一、什么是函数函数类似于一种工具，可以重复调用。二、为什么要用函数防止代码的冗余；代码的可读性差。三、使用方法3.11 定义函数----->make a wapen2 调用函数----->use it## 函数的命名规范和变量名一样，需要具有意义。四、函数的三种分类4.1 无参函数def func(): #()没有参数
print('hello world')
func()4.2 空函
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2023-07-11 14:35:07
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Faiss 是 Facebook 开源的一套高效相似性搜索以及向量聚类的开发库，支持各类相似性搜索的算法，Faiss 项目本身是使用 C++ 编写的，但是提供 Python 的绑定，可以直接使用 numpy 类型操作，同时也支持使用 GPU 加速计算，下面介绍下 Faiss 的源码编译过程。如果想仅使用 Python 进行开发，那么可以直接使用 pip 工具安装：# 例如使用 pip3 安装
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2023-07-28 15:02:05
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前言一般的数学算式math就可以解决了，但是涉及到极限，微积分等知识，math就不行了，程序中无法用符号表示出来。python中有一个sympy科学计算库，专门用来解决数学的运算问题。安装使用镜像安装会比较快，推荐第二种使用一个变量解释：使用时需要先定义变量，通过表达式的subs传递数值进去，第一个参数代表的是x变量，值为0.多个变量解释：多个变量可以一次性定义，然后传递多个数值时，以列表的形式。
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2023-09-08 17:12:35
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# Faiss: 高效的相似度搜索工具
**Faiss** 是一个用于高效相似度搜索的 Python 库。它是 Facebook AI Research 实验室开发的一个开源项目，旨在为大规模向量集合提供快速的近似搜索和聚类功能。Faiss 通过利用各种技术来提高搜索速度，能够处理高维度数据，适用于许多应用领域，如图像搜索、语义搜索、推荐系统等。
## 1. 安装 Faiss
在使用 Fai
原创
2023-07-20 20:10:51
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# Python FAISS - 介绍与使用指南
的一个常见应用是找出从根结点到目标结点的最短路径，其实现用到了队列。下面用一个例子来说明BFS的原理，在下图中，我们BFS 来找出根结点 A 和目标结点 G 之间的最短路径。
图3：BFS例子
首先初始化一个队列 Q ，将根节点入队： A
A 出队，将与 A 相邻的节点入队，此时队列为 BCD
B 出队，将与 B
1.使用python fabric进行Linux基础配置使用python，可以让任何事情高效起来，包括运维工作，fabric正式这样一套基于python2的类库，它执行本地或远程shell命令提供了操作的基本套件（正常或通过sudo）和上传/下载文件，如提示用户输入运行辅助功能，或中止执行。用Python3开发的部署工具叫fabric3：fabric3，和fabric一样最大特点是不用登录远程服务
Python-docx学习笔记概述创建文档添加图片设定格式，样式等添加表格读取表格批量修改页面为A5，设置页边距，设置页面尺寸参考文章 概述你好！ 这是你一篇学习docx的文档。代码从网上收集，然后修改添加自己的代码。 本学习笔记的Python-docx的官方帮助文档：https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/代码仓地址，https://gitee
# Python FAISS 教程
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索库，专门用于处理大规模的向量集合。它广泛应用于推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。本文将逐步引导你如何使用 Python 中的 FAISS。
## 整体流程
以下是你实现 FAISS 的整体流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 07:07:24
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python其他知识目录 1、判断一个字符串中是否有敏感字符？#str：
m_str="我叫魔降风云变"
if "魔" in m_str: #判断指定字符是否在某个字符串中
print("含敏感字符")
---------结果：
含敏感字符
#list/tuple：
方法一：for循环
char_list=["mcw","xiaoma","xiaxiao"
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2024-07-14 12:57:35
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递归函数在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。举个例子，来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只
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2023-09-24 06:17:23
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在处理“faiss python下载”问题时，我面临着一个急需解决的技术挑战。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似度搜索的库，广泛应用于机器学习和数据分析领域。随着数据量的增加，我们需要一个能快速处理大规模数据的工具，因此我决定深入研究FAISS在Python中的安装和配置过程，以便于快速为业务场景提供可行解决方案。
```mermaid
t
# Python 安装 Faiss 的完整指南
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索和聚类的库，广泛用于处理大规模向量数据。它主要用于高维数据检索，比如图像、文本或其他特征向量。在这篇文章中，我们将详细探讨如何在 Python 中安装 Faiss，并附有代码示例和使用场景。
## 一、环境准备
在安装 Faiss 之前，确保你的计算机
# FAISS Python 安装指南及简单示例
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索和聚类库，广泛应用于大规模数据集的最近邻搜索。本文将指导你如何在 Python 环境中安装 FAISS，并提供一些代码示例以展示它的基本用法。
## 一、安装 FAISS
在开始使用 FAISS 之前，需要先进行安装。FAISS 可以通过 `pip`
一、安装Eclipse二、安装Python python的下载地址：http://www.python.org/getit/ 进入下载地址后，根据你的需求(系统、版本)进行下载。在这里我下载的是：python-3.4.1.msi，下载完后直接点击安装即可。我的安装目录为：C:\Python34 然后配置系统环境：我的电脑 —>属性—>高级—>环境变量—>系统变量 设
# 使用Python安装FAISS的完整指南
## 前言
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索的库，特别适用于大规模向量集。对于刚入行的小白开发者来说，安装FAISS的Python包可能会看起来有点复杂，但只要按照步骤来，一切都会变得简单。本文将指导你完成FAISS Python安装包的安装，并提供详细的代码说明。
## 一、安装流
# Linux环境下Python安装Faiss
## 引言
Faiss是一个用于高效相似性搜索和聚类的库，特别适用于大规模向量集合的处理。它提供了许多索引结构和搜索算法，使得在海量数据上进行快速的相似性搜索成为可能。Faiss主要用于文本和图像检索、推荐系统以及自然语言处理等领域。
本文将介绍如何在Linux环境下使用Python安装Faiss，并提供一些代码示例帮助读者更好地理解和使用Fa
原创
2023-08-15 19:54:49
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FastAPI是一个使用 Python 编写的 Web 框架，还应用了 Python asyncio 库中最新的优化。本文将会介绍如何搭建基于容器的开发环境，还会展示如何使用 FastAPI 实现一个小型 Web 服务。起步我们将使用 Fedora 作为基础镜像来搭建开发环境，并使用 Dockerfile 为镜像注入 FastAPI、Uvicorn和 aiofiles这几个包。FROM fedor
