文章简介：可以做web应用开发,在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言。网络爬虫，谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的。AI人工智能与机器学习，Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，简洁清晰的语法以及丰富的计算工具。

2019-07-02 评论 0  3908

文章简介：什么是 IACA 以及如何使用它？IACA（英特尔架构代码分析器）是一种静态分析工具，用于计算...的调度

2024-12-15 评论 0  951

文章简介：人工智能代码生成工具正在改变开发人员编写和维护代码的方式。这些工具使用机器学习模型来生成代码片段，自动执行重复的编码任务，甚至为常见的编程问题提供完整的解决方案。

2024-10-23 评论 0  634

文章简介：外部排序问题是计算机科学课程中的众所周知的主题，并且很少用作教学工具。但是，很少有人真正针对特定技术场景用代码实现了此问题的解决方案，更不用说解决所需的优化了。

2025-01-12 评论 0  442

文章简介：Python是一种出色的数据分析语言，因为它包含各种数据结构、模块和工具。Python及其在数据科学中的应用Python易学，语法也比较简单。它是一种流行的数据科学语言，因为它功能强大且易于使用。Python是一种出色的数据分析语言，因为它包含各种数据结构、模块和工具。使用Python进行数据科学的原因有很多：Python是一种用途非常广泛的语言。它可用于各种数据科学任务，从数据预处理到机器学习和数据可视化。Python非常容易学习。您无需成为计算机科学专家即可开始使用Python进行数据

2023-04-17 评论 0  990

文章简介：本文深入探讨排序算法，这是计算机科学中用于高效组织数据的基本工具，并通过各种算法类型的示例代码提供实践见解。文章包含对排序算法的技术分析，使用大O表示法分析其时间和空间复杂度，同时还提供高级概述，方便大众理解。文章全面探讨排序算法，讨论其重要性、不同类型和需要了解的主要算法，重点关注实际应用和算法比较。 关键要点 基础知识和实用性： 本文深入探讨排序算法，这是计算机科学中用于高效组织数据的必备工具，并通过各种算法类型的示例代码提供实用见解。 技术分析和可访问性： 它包括对排序算法的技术检查，使

2025-02-09 评论 0  528

文章简介：HTML、CSS和JavaScript打造的折扣计算器 本文将逐步讲解一个使用HTML、CSS和JavaScript构建的折扣计算器。我们将逐段分解代码，解释每个部分的工作原理。此外，还将提供如何自行测试此计算器的说明，并提出一些代码改进建议。 [此处测试代码](Test the Code) 计算器功能 此计算器旨在帮助用户计算应用折扣、税费和任何额外费用后的商品最终价格。它接受原始价格、数量、折扣百分比、税率百分比和额外费用的输入。然后，它根据这些输入计算总成本。 HTML结构 以下是HTM

2025-01-16 评论 0  1058

文章简介：自ChatGPT发布以来，AI在各个领域都出现了令人惊艳的产品，在编程方面也是如此。这些由AI驱动的工具使用算法快速准确地生成代码，从而节省程序员的时间和精力。虽然目前AI写出来的代码还不能完全替代人类，但开发人员完全可以作为一种辅助的工具。Tabnine通过使用深度学习算法，Tabnine可以根据当前代码行的上下文提出适当的代码完成建议。当开发人员编写代码时，Tabnine从中学习并根据它注意到的模式建议代码完成。它通过结合神经网络和机器学习模型来做到这一点。该工具对所有技能水平的开发人员都很

2023-06-27 评论 0  1366

文章简介：问题：DeepSeek是否可用于会计？回答：不是，它是一个数据挖掘和分析工具，可用于分析财务数据，但本身不具备会计软件的账目记录和报表生成功能。使用DeepSeek分析财务数据需要：编写代码来处理数据具备对数据结构、算法和DeepSeek API的了解考虑潜在的问题（例如，编程知识、学习曲线、数据质量）

2025-02-19 评论 0  729

文章简介：我的第一个开发日志：使用线性回归预测房价 我兴奋地分享我的机器学习实验笔记本！此笔记本包含一个使用线性回归的项目的代码和markdown。它从load_boston数据集加载数据，并使我们能够根据现有的实际房价预测房价 ?‍?? 使用的概念包括： 训练测试分割? 线性回归 ? 均方误差 ➖ model.coef_ ? model.intercept_ ? model.predict ? 为什么选择这个笔记本： 这个笔记本的主要目标是直观地了解如何在机器学习算法中使用线性回归的概念来计算/预测

