在平常人的心目中我们程序员都是呆板，都带着一副眼镜，喜欢穿寸衣，T恤普遍都是黑白灰三种颜色。今天我就教你们如何用python生成 情话、藏头诗、对联。
如今 Python 越来越火，大有登顶编程语言榜首的趋势，很多人开始知道或者学习 Python，今天就介绍几款由 Python 开发的世界大牌 App，让你再次认识它。
原本计划抽3本，由于我朋友陈祥安帮我转发了文章引流，所以再加三个名额。因此字符串除了原来的 PMR之外，再加上陈祥安的拼音首字母 CXA，所以 keys对应的字母 PMRCXA。
过冷水最近一段时间接触了一个非常牛X的程序包——parsec,花了九牛二虎之力才弄懂它，它能干什么呢？
亚马逊是全球最大的电子商务平台之一，它提供了各种类别的商品，其中包括图书。亚马逊每天都会更新它的畅销书排行榜，显示不同类别的图书的销量和评价。如果我们想要分析亚马逊畅销书的数据，我们可以使用爬虫技术来获取网页上的信息，并使用数据可视化工具来绘制图表，展示图书的特征和趋势。本文将介绍如何使用Python和Scrapy框架来编写爬虫程序，以及如何使用亿牛云爬虫代理服务来提高爬虫效果。本文还将介绍如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表。
来这里找志同道合的小伙伴 刚接触互联网技术时候，相信大家和小编一样都会出现这样的疑问： 编程语言那么多，到底哪一种才适合自己呢？ 你可能听见过这样或者是那样子的回答， 但是总觉得云里雾里、似懂非懂…… 小编感觉到了问题的严重性， 决定做出一些改变，事情就这样开始啦。 小编在采访了多位技术大牛之后，做了一份这样的问卷，通过以下的问题你可以知道： 你到底适合学习哪种编程语言。 那么现在，请你认真的回答如下问题： 1、你为什么要学编程？ 想让孩子学习 —> 先学 Scratch 入门，再学 Python 想要赚
昨天已经返校了，盘点一下这个寒假自己写的文章吧。这个假期一共写了32篇文章，28篇原创，没开原创的文章都是自己整理的面试题和知识点，没有转载过文章，50天的假期，32篇文章算得上高产吗？
本文介绍了自己在过去一年里所看的一些书，并分享了从中获得的一些感悟和思考。作者认为，读书是一种非常好的方式，可以帮助人们从已有的认知中获取新的知识和灵感。在阅读这些书籍时，作者关注了书中所介绍的一些方法和技巧，并思考如何将其应用到实际工作中。同时，作者也强调了分享和交流的重要性，认为通过分享和交流，可以扩大自己的认知边界，也可以帮助他人更好地理解某些概念和想法。总的来说，作者认为读书是一种非常有益的活动，可以帮助人们更好地理解世界和思考问题。
其中的一位成员：渔阳 是公众号今天要推荐的重点。不仅是他的传奇，也有他给我们带来的一份礼物！ 别急，继续往下看！ 豆瓣读书评分9.6，百度阅读评分9.6，亚马逊评分4.4，当当好评率99.99%...
最近两天 Python 圈发生了一件大事，两个 Python 大佬撕逼了起来了。 不，其实是一个大佬(刘志军)被怼。 事情是这样的。 背景 人物介绍： 董明伟：公众号「Python 之美」的作者，似乎还写了一本书，我没看过，我听我 py 的同学说，还是挺牛逼的大佬，他称董大，下文我也称董大。 刘志军：公众号「Python 之禅」的作者，似乎他也写了一本书，我也没看，听 py 的同学说，他也听牛逼的，下文我称 刘大吧。 前两天董大曝光了潭州学院创始人 xxx ，招摇撞骗，自称自己是「 PyCo
经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段，成为国际竞争的新焦点。当今世界，主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
明代学者林希元有云："自古圣贤之言学也，咸以躬行实践为先，识见言论次之"，强调了实践是第一位的，而著书立说次之。唯有经过实践总结而成的书，方能对读者形成更强的指导意义。本书的作者，是一位长期奋战在编码一线的"老码农"，他把他的多年实践经验，转化为了这样一本书，这不是一本空洞无物的Python语法教程，也不是一本纸上谈兵的软件测试教程，它更像是Python在软件测试领域的实战兵法。
之前答应大家，会邀请一些，刚参加完秋招的 offer 收割机，给大家分享一下，面试心得和复习路线。
自我介绍 大家好，我是老班长，一名老牛油（至于多老呢？我基本是第一批关注牛客网的同学，我加牛客网qq1群的时候，群里只有400多人（现在估计10多个群了吧），那时的产品经理是兴宝，哈哈，估计很多人不知道吧） 一直在牛客刷题，也听了不少左程云老师的算法课，受益匪浅，本篇面经作为一个回馈吧，感谢牛客，希望牛客越来越牛。 春招拿到了阿里实习offer，腾讯WXG劳务实习生offer，秋招（就是现在）拿到了腾讯MIG核心部门的offer(后来谈正式offer时候发现是sp，有点小激动)，搜狗搜索SP（对面给的口头，
