Python学习(六)——配套《PyTorch深度学习实战》

1. NumPy介绍 这张图片介绍了Python中两个非常重要的科学计算库:NumPy和SciPy,以及它们的核心功能和特性。NumPyNumPy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于进行大规模数值和矩阵运算。以下是图片中提到的NumPy的关键特性: NumPy数组:类似于Matlab中的矩阵,NumPy数组是NumPy的核心数据结构,用于存储同类型数据的集合。数据...

写给Pythoner的前端进阶指南(六):网络编程

前端开发中,网络编程是至关重要的技能。无论是与外部 API 通信,还是与后端服务器交互,JavaScript 提供了多种方式来进行网络请求和实时通信。作为一名 Python 开发者,你已经习惯了通过 requests 或 socket 库来进行网络编程。本文将介绍如何在 JavaScript 中发送 HTTP 请求、实现异步请求、以及使用 WebSockets 来进行实时通信,并与 Python 的网络编程...

大恒相机开发(1)—Python调用采集彩色图像并另存为本地

这段代码是一个Python程序,用于从大恒相机采集彩色图像,并将其保存到本地。 咱们直接上python的完整代码: import cv2import gxipy as gxfrom PIL import Imageimport datetime def main(): Width_set = 2448 # 设置分辨率宽 360 Height_set = 2048 # 设置分辨率高 480 framer...

Python开启人工智能之旅(四)深度学习的框架和使用方法

第四部分:深度学习的框架和使用方法 用Python开启人工智能之旅(一)Python简介与安装 用Python开启人工智能之旅(二)Python基础 用Python开启人工智能之旅(三)常用的机器学习算法与实现 用Python开启人工智能之旅(四)常用的机器学习算法与实现 用Python开启人工智能之旅(五)AI项目实战中Python基础 深度学习作为机器学习的一个分支,涉及到大量的计算和模型训练。在Pyt...

Python中流行的RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)框架主要有以下几个:

Python中流行的RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)框架主要有以下几个: gRPC: 开发背景:由Google开发的高性能、开源和通用的RPC框架。协议支持:使用HTTP/2进行客户端-服务器通信,支持Protocol Buffers作为接口描述语言(IDL),能够生成客户端和服务器端的代码。语言支持:支持多种语言,包括Python。特性:支持四种不同类型的RPCs,即单一...

Python与PostgreSQL的深度整合:CRUD操作全指南

Python与PostgreSQL的深度整合:CRUD操作全指南 1. 环境准备 1.1 安装必要的包 pip install sqlalchemy psycopg2-binary sqlmodel 1.2 数据库连接 from sqlalchemy import create_enginefrom sqlmodel import Session, SQLModel # 连接字符串格式DATABASE_...

Python MySQL 进阶用法详解

Python MySQL 进阶用法详解 1. 使用连接池 使用 DBUtils 实现连接池管理: from dbutils.pooled_db import PooledDBimport pymysql class DBConnectionPool: _pool = None @staticmethod def get_pool(): if DBConnectionPool._pool is None: ...

OpenCV(python)从入门到精通——文件操作

图像的读取 import cv2 as cv '''图片的读取'''if __name__ == '__main__': # 读取图片 img = cv.imread(r"images/1.jpg",cv.IMREAD_COLOR) # 显示图片 cv.imshow("pic show",img) # 暂停 cv.waitKey(0) 不同读取方式,灰度图读取 import cv2 as cv '''...

python实战】-- 解压&提取所有指定文件的指定内容

file(file_path): #参数:error_bad_lines=False跳过错误的行 delimiter=',',encoding = 'gbk',header = 0, engine='python' sep = r"\s+\s{0}" encoding = "iso-8859-1" return pd.read_csv(file_path,encoding = 'latin1',sep = r...

Python金融大数据分析快速入门与案例详解

前言 在当今的金融行业中,数据分析已成为决定市场走向的重要工具。Python,作为一种强大的编程语言,以其简单易学和强大的数据处理能力,受到金融分析师和数据科学家的广泛青睐。本文将介绍如何利用Python进行金融大数据分析的基本步骤以及一些有用的库和工具。 1. Python在金融分析中的优势 易于学习:Python的语法简洁明了,非常适合初学者。强大的库支持:如NumPy、Pandas、Matplotli...
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