特定の単語の後の文字列から部分文字列を抽出するにはどうすればよいですか?

Pipinstall-rrequirements.txtを実行して、依存関係パッケージをインストールします。競合を回避し、ファイルパスが正しく、PIPが更新されていることを確認し、必要に応じて-no-depsや-userなどのオプションを使用して、必要に応じてインストール動作を調整することを確認して、最初に仮想環境を作成およびアクティブ化することをお勧めします。

このチュートリアルは、PEFT LORAアダプターをベースモデルと効率的にマージして、完全に独立したモデルを生成する方法を詳しく説明しています。この記事は、トランスフォーマーを直接使用することは間違っていることを指摘しています。Automodelはアダプターをロードし、重みを手動でマージし、PEFTライブラリでMerge_and_unloadメソッドを使用する正しいプロセスを提供します。さらに、このチュートリアルでは、単語セグメントターを扱うことの重要性も強調し、PEFTバージョンの互換性の問題とソリューションについて説明しています。

theargparsemoduleisttherecommendedwayto handlecommand-lineargumentsinpython、robustparsing、typevalidation、helpmessages、およびerrorhandling; ousesys.argvforsimplecasesrequiringminimalsetup。

Pythonは、Pythonのシンプルで強力なテストツールです。インストール後、命名ルールに従ってテストファイルが自動的に発見されます。アサーションテストのためにtest_から始まる関数を書き込み、 @pytest.fixtureを使用して再利用可能なテストデータを作成し、pytest.raisesを使用して例外を確認し、指定されたテストと複数のコマンドラインオプションをサポートし、テスト効率を改善します。

この記事の目的は、PythonとNumpyの浮動小数点数の計算精度が不十分であるという一般的な問題を調査し、その根本原因は標準64ビットの浮動小数点数の表現制限にあることを説明しています。より高い精度を必要とするシナリオを計算するために、この記事では、MPMATH、Sympy、GMPYなどの高精度数学ライブラリの使用方法、機能、および適用可能なシナリオを導入して比較し、読者が複雑な精度のニーズを解決するための適切なツールを選択できるようにします。

PYPDF2、PDFPlumber、およびFPDFは、PDFを処理するPythonのコアライブラリです。 pypdf2を使用して、pdfreaderを介してページを読み取り、extract_text（）を呼び出してコンテンツを取得するなど、テキスト抽出、マージ、分割、暗号化を実行します。 PDFPlumberは、レイアウトテキストの抽出とテーブル認識を保持するのに適しており、Extract_Tables（）をサポートしてテーブルデータを正確にキャプチャします。 FPDF（推奨されるFPDF2）はPDFを生成するために使用され、ドキュメントが構築され、add_page（）、set_font（）、およびcell（）を介して出力されます。 PDFSをマージすると、PDFWriterのAppend（）メソッドは複数のファイルを統合できます

@ContextManagerFromContextLibandDefineAgeneratoratoraturationは、sexactlyOnceを使用します

現在の時間を取得することは、DateTimeモジュールを介してPythonで実装できます。 1。DateTime.Now（）を使用してローカル現在の時間を取得します。 Depcated Utcnow（）、および日常業務は、datetime.now（）とフォーマットされた文字列を組み合わせてニーズを満たすことができます。