專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 我在学习机器学习算法和玩Kaggle 比赛时候，不断地发现需要重新回顾概率、统计、矩阵、微积分等知识。如果按照机器学习的标准衡量自我水平，这些知识都需要重新梳理一遍。 网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微
【导语】：今天我们来聊一聊选秀节目《青春有你2》。Python技术部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“青你”获取完整数据。
关于生成器generator，从字面上理解，就是能生成***的机器，的确它是一个很牛逼的机器，他可以生成很多我们需要的数据，比如全体自然数，好好想一下，能用哪个表达式表示全体自然数么？如果真的能，运行一下内存会不会直接爆掉？所以，生成器的牛逼之处，就在于此，可以生产很多数据，而且不会爆表。怎么做到的？用啥直接生产，当然要按顺序，为什么没爆，因为用完啥就销毁了。
对于很多初学编程的人来说，尤其是马上要入学的大一新生来说，选择哪门子编程语言实在是个痛苦的事。选择对了，毕业后顺利找到工作，完美走向职场；选择错了，毕业后受伤的才华无处安放，大学算是虚度光阴了。
觉得挺有意思的，所以顺手回答了下，同时也发到我的公众号上来，这篇文章纯碎是记流水账，也没什么干货。
对于Python 入门，记得应该是看廖雪峰老师的教程，当时看的还是2的版本，现在已经更新了3的版本，具体就是边看边敲代码，加深印象，后面就是多练习，所谓熟能生巧嘛，编程也是同样的道理。
装修、建材行业一直是大市场小企业的格局，市场盘子大，但是企业集中度很低。云和AI兴起后，这些年不少资本和玩家都在寻求做大的机会，尝试用平台化模式给装修和建材做整合，推出数字化系统产品，比如齐家网、土巴兔等家装类玩家，以及云筑、采筑、快塑网等建材类玩家。
平时一本正经，突然画风清奇 织云值此全民剁手狂欢佳节之际 特地为攻城狮们送上一份通过采访 精心挑选的书单 敬请笑纳 《代码的未来》 “站在摩尔定律的尽头，重新理解编程的本质”。 Ruby 之父松本行弘结合当下时代背景和计算机领域的发展情况，对多种编程语言的进行深入分析和展望。不论你现在用的是什么语言或者做的是什么业务的开发，相信这本书都能帮你拓宽视野，带来新的启发。 -- 腾讯高级工程师 织云作业平台负责人：陈镇杭 《The Practice of Programming》 (程序设计实践
两天之内，就引起了150多位用户来分享自身经验。因为话题非常具有干货导向，也引起了大量的围观。
7月4日的MIIC2014大会上，猎豹移动CEO傅盛又抛干货，谈“紫牛”理念，干货不断，极为精彩。下面是我整理、脱水傅盛的演讲实录，并附上演讲PPT，请果断收藏，奔走转发！ 雅虎全球营销副总裁赛斯·
本人的主力语言是 Python & JavaScript & C++；数据采集主要用 JavaScript 语言实现，后面的分析用 Python 实现。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
很多同学问我学游戏开发应该看些什么书，我在这里抛砖引玉，给一份推荐表，希望大家共同提高。由于本人英文不太好，推荐的大部书籍都是国人编写的，有些经典的外文图书可能是翻译不好，我自己难以读下去，所以未能推荐。
最近在朋友圈里，流行的是某岛国宅男各式装B指南，比如说假装有女友，假装结婚，假装周游列国。对于这些装B指南，程序君是不屑一顾的：真的程序猿（媛），敢于直面没有妹纸（汉子）关爱的人生，敢于正视天天加班不
本来只是觉着按键精灵很鸡肋，很多功能实现不了，毕竟只是一门脚本语言，要做的牛还是要依赖很多其他的东西。
编程不是盗墓，不是请客吃饭，不是描画绣花，不能那样儒雅，那样闲庭信步，那样从容不迫。编程是一门技术，一门进行创造的技术。 绝大多数计算机专业的学生是零基础，其中不乏被调剂的。等到毕业之际，有的成了大神，进入BAT或者google微软，有的还是零基础…… 1.最重要的是学会写程序 C语言也好，python也好，你得学会把自己的思考用程序实现。举个例子，你想制定计划表，安排自己的时间，那这个问题就可以写个程序来实现；你想做笔记、管理自己的文件，这也是一个程序。从简单的、直接的几行十几行程序开始，比如计算
就在前不久，在小米公司内部庆祝会上，雷军宣布，小爱同学月活跃设备已超过3000万，半年增速超过5倍，达成小米AI业务新的里程碑！
Hi，各位老朋友、新朋友，好久不见，按照之前的规划，本次专题是书籍推荐，主要包含3类：
