Jannis Leidel：我开始接触编程是在高中的常规德国计算机科学课程中，在那里我涉猎了 Turbo Pascal 和 Prolog。...后来在大学里，我在从事媒体艺术项目时再次学习了编程，发现 Ruby、Perl 和 Python 特别有用。我最终坚持使用 Python，因为它的多功能性和易用性。...Leidel：早在 2015 年，我就对单独维护很多人所依赖的项目感到沮丧，并看到我的许多社区同行都在为类似的问题苦苦挣扎。我不知道有什么好方法可以让社区中更多的人对长期维护感兴趣。...Leidel：如果你有兴趣加入一群相信协作工作比单独工作更好的人，或者如果你一直在为自己的维护负担而苦苦挣扎，并且不知道如何继续，请考虑加入 Jazzband。...Zadka: 你还有什么想告诉我们的读者的吗？ Leidel：我鼓励每个从事开源项目的人都考虑屏幕另一边的人。要有同理心，记住你自己的经历可能不是你同龄人的经历。
正式开始： 1、打开这个金山文档，点击效率-py脚本编辑器-从模版开始-使用pandas描述数据-点击运行，就能看到生成数据统计和图表。...这段代码什么意思？ 3、提问AI-把代码复制到编辑器中-运行 模仿这个代码，写一个python代码，帮我统计聚餐人数 这一列中，每种聚餐人数分别出现了多少次。...计算机学生，几年学习的专业壁垒，你2分钟趟过，你的工作主要使用电脑完成，在电脑自动化、大数据的海洋中，从挣扎变为畅游的、可以终身使用的技能，到哪里学习呢？ python编程语言能做什么？...**云计算和DevOps**: Python在云计算服务和DevOps实践中也扮演着重要角色。...找一本python入门书、B站视频、知乎一个帖子、抖音视频，复制代码上来就运行，不懂就问AI，我真的想不出来还有什么门槛了。
这里有四个Python库可以帮助您实现这一目标。请记住，我们将处理现实世界中的结构化（数字）和文本数据（非结构化） - 这个库列表涵盖了所有这些。.../* Pandas */ 在数据处理和分析方面，没有什么能比pandas更胜一筹。它是现阶段最流行的Python库。Pandas是用Python语言编写的，特别适用于操作和分析任务。.../blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/) /* PyOD */ 在检测异常值时苦苦挣扎？...NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数。它还引入了高级数学函数来处理这些数组和矩阵。 NumPy是一个开源库，有多个贡献者。...，NumPy和现在的matplotlib，请查看下面的教程，将这三个Python库网格化： 使用NumPy，Matplotlib和Pandas在Python中进行数据探索的终极指南 (https://www.analyticsvidhya.com
这里有四个Python库可以帮助您实现这一目标。请记住，我们将处理现实世界中的结构化（数字）和文本数据（非结构化） - 这个库列表涵盖了所有这些。.../* Pandas */ 在数据处理和分析方面，没有什么能比pandas更胜一筹。它是现阶段最流行的Python库。Pandas是用Python语言编写的，特别适用于操作和分析任务。.../blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/) /* PyOD */ 在检测异常值时苦苦挣扎？...NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数。它还引入了高级数学函数来处理这些数组和矩阵。 NumPy是一个开源库，有多个贡献者。...既然我们已经介绍了Pandas，NumPy和现在的matplotlib，请查看下面的教程，将这三个Python库网格化： 使用NumPy，Matplotlib和Pandas在Python中进行数据探索的终极指南
而在这份最新的网络安全攻击面报告中，我们继续看到企业在这些问题上苦苦挣扎。我们还研究了一个新的、更迫在眉睫的威胁：访问公司网络但未计入任何企业源的IT资产。...最后，报告还探讨了一个日益凸显的问题：在企业想方设法削减成本的时候，却又在为可能不活跃的IT资产支付数量惊人的端点保护和补丁管理许可费用。...这对大多数员工来说都是一个问题，而如果对象是IT或财务员工等拥有管理特权的人，结果或者更糟，可能会对企业造成生存威胁。 在削减成本的时期，企业正在为数量惊人的未使用软件许可证买单。...企业继续在IT资产的可见性方面苦苦挣扎，导致网络漏洞百出。...IT和安全团队应该从这些工具中移除设备，或者将许可证重新分配给其他设备，或者弃用许可证以节省成本或将预算用于更有效的目的。 IT环境正随着新设备和新工具的引入而不断变化。
