背景：python的keyboard是一个强大的键盘事件处理工具包，可以找到很多介绍如何使用的文章。而我用它注册快捷键（热键，hot keys）完成一些功能，但是时不时的发现注册的热键是不起作用，没有找到重现步骤。 为此，我不得不在菜单项中增加了一个重启功能，当用户发现快捷键不起作用，重启该进程临时解决一下。作为一个有追求的工程师，怎么能忍受这种不稳定性问题？跟踪一下keyboard源码。调查先查
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2024-10-25 07:01:07
22阅读
扩散只是一种思想，扩散模型也并非固定的深度网络结构。除此之外，如果将扩散的思想融入其他领域，扩散模型同样可以发挥重要作用。 在实际应用中，扩散模型最常见、最成熟的应用就是完成图像生成任务，本书同样聚焦于此。不过即使如此，扩散模型在其他领域的应用仍不容忽视，可能在不远的将来，它们就会像在图像生成
数据库使用实例 查询实例 查询学生选课表中的全部数据。 select * from SC 查询计算机系学生的姓名,年龄。 select Sname,age from Student where Sdept='CS' 查询成绩在 70~80 分之间的学生的学号,课程号和成绩。 select Sno,C ...
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2021-08-12 10:41:00
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Pandas库的使用1. Pandas库的介绍2. Pandas库数据类型及操作2.1 Series类型2.1.1 Series类型2.1.2 Series类型基本操作2.2 DataFrame类型2.2.1 DataFrame类型介绍2.2.2 DataFrame类型可以由如下类型创建2.3 Pandas库的数据类型操作2.4 Pandas库的数据类型运算3. Pandas数据特征分析3.1
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2024-07-21 01:25:13
24阅读
# Python Flask库实例实现指南
## 概述
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python Flask库来创建一个简单的Web应用程序。Flask是一个轻量级的Web框架，使用Python编写。它提供了简单而强大的工具来快速构建Web应用程序。
## 整体流程
下表展示了使用Flask库创建Web应用程序的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-07-27 08:48:31
38阅读
import numpy as npX = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])y = np.array([1, 1, 2, 2])from sklearn.s、
原创
2022-07-19 11:50:09
57阅读
python gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。在这篇博文中，我们将逐步了解如何使用Python的gym库来创建强化学习环境，从环境准备到验证测试，再到排错及扩展应用。让我们开始吧！
## 环境准备
在启动我们的python gym项目之前，需要确保系统满足以下软硬件要求：
### 软硬件要求
| 项目 | 说明 |
# Python使用RPC实例
## 概述
在本文中，我将向你展示如何在Python中使用RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）实现远程通信。RPC是一种在计算机网络中通信的技术，允许一个程序调用另一个程序的子程序，而不需要程序员显式编写调用代码。
## 流程
下面是实现“Python使用RPC实例”的整个流程：
```mermaid
gantt
titl
原创
2024-06-28 06:15:18
25阅读
from scipy import spatialimport numpy as npX = np.random.random([128,300])tree = spatial.KDTree(data=X)pts = X[0]print(
原创
2022-07-19 11:50:15
61阅读
目录：一、简介二、快速上手使用 click 构造漂亮的Python命令行程序大家都说好用的python命令行库：click三、中文文档中文文档-选项 一、简介：Click 是一个利用很少的代码以可组合的方式创造优雅命令行工具接口的 Python 库。Click 被设计用来快速构建命令行程序，因此缺乏一些扩展性，比如他不允许高度定制help介绍。Click 是用来支持 Flask
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2023-07-12 10:39:16
179阅读
# 如何实现Python图像实例分割库
## 整体流程
为了实现Python图像实例分割库，我们可以按照以下步骤进行：
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 下载依赖库
下载依赖库 --> 导入所需模块
导入所需模块 --> 加载图像数据
加载图像数据 --> 实例分割处理
实例分割处理 --> 结束
```
### 步骤及代
原创
2024-05-04 05:12:03
21阅读
目录1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 8 参考资料1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用skle
程序分析：无。实例(Python 2.0+)#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#list
#新建列表
testList=[10086,'中国移动',[1,2,4,5]]
#访问列表长度
print len(testList)
#到列表结尾
print testList[1:]
#向列表添加元素
testLi
原创
2023-11-20 08:48:52
108阅读
一、react-hooks概念 React中一切皆为组件，React中组件分为类组件和函数组件，在React中如果需要记录一个组件的状态的时候，那么这个组件必须是类组件。那么能否让函数组件拥有类组件的功能？这个时候我们就需要使用hooks。 Hooks让我们的函数组件拥有了类似类组件的特性，Hook是React16.8中新增的功能，它们允许您在不编写类的情况下使用状态和其他Reac
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2023-07-13 22:24:31
102阅读
Car类 class Car(): '''模拟汽车''' def __init__(self,name,model,year): '''初始化汽车的属性''' self.name = name self.model = model self.year = year def get_describe_car(s...
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2017-11-20 23:01:00
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1. selenium简介selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题
selenium本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器
from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chro
在Python编程中，字符串处理是一个基本而重要的操作。其中，`string`库提供了一些常量来帮助我们处理字符串。在本文中，我将详细记录如何使用Python中的`string`库中字符串常量的实例，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好一个合适的环境来执行代码。以下是我们的软硬件要求：
- **硬件要求：**
-
Python数据可视化图形Python作为一门除了不会生孩子，其他全会的编程语言，它的强大让我心服口服。有点人或许会觉得我是在吹牛逼，那你就错了，我这种热于分享Python编程知识怎么会骗人，你往下看就会知道的。介绍一下如何用Python将你的数据生成可视化图形，不要太惊讶喔！废话不多说，直接进入今天的正题，Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyechart
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2024-02-02 12:19:56
28阅读
Apriori算法python实现（可调节支持度与置信度）前言完整代码 前言看到网上的Apriori算法代码大多都没有添加置信度进行筛选，因此我自己写了一个完整代码import itertools
def item(dataset): #求第一次扫描数据库后的 候选集，（它没法加入循环）
c1 = [] #存放候选集元素
for x in dataset:
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2023-08-24 20:45:46
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Python 技术篇-使用opencv读取图片实例演示，python安装opencv库。安装非常简单，只需要pip install opencv-python就好了。下面展示用 opencv 读取一张图片，并展示。#!/user/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-img = cv2.imread("Koala.jpg") # 读取图片cv2.imshow("hello", img) # hello是窗口名cv2.waitKey(10000)
原创
2021-07-30 14:42:23
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