Go语言推出有几年了，似乎不温不火。但是在中国范围内，确实被关注的一塌糊涂。 这是2017年2月份TIOBE出的编程语言排名： 在拉勾网上搜索go的职位，结果有119个(2017年2月14日搜索结果)
深谈读研如何提高技术 你想进什么公司，和你读什么计算机方向，关系不是很大。只要是理工科的学生，面对技术岗位，其实机会是差不多的。 至于你想什么职位，那显然和你的专业/方向关系较大，比如说很多大数据职位，就明确表示要求你DM/ML/NLP/IR背景，但是这也只是说这些 学生可能更有优势些，事实上，数学和统计学出身的，很多搞这个非常牛逼的。 所以，不要问选什么导师，选什么方向；也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗？你要问的是：我想毕业去互联 网公司，我读研的这几年是应该打酱油呢，还是打地沟油？ 想找
从 11 月锤子加湿器延迟发货到锤子法人变更，一切不安定的因素正在发酵中。继“锤子付不起员工工资，大幅裁员”传闻后，锤子科技的银行账户被冻结了。
本着对linux和shell脚本的极大兴趣，我看了不少shell脚本相关的书和文章，也有了很多学习心得， 回首自己的linux和shell脚本学习历程，不禁发现自己竟也走了不少的弯路，完全是靠着自己的满腔 热情走到今天。为了帮助有缘的朋友少走一点弯路，这里向大家推荐一些学习的资料， 资料包括书，开源免费书，博客和相关网站。这里推荐的材料都属于进阶类型，特别适合已经掌握 了一些shell脚本的基础知识，并希望深入学习shell脚本的朋友。1. 书linux命令行与shell脚本编程大全1这本书是入门级的读物
导读：“我有一次去重庆，真的遛死我了。当时我在山脚下叫车，接单的车实线距离显示只有一点几千米，预估时长只有2分钟，但实际十五六分钟才到达了我的位置，我非常抓狂。”
你想进什么公司，和你读什么计算机方向，关系不是很大。只要是理工科的学生，面对技术岗位，其实机会是差不多的。
上周五，场主发起了“安利一本书，送一本书”送书大福利活动，收到了百条安利留言。可送书的名额有限，恭喜以下4位“养码人”获得各自想要的书籍一本~
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在阿里巴巴的晋升会议上，评委经常会问：“你的成功可以复制吗？” 我最初做评委时基本不会问这样的问题，因为我认为这样的问题很虚，工作完成就行了，不需要那么多道理。 然而随着时间的推移，我发现这的确是一个好问题。 因为它可以区分出你是碰巧把事情做对了，还是你具备了一直做对事情的能力，二者是有本质区别的。碰巧做对，说明你的能力可能还不足，换一种情景，你就不一定能应付。 因此，好的晋升制度不仅要考查成绩，更重要的是考查能力。对从事脑力劳动的技术人员来说，“能力
首先给大家简单介绍一下PEP是什么，PEP的全称是Python enhancement Proposals，简单翻译过来就是Python增强建议。
程序员读研如何提高技术之我见 你想进什么公司，和你读什么计算机方向，关系不是很大。只要是理工科的学生，面对技术岗位，其实机会是差不多的。 至于你想什么职位，那显然和你的专业/方向关系较大，比如说很多大数据职位，就明确表示要求你DM/ML/NLP/IR背景，但是这也只是说这些学生可能更有优势些，事实上，数学和统计学出身的，很多搞这个非常牛逼的。 所以，不要问选什么导师，选什么方向；也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗？你要问的是：我想毕业去互联 网公司，我读研的这几年是应该打酱油呢，还是打地沟油？
前几天参加了朋友亦仁组织的聚会，一个有钱人的聚会，搞的我焦虑的一比，这帮朋友动不动就千万收入，美元。
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3hiaa6aaam4abqu674zrvaowdb45aadya.f10002.mp4? 个人简单介绍 • 贾永基/m2fox • 后端
今天继续聊2022年度书单，今天选的两本书是《长期有耐心》和《亚马逊逆向工作法》。
快来跟微软ATP看看如何自学人工智能知识！特此分享《智能之门》总结出的6大“深度学习”的痛点及解决办法。
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing;(数据预处理） 2. data interpretation;（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看
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