而 BERT-Large 拥有 3.4 亿个参数，训练起来的碳足迹究竟有多大？想想都害怕。 构建和推广这些庞大的模型是否有助于公司和个人理解和使用机器学习呢？...使用较小的模型 在评估模型时，应该选择能够提供所需精度的最小模型。它将更快地预测并需要更少的硬件资源来进行训练和推理。 这也不是什么新鲜事。...研究表明，基于云的基础设施比替代方案更具能源和碳效率。Earth.org 表示，虽然云基础设施并不完美，但仍然比替代方案更节能，并促进对环境有益的服务和经济增长。”...在易用性、灵活性和即用即付方面，云当然有很多优势。 优化模型 从编译器到虚拟机，软件工程师长期以来一直使用工具来自动优化硬件代码。 然而，机器学习社区仍在为这个话题苦苦挣扎，这是有充分理由的。...量化：以较小的值存储模型参数（比如使用8位存储，而不是32位存储） 幸运的是，自动化工具已经开始出现，例如 Optimum 开源库和 Infinity，这是一种容器化解决方案，可以以 1 毫秒的延迟提供
而如果，我们把重点放在可操作性更高的技术上，就可以用来构建高质量的机器学习解决方案。比如下面这些技术： 使用预训练模型 绝大多数情况下，并不需要定制模型体系结构。...实际上，现在的机器学习模型越来越小，也早已不是什么新鲜事了。...研究表明，基于云的基础设施往往比替代方案能效更高、碳足迹更浅。Earth.org 表示，虽然云基础设施目前并不完美，但仍然比替代方案更节能，可以促进对环境有益的服务，推动经济增长。”...然而，和软件行业相比，机器学习社区仍在为这个问题苦苦挣扎，这是有原因的。...量化：以较小的值存储模型参数（比如使用8位存储，而不是32位存储） 所幸，现在已经开始出现可用的自动化工具，如Optimum 开源库和 Infinity，这是一种容器化解决方案，延时低至1毫秒，但精度可以与
Dask 是一个灵活的开源库，适用于 Python 中的并行和分布式计算。 什么是 DASK ？ Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。...Dask 由两部分组成： 用于并行列表、数组和 DataFrame 的 API 集合，可原生扩展 Numpy 、NumPy 、Pandas 和 scikit-learn ，以在大于内存环境或分布式环境中运行...Dask 已被 Python 开发者社区迅速采用，并且随着 Numpy 和 Pandas 的普及而增长，这为 Python 提供了重要的扩展，可以解决特殊分析和数学计算问题。...DASK 在企业中的应用：日益壮大的市场 随着其在大型机构中不断取得成功，越来越多的公司开始满足企业对 Dask 产品和服务的需求。...Dask 拥有低代码结构、低用度执行模型，并且可轻松集成到 Python、Pandas 和 Numpy 工作流程中，因此 Dask 正迅速成为每个 Python 开发者的必备工具。
我的第一个选择是 Linux 桌面系统，与不稳定和可访问性问题苦苦斗争了几个月后，我承认我一直在寻找某种稳定、可靠的替代方案，我希望找到某个足够强大的解决方案，不仅能够完成工作，甚至还可以提供一些新功能...大多数 UNIX 用户在使用 Windows 时都会抱怨，一切工作都需要在 GUI 上利用鼠标点击完成，而且感觉自己就像被困在了一系列没有尽头的安装程序屏幕中，甚至无法安装基本的工作工具。...3、Python：几千人努力培养的平台 如果是在几年前，你同时提到“Python”和“Windows”这两个词，恐怕很多 Python 程序员都会冲你翻白眼，然后告诉你当初他们如何花费了数周时间苦苦挣扎...如今微软和整个 Python 社区投入了无数的工程师，努力在 Windows 环境下打造一流的 Python 体验。...它不仅可以保证兼容性，而且是在 Windows 中运行的 Linux 内核。如今，二者的集成已非常完善，你可以成功地在 WSL 中运行 Docker等工具，真是了不起！
