打开Notebook，可以看到主面板。在菜单栏中有Files、Running、Clusters、Conda四个选项。用到最多的是Files，我们可以在这里完成notebook的新建、重命名、复制等操作。具体功能如下：
小心思：我不是有开了gpt4.0，刚好验证下gpt的code interpreter（代码解释器）有没有那么好用；
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习：
Python是一种简单易学但功能强大的编程语言，广泛应用于数据科学、Web开发、人工智能等领域。无论您是初学者还是有一定编程经验的开发者，本文将带您逐步学习Python，从入门到精通。我们将涵盖Python的基础知识、面向对象编程、文件处理、网络编程等内容，并通过代码示例帮助您加深理解。
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下）。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。
IPython 是一个交互式的 Python 解释器，而且它更加高效。它和大多传统工作模式（编辑->编译->运行)不同的是，它采用的工作模式是：执行->探索，而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作（比如试误法和迭代法），所以IPython能大大提高编码效率。
在command模式下，按下字母a键，则会在当前cell的上方新增一个cell，如果按下字母b键，则会在当前cell的下方新增一个cell。
Jupyter Notebook，原名IPython Notbook，是一个开源的WEB应用程序，在WEB端为用户提供交互式的编程体验和服务。名字源自Julia、Python和R(数据科学的三种开源语言)，功能类似于IDE。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程
因为下划线对解释器有特殊的意义，而且是内建标识符所使用的符号，我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始。一般来讲，变量名_xxx被看作是“私有 的”，在模块或类外不可以使用。当变量是私有的时候，用_xxx来表示变量是很好的习惯。因为变量名__xxx__对Python 来说有特殊含义，对于普通的变量应当避免这种命名风格。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以
问题描述： 使用Python进行数据分析时，中文是显示不了的， 那么怎么使matplotlib可视化是能够显示中文呢？ 你需要具备的知识：matplotlib基本操作，linux基本操作，IPython 解决方法如下：
Jupyter Notebook是一个在线编辑器，可以在网页上编辑程序，在编辑的过程中，每次编辑一行代码就可以运行一行代码，运行的结果也可以显示在代码的下方，方便查看。当所有的程序编写和运行完毕之后，还可以直接把编辑和运行之后的所有信息保存在文件中。
今天我们将学习如何安装、设置和使用Jupyter Notebook。Jupyter Notebook在过去几年中变得非常流行，它允许您创建和共享包含实时代码，方程式，可视化和Markdown文档。这些都可以直接在浏览器中运行。如果您开始使用数据科学、数据分析，这是一个必不可少的工具，让我们开始吧。
敏捷性和速度是赋予测试驱动开发运动力量的两个概念。但是什么是TDD，流程如何运作？
Python 可视化库非常多，其中 matplotlib 是优缺点明显的一个库，优点是他非常灵活，缺点就是学习起来相对复杂。
熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的，无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。
我将此内容从前一节中拿出来使其单独成节，是因为“比较”操作并不局限于数字。许多数据类型都可以进行比较——字符串、列表，甚至字典。如果要创建自己的类，且对象之间的比较有意义，可以使用下面的特殊方法来实现比较。
监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法，python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为，算法鲁棒性强。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
这个库的核心是 ndarray 数据结构（Python 的标准库没有数组数据结构），它允许程序员实际做数学和科学的事情。它还对线性代数有一些（但不多）支持。
1、提问：南哥，在我的理解里，python面向对象编程。所以有一个callable的对象，在（）内传参的语法蛮亲切的。但是像def ，class ，for，if，py2里的print，async这些 在后面敲一个空格，然后继续编写的（不知道叫什么，姑且叫关键词？）应该如何去理解，或者说自己如何去写一个东西 xxx然后敲个空格，而不是括号，继续编写。
对于在线学习过机器学习有关课程的朋友来说，Jupyter Notebook应该不陌生。Jupyter Notebook提供了基于Web的交互式机器学习环境，用户无需安装任何软件，只需可以上网的浏览器，就可以体验机器学习。Jupyter Notebook在线环境可以让用户编写Notebook，修改代码，并实时执行，查看结果。不过基于Web的编辑器，并没有提供过多的代码编写辅助，对于习惯使用IDE编写代码的开发人员，裸写机器学习代码，的确不太方便。
Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是一种强大的编程语言，同时又非常易于学习。它支持模块和包，这意味着程序可以被设计得大规模且模块化。Python支持多种编程范式，包括结构式、面向对象和函数式编程。
Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量 _xxx 不能用’from module import *’导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 核心风格：避免用下划线作为变量名的开始。 因为下划线对解释器有特殊的意义，而且是内建标识符所使用的符号，我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始。一般来讲，变量名_xxx被看作是“私有 的”，在模块或类外不可以使用。当变量是私有的时候，用_xxx 来表示变量是很好的习惯。因为变量名__xxx__对Python 来说有特殊含义，对
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
本文记录Anaconda完整的下载与安装过程，环境变量的配置，以及如何启动Jupyter notebook并编写第一句代码。以上三项是每一个Python初学者必经之路。
tensorflow，pytorch，mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板，那有没有一种方法更加具有通用性呢？我们会在论文中，相关文献中看到各种神经网络可视化的图形，有平面图形，三维立体图形，觉得很美观，你一定很好奇，这是不是使用绘图软件画的，还是只是用办公软件画的？对于人工智能研究者，那就太low了，人工智能都搞得定，还能被几幅图像给难住？本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
全新的以太坊语言Vyper已经发布，并在社交媒体上引起热议。Vyper是由废弃语言Serpent升级而来，为开发者们提供了可以替代Solidity语言的一种选择。
在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。
作者 | Yong Cui 译者 | 平川 策划 | 邓艳琴 本文最初发布于 Better Programming。 这是下一个大事件吗？如果继续发展下去，有可能。 在 2022 年 PyCon 美国大会期间，作为主题发言人之一的 Peter Wang 公布了 PyScript——一种在 HTML 中直接编写 Python 脚本的方法。或许你不知道 Peter，但你可能听说过 Anaconda，这是最流行的 Python 和 R 分发版之一，主要应用于数据科学。Peter 是 Anaconda 的
它支持4个框架，包括tkinter，Qt，WxPython和Remi。与直接使用基础框架编写代码相比，PySimpleGUI代码更简单、更短，因为PySimpleGUI实现了许多“样板代码”，并且接口已被极大的简化，用最少的代码即可实现所需功能。
侧边栏导航 vue3搭配Element Plus框架使用 Element Plus基于 Vue 3，面向设计师和开发者的组件库 文档：https://element-plus.gitee.io/zh-CN/
总体而言，这份研究在于理解人类编写代码的过程（例如 GitHub 的 commit），并使用深度神经网络模拟这个动态的编辑过程。只需要给定上一次的编辑信息，模型就能预测下一次代码编辑该改什么，从而继续修改与生成代码。前一段时间，OpenAI 的 GPT-2 能生成逼真的自然语言对话，也许采用相同的模式，这种动态代码编辑也能生成「逻辑合理」的源代码。
LLM 可以提供即时的、针对实际编程任务定制的知识；这是学习编码习语和库的绝佳途径。
智慧城管违规摆摊沿街晾晒识别检测系统通过opencv+python对现场画面中进行7*24小时不间断实时监测，当智慧城管违规摆摊沿街晾晒识别检测系统监测到沿街晾晒违规摆摊占道经营时，立即抓拍告警。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
一款顺手的好的编辑器可以让程序员写代码更得心应手，效率也会更高，但是编辑器本身没有好坏，只有使用者使用起来是否顺手而已，这里简单给大家介绍几款常用的可以编辑Python的软件。
河道水尺水位监测系统基于python+opencv对河道湖泊水尺水位进行7*24小时全天候实时监测，当河道水尺水位监测系统监测到河道水位异常变化时，系统立即抓拍存档同步回传图片给后台监控平台，提醒后台工作人员及时处理异常情况，避免更大损失的发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
煤矿AI智能视频分析识别系统通过opencv+python 深度学习网络模型，煤矿AI智能视频分析识别系统对皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物、非法运人、有煤无煤状态等异常情况，以及人员工服穿戴、反光衣、安全帽、睡岗离岗、打电话、抽烟等行为进行自动抓拍存档。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
AI 开发者按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
在编写Python代码时，确保您的代码易于被其他人理解是很重要的。给变量、函数起合适的名字以及合理地组织代码都是很好的方法。
交互式编程不需要创建脚本文件，是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。
车辆未冲洗抓拍系统 工地车辆冲洗监测系统过opencv+python对进出工地的渣土车车辆冲洗情况进行自动识别和违规判定，如果车辆未冲洗抓拍系统 工地车辆冲洗监测系统发现车辆冲洗不合格，车辆未冲洗抓拍系统 工地车辆冲洗监测系统就会自动进行抓拍存档同步发送到智慧工地系统平台。
有小伙伴说，使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮，他们可以还可以交互。同时，基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
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