Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快，但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
Python 是一门优雅、明确、简单的编程语言，它拥有强大的生态圈，可以应用于多个领域，如云计算、数据分析、机器学习、网络爬虫、自动化测试等。如果你想学习 Python，或者想提升你的 Python 技能，那么这一个开源项目就足够了。
学习python的过程分为四个阶段：了解python、找个例子练手、做项目、能力提升。
Python模块化编程有助于开发者统筹兼顾和分工协作，并提升代码灵活性和可维护性，是编程开发者不可或缺的一项重要工具。
第三次给大家推荐Github项目了，昨天进入了学习的疲惫期，学习效率很低，今天出去散散心，放空自己，然后顺便就给大家推荐两个自己正在学习的项目，只要好好将这个两个项目完整的学习一遍，我相信你的Python水平可以得到很大的提升。
之前好多公众号粉丝跟我私下交流要我开一个知识星球，方便提升自己，我一直找不到好的点子来开通知识星球，所以我一直没有开。直到今天我终于开了，因为我有更好的点子来服务读者了！
1.全球三大语言之一. 根据tiobe 最新排名，Python已超越c#于Java，c一起成为全球三大最流行语言。
有位朋友说，他新近换了工作，9116工作制，打乱了之前所有的计划，几乎没有多余的时间看书和学习，问我应该怎样在这种忙碌中抽出时间提升自己。
2021 年 Guido 结束了自己的退休生活，加入了微软；作为 Python 之父 Gudio 在微软的自由度可以说是相当的高，至少从他的 PPT 上看并没有说让他去做什么业务。
本文分享和总结微软公司的VSCode编程开发工具，构建Python工作环境，提升Python开发效率。阅读此文，你可以获得：
配置python环境，在插件中安装python就可以了。如果想切换到conda的环境，在终端activate即可。
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域，也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛，都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性！ 最近一两年，我身边也有不少人开始学Python，但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题： 知道Python很牛，但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代，即使再难，也得坚持学
对于一般的机器学习求职者而言，最基础的就是掌握 Python 编程技巧，随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中，我们将介绍一个 Python 练习题项目，它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
Shortemall的全名为Short'Em All，该工具能够自动扫描目标URL短链接，并使用了多种技术来收集与目标URL短链接相关的各种信息，例如登录页截图、检查URL地址是否存在、根据用户偏好过滤结果等。
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域，也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛，都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性！ 最近一两年，我身边也有不少人开始学Python，但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题： 知道Python很牛，但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代，及时再难，也得坚持学
按照发布计划，Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。
5月中旬刚刚结束的Pycon US 2021上，Python之父Guido van Rossum提出要在未来四年内将CPython速度提升5倍。
随着Python的发展，已成为程序员能力模型中，非常重要的一个技能。 甚至BATZJ的工程师，都无可否认现在Python对于一个程序员职业发展的重要性。 但很多小白在面对“怎么规划未来Python的学习计划”时，往往很难做出正确的选择： 因为应用方向多，反而不知道该学什么 知识点那么多，正确的的学习路径是什么 市面上教程质量参差不齐，很多为了“速成”存在大量的知识断层，学完后连demo都写不好 这些问题，其实多数小白都层遇到过！至于学什么？长期往哪个应用方向发展？以我的经验来看，只有学过后，尝试后，才能
花下猫语：众所周知，Python 是一门动态类型语言，这也是造成它性能较慢的一大原因。如今 Python 也引入了一些类型检查的辅助，那么，类型检查对于提升 Python 代码健壮性，有没有帮助呢？（既然这么问了，那肯定是有的……）
作者 | Serdar Yegulalp 来源 | 搜狐 糖豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！ 机器学习令人无比神往，但从事这个工作的人可能并不这么想。 机器学习的工作内容往往复杂枯燥又
之前机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路，很多读者感觉这位大牛太厉害了，他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言，最基础的就是掌握 Python 编程技巧，随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中，我们将介绍一个 Python 练习题项目，它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；
Python 之父 Guido van Rossum 想让 Python 的速度变得更快，先把速度提升 2倍。
小白零基础怎么系统的学习 Python？这个话题相信困扰很多想学习python的人，今天主要给大家说下一个零基础的小白，应该如何系统化的学习python编程语言，然后找到工作，在学习的过程不浪费时间少走弯路。首先我们要了解python是什么，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。语法简洁清晰，具有丰富和强大的库。在设计上坚持清晰划一风格，使得它成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
在开源项目中，质量和效率是至关重要的因素。本文将介绍如何利用 GitHub Actions，结合 ChatGPT Code Review、Autofix、Codecov 和 Publish PyPI 四个强大的 Actions，打造一个自动化流程，提升开源项目的代码质量和发布效率。