但几乎自格雷·沃尔特（Grey Walter）以来，这个领域也一直在为项目的商业化而苦苦挣扎。这些都是非常昂贵的技术，市场小，保险赔付人不会想要承担最终使每位患者花费数百万美元的事情。...事实是，与竞争对手相比，Neuralink落后于平均水平并在努力追赶，与前面这些已经在有限的市场中挣扎的公司相比，我不确定IDE究竟涵盖了什么，但它创造了明显的商业案例优势， Neuralink建立之初...但我还没有看到任何解决方案，甚至没有意识到他们正在追随许多前人的脚步，他们因为小市场的商业案例而苦苦挣扎。...所有这些都是在Neuralink之前就已经存在的想法，目前还不清楚上述任何一项是否真的为患者创造了比市场中的其他替代品更显著的临床改善。...自50多年前的格雷·沃尔特开始，已经走了很长的路，而在这些炒作成为现实之前，还有50年的道路。但总有一些非常优秀的人有耐心和远见，可以在这条缓慢的道路上航行。
最近Python被各大培训机构炒的火热，好像离开Python这个世界就不能运转一般，恰恰这个时候浙江省信息技术课程改革方案出台，Python确定进入浙江省信息技术高考， 北京和山东也确定要把Python...根据网上搜索到的资料看浙江高中信息技术教材编程语言将换用Python，并且使用Python + matplotlib + pandas 这样一个组合，直接编程来绘制图表、操纵数据、进行数据可视化，来替代之前有关...Excel和Access的考察，算法与程序设计模块也将使用Python，并新增基础数据结构知识（线性数据结构，与非线性数据结构中的树与二叉树）。...执行结果 安装需要的库 在流传的版本中Python会选择matplotlib和pandas这个组合，为了后面一些测试教程的使用，这里顺便搭建好。...第一部分先整理到这里，后面再熟悉一些基本知识和操作，开始正式的学习，武哥是零基础学习Python，整理的学习材料肯定有N多的错误，希望有什么问题留言我及时的修正，感谢您的关注和参与。
明年可能带来什么？将在以下 15 个趋势中进行描述。 1. 新的第三代和第四代区块链解决方案 我们将观察到的第一个趋势是旨在消除速度和可扩展性挑战的新第三代和第四代解决方案的开发加速。...还有第四代区块链旨在解决先前的挑战，并以易于消费的方式实现信任，加速业务网络的形成、运营和重新配置。...11.大型银行正在进入DeFi市场 传统银行，尤其是大型银行对加密和 DeFi 的态度正在发生变化。. ...他们通过智能合约将规则和规定嵌入到编程代码中，并可能发行治理代币，让这些代币的持有者在决策中拥有发言权。...15.监管者正在下定决心 最后，但最重要的是，世界各地越来越多的监管机构——长期为如何处理各种加密问题而苦苦挣扎——将加强他们的工作，并单独和集体提出监管措施。
防止污染命名空间 建议20：优先使用 absolute import 来导入模块（Python3中已经移除了relative import） 建议21：i+=1 不等于 ++i，在 Python 中，...++i 前边的加号仅表示正，不表示操作 建议22：习惯使用 with 自动关闭资源，特别是在文件读写中 建议23：使用 else 子句简化循环（异常处理） 建议24：遵循异常处理的几点基本原则 （1）注意异常的粒度...建议37：按需选择 sort() 和 sorted() 函数 sort() 是列表在就地进行排序，所以不能排序元组等不可变类型。...模块中 建议40：深入掌握 ConfigParse 建议41：使用 argparse 模块处理命令行参数 建议42：使用 pandas 处理大型 CSV 文件 Python 本身提供一个CSV文件处理模块...支持各种 IDE 和编辑器的集成 能够基于 Python 代码生成 UML 图 能够与 Jenkins 等持续集成工具相结合，支持自动代码审查 建议77：进行高效的代码审查 建议78：将包发布到 PyPI
经过研究，我发现了很多用于数据转换的Python库：有些改进了Pandas的性能，而另一些提供了自己的解决方案。...Pandas在Python中增加了DataFrame的概念，并在数据科学界广泛用于分析和清理数据集。 它作为ETL转换工具非常有用，因为它使操作数据非常容易和直观。...Python库集成 缺点 除了并行性，还有其他方法可以提高Pandas的性能(通常更为显着) 如果您所做的计算量很小，则没有什么好处 Dask DataFrame中未实现某些功能 进一步阅读 Dask文档...”嵌入式”解决方案 缺点 除了并行性，还有其他方法可以提高Pandas的性能(通常更为显着) 如果您所做的计算量很小，则没有什么好处 进一步阅读 Modin文档 Dask和Modin有什么区别?...较少使用此列表中的其他解决方案进行数据处理 进一步阅读 使用Petl快速了解数据转换和迁移 petl转换文档 PySpark 网站：http：//spark.apache.org/ 总览 Spark专为处理和分析大数据而设计
