以我多年从事爬虫行业的经验来说，其实python和php两种语言都可以用于编写大型爬虫项目，但是因为Python语言简洁方便，第三方库相比有很多，数据处理能力也很强，所以受到大多数程序员的追捧。
准备学习编程前，你一定会打开电脑搜索一下“先学Python还是先学Java？”扑面而来的是海量回答。如果你问一名Java程序员，肯定会建议你先学Java，因为他们认为Python像个乳臭未干的黄毛小子。但如果你问Python程序员，可能会得到一个完全相反的答案，他们认为Java是刻板啰嗦的老大爷，而人生苦短，我用Python。
Python和Java二选一该学啥？这个问题是很多初学者都在纠结的。如果你问一名Java程序员，千锋武汉小编肯定会建议你先学Java，因为他们认为Python像个乳臭未干的黄毛小子。但如果你问Python程序员，可能会得到一个完全相反的答案，他们认为Java是刻板啰嗦的老大爷，而人生苦短，我用Python。
在Python的学习教程中，在讲到相应的语法规则的时候，必定有相应的案例，Python新手应按部就班的敲一遍代码，切记不可直接抄写，而是默写，然后进行对比，及时发现错误，并订正。
在这个WasmEdge演示中，Second State的Michael Yuan展示了如何创建一个轻量级执行环境，以运行大型语言模型。
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先：C，Pascal和CSP。Go的语法、数据类型、控制流等继承于C，Go的包、面对对象等思想来源于Pascal分支，而Go最大的语言特色，基于管道通信的协程并发模型，则借鉴于CSP分支。
在我不算长也不算短的计算机从业生涯里，前前后后学习了Q-Basic、VisualFoxPro、C语言、C++、Objective-C、Python、Java、JavaScript、TypeScript等多种编程语言。
Semantic Kernel（语义内核）是一个轻量级的SDK（软件开发工具包），旨在实现人工智能大型语言模型（LLM）与传统编程语言的集成。这个工具包允许开发者将传统的编程语言与最新的大型语言模型相结合，以创建更智能、更强大的应用程序。
公众号老粉可能知道公众号以前的名称是JAVAandPython君，后面才改名为Python进击者。
Python 是一种解释型的高级通用编程语言。它的语言结构和面向对象的方法旨在帮助程序员为小型甚至大型项目编写清晰、符合逻辑的代码。由于其广泛的标准库，它通常被描述为“包含电池”的语言。以下是您绝对应该学习 Python 的 5 大理由。
前言：本文来自于网络位置http://www.2cto.com/kf/201009/74917.html。尽管内容可能有些老，但是没有关系，对于想深入Python开发的工作者，在选择GUI开发包，乃至可视化IDE方面都还有相当的借鉴意义。
这是 O'Reilly 发布的“The Least Liked Programming Languages”（作者：Mike Loukides）英文文章的中文翻译版本。英文原版的翻译得到 O'Reilly Media,Ina. 的授权。版权所有，未经书面许可，任何部分不得以任何形式使用、复制、修改。
BigCode释出高效能程式码生成模型StarCoderBase，与为Python调校的StarCoder，效能超越GitHub Copilot初期版本所用的OpenAI code-cushman-001模型：
在某些时候，如果你尝试使用Excel打开大型csv文件或文本文件，可能无法打开它们。曾经收到一个8GB的大型csv文件，想看一下内容，但无法使用任何尝试过的程序打开它，比如记事本、Excel等。文件太大，程序甚至无法启动。
迭代器是Python中一个重要的概念，它是一个可以被迭代的对象。在Python中，可迭代对象是指可以被用于for循环中的对象，例如列表、元组和字典等。而迭代器是一种特殊的可迭代对象，它可以逐个地访问它所包含的元素，而不是将所有元素一次性返回。这样可以大大节省内存和计算资源，特别是当处理大型数据集时。
它是一个叫做Chameleon（变色龙）的框架，号称能将大语言模型直接变成魔法师的工具箱，来自微软与加州大学洛杉矶分校（UCLA）。
聊天机器人在与企业和其他组织进行互动方面越来越受欢迎。它们可以用于提供客户服务、回答问题，甚至生成创造性内容。构建自定义聊天机器人可以极大地改善客户体验并自动化任务。
Python是跨平台的，免费开源的一门计算机编程语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Taipy 是一个免费框架，它允许 Python 开发人员、数据科学家和机器学习工程师创建 Web 应用程序。
