Bagaimanakah Scipy Boleh Membantu Menentukan Taburan Teori yang Paling Sesuai untuk Data Empirikal?

Jalankan pipinstall-rrequirements.txt untuk memasang pakej ketergantungan. Adalah disyorkan untuk mencipta dan mengaktifkan persekitaran maya terlebih dahulu untuk mengelakkan konflik, memastikan bahawa laluan fail adalah betul dan PIP telah dikemas kini, dan menggunakan pilihan seperti-tidak-deps atau-pengguna untuk menyesuaikan tingkah laku pemasangan jika perlu.

Tutorial ini memperincikan bagaimana untuk menggabungkan penyesuai LORA PEFT dengan model asas untuk menghasilkan model yang sepenuhnya bebas. Artikel ini menunjukkan bahawa adalah salah untuk menggunakan transformer.automodel secara langsung untuk memuatkan penyesuai dan menggabungkan berat secara manual, dan menyediakan proses yang betul untuk menggunakan kaedah Merge_and_unload di perpustakaan PEFT. Di samping itu, tutorial juga menekankan pentingnya menangani segmen perkataan dan membincangkan isu dan penyelesaian keserasian versi PEFT.

Python adalah alat ujian yang mudah dan berkuasa di Python. Selepas pemasangan, fail ujian ditemui secara automatik mengikut peraturan penamaan. Tulis fungsi bermula dengan ujian untuk ujian pernyataan, gunakan @pytest.fixture untuk membuat data ujian yang boleh diguna semula, mengesahkan pengecualian melalui pytest.raises, menyokong menjalankan ujian tertentu dan pelbagai pilihan baris arahan, dan meningkatkan kecekapan ujian.

TheargParsemoduleisThereMendingWayOhandLecommand-lineargumentsinpython, menyediakan robrobustparsing, typevalidation, helpmessages, anderrorhandling; usesy.argvforsimplecasesrequiringminiminalsetup.

Artikel ini bertujuan untuk meneroka masalah biasa ketepatan pengiraan yang tidak mencukupi bagi nombor titik terapung di Python dan Numpy, dan menjelaskan bahawa punca akarnya terletak pada batasan perwakilan nombor terapung 64-bit standard. Untuk senario pengkomputeran yang memerlukan ketepatan yang lebih tinggi, artikel itu akan memperkenalkan dan membandingkan kaedah penggunaan, ciri-ciri dan senario yang berkenaan dengan perpustakaan matematik ketepatan tinggi seperti MPMATH, SYMPY dan GMPY untuk membantu pembaca memilih alat yang tepat untuk menyelesaikan keperluan ketepatan yang rumit.

PYPDF2, PDFPlumber dan FPDF adalah perpustakaan teras untuk Python untuk memproses PDF. Gunakan pypdf2 untuk melakukan pengekstrakan teks, penggabungan, pemisahan dan penyulitan, seperti membaca halaman melalui pdfreader dan memanggil extract_text () untuk mendapatkan kandungan; PDFplumber lebih sesuai untuk mengekalkan pengekstrakan teks susun atur dan pengiktirafan jadual, dan menyokong extract_tables () untuk menangkap data jadual dengan tepat; FPDF (disyorkan FPDF2) digunakan untuk menjana PDF, dan dokumen dibina dan dikeluarkan melalui add_page (), set_font () dan sel (). Apabila menggabungkan PDF, kaedah tambahan PDFWriter () dapat mengintegrasikan pelbagai fail

Import@contextManagerFromContextLibandDefineageneratorfunctionThatTyieldSexactlyonce, whereCodeBeforeyieldActSasenterandCodeAfteryield (PreferitlySinfinal) actsas __

Mendapatkan masa semasa boleh dilaksanakan di Python melalui modul DateTime. 1. Gunakan datetime.now () untuk mendapatkan masa semasa tempatan, 2. Gunakan strftime ("%y-%m-%d%h:%m:%s") untuk memformat tahun, bulan, hari, jam, minit dan kedua, 3 menggunakan datetime.d. UTCNOW (), dan operasi harian dapat memenuhi keperluan dengan menggabungkan datetime.now () dengan rentetan yang diformat.