建议11：理解枚举替代实现的缺陷（最新版Python中已经加入了枚举特性）。 建议12：不推荐使用type来进行类型检查，因为有些时候type的结果并不一定可靠。...在Python2中编码是很让人头痛的一件事，但Python3就不用过多考虑了。 建议18：构建合理的包层次来管理Module。...建议21：i+=1不等于++i，在Python中，++i前边的加号仅表示正，不表示操作。 建议22：习惯使用with自动关闭资源，特别是在文件读写中。...建议42：使用pandas处理大型CSV文件。...（1）代码风格审查； （2）代码错误检查； （3）发现重复以及不合理的代码，方便重构； （4）高度的可配置化和可定制化； （5）支持各种IDE和编辑器的集成； （6）能够基于Python代码生成UML图
，而是直接a, b = b, a 建议10：充分利用惰性计算（Lazy evaluation）的特性，从而避免不必要的计算 建议11：理解枚举替代实现的缺陷（最新版Python中已经加入了枚举特性） 建议...建议20：优先使用absolute import来导入模块（Python3中已经移除了relative import） 建议21：i+=1不等于++i，在Python中，++i前边的加号仅表示正，不表示操作...函数 》sort()是列表在就地进行排序，所以不能排序元组等不可变类型。...模块中 建议40：深入掌握ConfigParse 建议41：使用argparse模块处理命令行参数 建议42：使用pandas处理大型CSV文件 Python本身提供一个CSV文件处理模块，并提供reader...支持各种IDE和编辑器的集成 能够基于Python代码生成UML图 能够与Jenkins等持续集成工具相结合，支持自动代码审查 建议77：进行高效的代码审查 建议78：将包发布到PyPI 8：性能剖析与优化
它最大的亮点是可以让开发者在本地和分布式环境中无缝工作。 Dask 解决了传统数据处理库在数据集规模较大时出现的性能瓶颈问题。...使用 pandas 时，如果数据集不能完全装载进内存，代码将难以执行，而 Dask 则采用 “延迟计算” 和 “任务调度” 的方式来优化性能，尤其适合机器学习和大数据处理场景。 1....Dask DataFrame：与 pandas 类似，处理无法完全载入内存的大型数据集。 Dask Delayed：允许将 Python 函数并行化，适合灵活的任务调度。...Q2: Dask 和 pandas 有什么主要区别？ A: pandas 是内存内计算，而 Dask 可以处理远超内存容量的数据，适合大规模数据处理。 6....总结与表格概览 功能 Dask 替代方案 主要优势 Dask DataFrame pandas 处理无法装载到内存的大型数据集 Dask Array NumPy 处理超大数组并行计算 Dask Delayed
这样既能提升代码的质量，也更易于后期的维护和扩展，尤其在与他人协作开发时非常重要。 今天我们在此分享一些 Python 编程中的经验建议，希望对各位 Python 的学习者和使用者有帮助。...） 建议21：i+=1 不等于 ++i，在 Python 中，++i 前边的加号仅表示正，不表示操作 建议22：习惯使用 with 自动关闭资源，特别是在文件读写中 建议23：使用 else 子句简化循环...库的使用 建议36：掌握字符串的基本用法 建议37：按需选择 sort() 和 sorted() 函数 sort() 是列表在就地进行排序，所以不能排序元组等不可变类型。...模块中 建议40：深入掌握 ConfigParse 建议41：使用 argparse 模块处理命令行参数 建议42：使用 pandas 处理大型 CSV 文件 Python 本身提供一个CSV文件处理模块...和编辑器的集成 能够基于 Python 代码生成 UML 图 能够与 Jenkins 等持续集成工具相结合，支持自动代码审查 建议77：进行高效的代码审查 建议78：将包发布到 PyPI 8.
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