在了解 Python 的特性之前，我们首先要了解 Python 编程语言是什么。Python 编程语言是世界上发展最快的编程语言。这一高级通用编程语言提供了广泛的实际应用，并且是一种非常流行的认证。
一些开发者在使用Node.js模块时，可能会遇到类似于 "gyp verb ensuring that file exists: C:\Python27\python.exe gyp ERR! configure error gyp ERR! sta" 的错误。这个错误通常是由于缺少Python环境或设置不正确导致的。在本篇博客文章中，我们将提供一些解决这个错误的方法。
之前在知乎上浏览到一篇关于 python 是否能做大型项目的讨论，其中就说到YouTube，YouTube 不管从历史，代码量，程序员数量，还是支撑的业务规模来看，都是一个成功的大型 python web 项目，具体的细节大家可以自行查阅。 这和我们今天讨论的主题有什么关系呢？你是否在某个时间段内也怀疑过python 是否真的能做超大型的项目？我想你若写过django 的应该清楚自己公司的一个项目中注册了 n 多个 app 用于支持不同的业务需求，你是否想过当开发人员超过5个，app 数量达到10个以
据其创作者表示，一种新的 Python 超集编程语言使开发者能够从大型语言模型中提取更多价值。
如果说Python是跟随我的步伐学习的话，我觉得我在日常开发方面已经没有太大的问题了。然而，由于我没有Python开发经验，我思考着应该写些什么内容。我回想起学习Java时的学习路线，直接操作数据库是其中一项重要内容，无论使用哪种编程语言，与数据库的交互都是不可避免的。然而，直接操作MySQL数据库似乎缺乏趣味性，毕竟每天都在写SQL语句。突然我想到了我之前写过的一系列私人知识库文章，于是我想到了向量数据库，毕竟这是当前非常热门的技术之一。
前几天在Python白银交流群【顾德猫宁】问了一个Python去除水印慢的问题，问题如下：
在自然语言处理任务中取得显著成就的大型语言模型（LLMs）尽管表现出色，但在实时信息获取、外部工具利用和精确数学推理方面仍显不足。
学习python这类编程语言之前我们首先要对计算机的分类和发展史有一定的了解，不需要非常精通计算机的构造和运行原理，但是初步的了解有助于我们后面的学习，比如对于 处理器的原理了解对于我们Python教程中讲到的二进制，八进制，十六进制的学习有一定的帮助，其次对于硬件和系统的了解对我们后面的python自动化运维学习有很大的帮助。
XGBoost 是为速度和表现而设计的梯度提升决策树的实现。 XGBoost 代表e X treme G radient Boosti ng。 它由陈天琪开发，激光专注于计算速度和模型表现，因此几乎没有多余的装饰。除了支持该技术的所有关键变体之外，真正感兴趣的是通过精心设计实施所提供的速度，包括：
本文介绍了数据科学领域的一些流行编程语言和工具。首先是Python，它是最受欢迎的语言之一，用于快速构建原型和易于维护的代码。其次是R语言，在统计建模中占据重要地位。其他编程语言包括Julia、Java、Hadoop、Kafka和Storm。最后，鼓励奖部分提到了MatLab、Octave和Go。
在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流，我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。 R语言 在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排第一。自1997年以
Django是一个使用Python语言编写的高级Web框架，它提供了快速开发、可重用和可维护的Web应用程序所需的一切组件。在本文中，我们将探讨Django的get和post请求、优缺点、实用场景以及与Flask、FastAPI的对比。
云原生是一种团队、文化和技术组织形式，利用自动化工具和架构来管理软件复杂度和加速软件交付。
