enter the Number 2:')) def evaluateN(Num1,Num2): if Num1>Num2: N= Num1 else: N= Num2 return N LCM = 1 i = 2 N = evaluateN(Num1,N...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 8 -
PHP、Python、Nodejs,哪一种最适合写爬虫?
数据时代,网络爬虫是获取在线信息的关键工具,广泛应用于市场分析、竞品监控和学术研究等领域。使用代理IP能有效规避反爬虫机制,提升爬取效率和成功率。PHP、Python和Node.js都是常用的爬虫开发语言,本文将对比分析它们在结合代理IP时的优劣,助您选择合适的语言。 一、语言特性与爬虫开发契合度(结合代理IP) 1.1 PHP:后端主力,爬虫入门级,代理IP支持有限 优势: Web开发领域应用广泛,拥有丰富的库和框架。 与LAMP架构高度集成,服务器环境部署便捷。 劣...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 9 -
Django 身份验证简介:了解核心组件和优点
Django 身份验证:构建安全可靠的 Web 应用 在现代 Web 开发中,Django 凭借其强大的功能和易用性成为构建可靠网站的热门框架。其内置的身份验证系统更是简化了用户登录、权限管理等关键安全功能的实现。本文将深入探讨 Django 的身份验证系统,涵盖核心组件、优势以及最佳实践。 Django 内置身份验证系统详解 Django 的身份验证系统是一个全面的工具,用于管理用户登录和权限。其核心组件包括: 用户模型 (User Model): 预定义的用户模型...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 3 -
使用图神经网络预测 NBA 球员的化学反应
大家好,我是sea_turt1e。本文将分享我构建机器学习模型预测美国职业篮球联赛(NBA)球员化学反应的过程和结果。 模型概述 使用图神经网络(GNN)预测球员化学反应。 以曲线下面积(AUC)作为评估指标。 模型收敛时的AUC约为0.73。 训练数据涵盖1996-97至2021-22赛季,2022-23赛季数据用于测试。 关于NBA 对于不熟悉NBA的读者,部分内容可能难以理解。“化学反应”在此处可以理解为球员间的配合默契程度。虽然本文以NBA为例,但该方法可应用于...
作者:wufei123 日期:2025.01.26 分类:python 6