2025-01-17 评论 0  979

文章简介：WebGPU 作为一项全球性技术，有望将尖端的 GPU 计算能力带入 Web 领域，惠及所有使用共享代码库的消费平台。 其前身 WebGL 虽然功能强大，但却严重缺乏计算着色器功能，限制了应用范围。 WGSL（WebGPU 着色器/计算语言）汲取了 Rust 和 GLSL 等领域的最佳实践。 在我学习使用 WebGPU 的过程中，发现文档中存在一些空白：我希望找到一个简单的起点，使用计算着色器来计算顶点和片段着色器的相关数据。 本教程中所有代码的单文件 HTML 可在 https://githu

2025-01-17 评论 0  933

文章简介：无代码运动：一场科技革命 无代码开发平台（NCDP）的兴起正在改变科技格局，让不懂编程的人也能创建移动和网页应用。近年来，这一运动势头强劲，连Lambda School这样的知名公司也利用无代码工具构建其平台。 无代码的优势：效率与便捷 无代码工具具有诸多优势，例如节省成本和时间，并提高非技术用户的可及性。它们支持快速原型设计、测试和部署应用程序，减少对传统编程技能的依赖。这种技术的民主化使任何有想法的人都能够推出产品，而无需依赖工程师或大量资金。 无代码的局限性：适用范围与潜在风险 尽管无代码

2025-02-15 评论 0  881

文章简介：Python 是一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。Python 是一种可以优雅编程的语言。它能够简单自然地写出代码和实现我的想法。我们可以将 Python 用在很多地方：数据科学、Web 开发和机器学习等都可以使用 Python 来开发。Quora、Pinterest 和 Spotify 都使用 Python 来进行他们的后端 Web 开发。那么让我们来学习一下 Python 吧。

2017-12-04 评论 0  1778

文章简介：在本教程中，我们将学习如何使用ChatGpt在云功能中构建拼写检查器。 Openai的大型语言模型Chapgpt不仅仅是聊天界面。它是用于一系列任务的强大工具，包括翻译，代码gen

2025-02-09 评论 0  840

文章简介：项目代码组织：Polyrepo vs. Monorepo 项目代码组织主要有两种方式： Polyrepo: 将项目代码分散在不同的仓库中。这是当前的标准做法，多个团队分别拥有自己的仓库、构建产物和流水线，拥有自主权。 Monorepo: 将所有项目代码集中在一个仓库中。项目被划分为应用程序和包，方便代码复用和共享标准功能，有助于统一第三方包版本、递归构建依赖项的源代码以及使用相同的工具进行CI/CD流水线。 许多大型科技公司都使用Monorepo，例如Yandex。Monorepo有助于在团

2025-01-19 评论 0  382

文章简介：我发现一直需要一个在线 MySQL 内存计算器来准确预测 MySQL 的峰值内存消耗——这是 MySQL 优化的一个有价值的工具。 虽然 mysqlcalculator.com 被广泛使用，但它有几个缺点： 普罗普列塔

2025-01-18 评论 0  394

文章简介：近年来，无服务器函数（有时也称为“无服务器”或“无服务器计算”）已成为一种流行技术。然而，关于这个术语仍然存在很多混淆。如何在没有服务器的情况下运行代码？这项技术的优缺点是什么？在哪些情况下可以使用它？在本文中，我希望回答这些问题，并为您提供该技术的良好概述。 关键要点 无服务器函数允许开发人员在无需管理服务器的情况下运行代码，云提供商负责服务器的配置、扩展和管理，使开发人员能够专注于编码。 由于其计费模式（基于实际使用的计算时间收费，通常以毫秒计算），这些函数对于零星或轻量级工作负载具有成本

2025-02-10 评论 0  412

文章简介：是否曾经想要拥有完全在本地计算机上运行的、由人工智能驱动的代码审查器？在这个由两部分组成的教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 来构建它。 我们的助手将分析Python代码结构，识别潜在问题，并解决问题

2024-12-18 评论 0  989

文章简介：保护 PHP 代码的保密性，同时使其能够在多台计算机上执行是可行的。本文讨论了使用 Zend Guard、IonCube 和 phpSHIELD 等工具进行加密和混淆等技术。虽然无法实现全面的保护

2024-10-24 评论 0  869

文章简介：​自监督学习使计算机能够观察世界，通过学习图像、语音或文本的结构来了解世界。这推动了人工智能最近的许多重大进展。尽管世界科研人员在该领域投入大量精力，但目前自我监督学习算法从图像、语音、文本和其他模式中学习的方式存在很大差异。因此，人工智能论坛Analytics India Magazine推出2022年十大自监督学习模型，以飨读者。​Data2vec论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.03555.pdf开源代码：https://t.co/3x8VCwGI2x pic

2023-04-10 评论 0  1486