近几年Python的受欢迎程度可谓是扶摇直上，当然了学习的人也是愈来愈多。一些学习Python的小白在学习初期，总希望能够得到一份Python学习路线图，小编经过多方汇总为大家汇总了一份Python学习路线图。
关联规则是通过分析频繁使用的“如果/然后”模式的数据并使用条件 支持 和 置信度 来确定最重要的关系来创建的。支持表示项目在数据库中出现的频率。置信度表示发现if / then语句为真的次数。使用FP-Growth运算符之类的运算符来挖掘频繁的if / then模式。“创建关联规则”运算符采用这些频繁项集并生成关联规则。
对于一个零基础的想学习python的朋友来说，学习方法很重要， 学习方法不对努力白费 一定要有一个正确的学习线路与方法
因为目前python非常火，应用非常的广泛，是目前最火的行业之一，竞争很大，工资很高，未来发展也极好。首先告诉你的是，零基础学习Python 难度还是有的，Python的专业程度本身就不简单，学习这事本来就是一件非常煎熬的事情，人都不愿意学习，可是没办法，为了生存掌握一个技能，你必须学，如果你认真的对待，你就找不到高薪水的工作，所以首先学习Python意志，坚持非常重要，很多人放弃的原因根本就是缺乏这些素质。
为什么会聊这样的一个话题？因为自从居士的《最近面了十多个数据分析师，聊一聊我发现的一些问题》这篇文章发出后，很多同学都反馈自己日常工作就是打杂居多，实在不知道如何找到自己的亮点。特别是在绩效考核准备工作成果、找工作前准备项目经历的时候，无从下笔。
最近这两年互联网行业的行情很不好，找工作的人多了，可是工作岗位却变少了，找工作变得越来越难，很多人简历投了一大堆，可是却拿不到面试机会，其实除了大环境的问题，也有可能是因为简历写的不过关，本文我们就来介绍一下，如何使用ChatGPT帮我们优化自己的个人简历。
昨天机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路，很多读者感觉这位大牛太厉害了，他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言，最基础的就是掌握 Python 编程技巧，随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中，我们将介绍一个 Python 练习题项目，它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
Python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库，能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码，不需要小白用户学习 Python 知识，做到了真正的开箱即用。
Rust 已经悄然成为了最受欢迎的编程语言之一。作为一门新兴底层系统语言，Rust 拥有着内存安全性机制、接近于 C/C++ 语言的性能优势、出色的开发者社区和体验出色的文档、工具链和IDE 等诸多特点。本文将介绍笔者使用 Rust 重写项目并逐步落地生产环境的过程，以及在重写过程选择 Rust 的原因、遇到的问题以及使用 Rust 重写带来的成果。
根据介绍，该项目基于 LSTM 模型，训练后，负责对代码的缺失部分进行补全。评价模型的方法是判断节省了多少的按键信息——即模型给出长度为 L 的代码建议，如果和真实的代码匹配，则节省 L - 1 个键入操作。实验结果说明，大约可以节省 30%-50% 的****时间键入成本。
Facad1ng是一款功能强大的URL地址隐藏工具，该工具完全开源，基于Python开发，可以帮助广大Web应用程序开发人员或安全研究人员通过隐藏应用程序的真实URL地址来提升应用程序的安全。
我一直都认为，通过实现一个明确的目标或解决一个明确的问题，来学习 Python 技能，是最有效果的学习方式，即使不懂计算机底层原理的人，都可以使用这种方法学会。本文就从搭建一个抢票软件开始，如何一步步提升自己的 Python 技能，不需要写代码，零基础也可以学会。
近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK，新的版本号为2.3，带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit，与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包，意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
笔者最近参与了一个项目，其目的是提升一个python程序的运行速度。其中一个手段就是利用cython来优化原来的python代码。笔者之前没有接触过cython，所以这次属于在实践中学习新知识。
2014 年，Python 实现 Pyston 诞生。Pyston 的开发目标是开发高性能 Python 实现，使 Python 跻身 C++ 等传统系统级语言主导的领域。
Python作为一门编程语言，一门技术，就一定能够为我们所用，至少赚个外快是绝对没有问题的。
作为一名程序员，在日常生活中，我们经常会使用命令行终端来协助我们更好的完成任务，提升工作效率。
今天，想跟大家聊聊 Python 能力的提升。 结合我最近这些年的Python学习、开发经验，发现 90% 的人在学Python时都会遇到下面这些问题： 1.想学Python，但应用方向太多了，没编程经验根本不知道该怎么学... 2.基础入门看似简单，一旦将理论落地到实际的项目编码中，就举步维艰... 3.学了不少课程，但一面试就被别人说基础差，甚至开始怀疑自己不适合开发... 那么，真的是我们能力差、学不懂吗？只能跟Python说再见吗？ 01 超95405人选择的 Python 学习方法 其实我
今天JAP君给大家安利一波福利！GitHub上优秀的爬虫项目大集合！！！大家赶快收藏一波！
去年在Summer Code的时候我刚好开始入门 TVM（虽然现在仍然也还是入门阶段，没做过什么有意义的工作），并且恰好来到OneFlow 工作就想着给 TVM 添加一个 OneFlow 前端。但可惜在 Summer Code 发起了这个项目后因为系统选人的 BUG 导致没有选到合适的候选人。后来我私下联系了申请这个项目的第二位候选人胡伽魁同学问他是否愿意来 OneFlow 实习并花1-2个月完成这件事，他同意了并在实习期间做了一个初版出来。感谢胡伽魁同学的贡献。
撰写技术文章不仅是分享知识的重要方式，也是个人技术提升和职业发展的有力工具。以下是我在撰写技术文章过程中的一些经验和心得，希望能对你有所帮助。
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
机器之心整理 作者：蒋思源 近日，ApacheCN 开放了 XGBoost 中文文档项目，该项目提供了 XGBoost 相关的安装步骤、使用教程和调参技巧等中文内容。该项目目前已完成原英文文档 90% 的内容，机器之心简要介绍了该文档并希望各位读者共同完善它。 中文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/ 英文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/en/latest/ 中文文档 GitHub 地址：https://github.c
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