这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分：建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序，如 GPT-4，由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力，代表着人工智能的一场革命。然而，它们也带来了许多重大风险，例如存在有偏见的、私人的或有害的文本，以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT，这是一套开放源代码的代码库，用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法，以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分，我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作，开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型，参数从 70 亿到 400 亿，准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处，而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。
英文原文：The 9 Best Languages For Crunching Data
使用JSON越多, 你就越有可能遇到JSON编码或解码瓶颈。Python的内置库也不错, 但是还有多个更快的JSON库可用: 如何选择使用哪一个呢? 事实是，没有一个正确的答案，没有一个最快的JSON
众所周知，现在很火的ChatGPT3.5是无法联网的，所以如果想使用自己的功能实现联网搜索并给出回答，总结PDF、基于某个视频进行问答等功能是无法实现的。也有人会说现在Chat GPT4.0是可以，但是它也是收费的呀，并且价格不菲，由于众所周知的原因充值也很麻烦。也有人可能会说，AutoGPT自己可以去产生新想法的；它们其实都是一个自动化AI agent的一个概念。这个agent的概念就是它作为一个节点，能够自主的去根据你所定义的这个任务去生发出一些新的任务,然后完成它。那么，在这个应用的背后啊，必然隐藏了一个很重要的技术。本篇文章就来为你揭秘。他就是LangChain，通过了解它，我们便可以使用自己的功能实现联网搜索并给出回答，总结PDF、基于某个视频进行问答等功能的。
学习大型语言模型需要一定的数学和编程基础，如线性代数、微积分、Python编程等。同时，还需要不断地阅读相关文献和实践项目，以便深入理解大型语言模型的原理和应用。
C++在赌：硬件价格居高不下，体积无法减少。社会将面临大量需求改动较少，且复用量极大的任务，比如cg渲染，大型IT互联网企业。
9个最佳的大数据处理编程语言 大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析
大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。
几天前，LinkedIn 领英发布了《2019 年职场十大趋势》，其中第一大趋势，便是人工智能赋能未来。人工智能是领英上数量增长最快的技能之一，近几年增幅达 190%。而人工智能领域并不简单，需要拥有 Python 基础才能开始尝试，所以从 2016 年开始，Python 这门语言的使用和学习人数才开始直线激增。
铁打的程序员，流水的编程语言。时代在发展，编程语言也与时俱进，不断有新的、更好或者更时髦的语言出现，程序员也会或主动、或被动去学习一门新的、”更好“的编程语言。
Python中的生成器函数是一种特殊的函数，它可以在调用时产生一个迭代器对象，用于按需生成一系列值，而不是一次性生成所有值。生成器函数提供了一种简单而有效的方式来处理大型数据集或无限数据流，同时节省内存和计算资源。在本文中，我们将深入探讨Python中的生成器函数，包括如何定义和使用它们，以及一些实际用例。
Python作为脚本语言，一般很少用来开发游戏，但也有不少大型游戏有Python的身影，比如：
GitHub 不仅是维护代码的好工具，而且是学习和成长的好工具。身为一个软件开发者，我一直在寻找有用的 GitHub 仓库，从中学习和发现灵感。以下是我最喜欢的 10 个仓库。
在Python编程中，生成器（Generator）是一个强大而又灵活的工具，它允许您在需要的时候生成一系列的值，而不必一次性将它们全部存储在内存中。本文将深入解释生成器是什么以及它们的工作原理，同时提供详细的代码示例，帮助您理解和充分利用这个重要的Python功能。
Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。
昨天花时间选读了朱雷老师新出版的《Python工匠》的第十三章，简单和大家分享下，总结分享分为两篇，本篇主要介绍如何写出好看的代码，给大家分享我从书里学到的五个代码风格优化工具。
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