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函数、变量和调试；重新开始我的 DS、AI 和 ML 之旅

探索python编程的奇妙旅程：深入理解函数与全局变量一直以来，构建优秀程序的挑战激发着我的热情。虽然我秉持着谦逊的学习态度，但此刻，我渴望将所学知识用于更广阔的应用，造福大众。近日，我深入复习了Python的基础概念，并从中获得了重要的领悟：更深层次的思考我开始追问更深层次的问题，例如：“如果我这样修改，这段代码为什么无法运行？”即使问题最终得以解决，这样的发问也帮助我理解代码背后的运行机制，这对于调试和问题解决至关重要。函数的魅力函数是执行特定任务的代码块，可...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 11
在 PyTorch 中解压

pytorch 中的 unsqueeze() 函数详解本文将详细解释 PyTorch 中 unsqueeze() 函数的功能和用法。unsqueeze() 函数可以为张量添加一个维度，其大小为 1。这在处理神经网络中的数据时非常有用，例如将批大小为 1 的样本添加到批处理维度中。 unsqueeze() 函数参数: input (Tensor): 输入张量。支持 int、float、complex 或 bool 类型。 dim (int): 要插入新维度的维度索...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 12
使用 Django 和 HTMX 创建待办事项应用程序 - 添加新待办事项的部分

在本教程的第三部分，我们实现了待办事项的添加和删除功能。接下来，我们将添加一个表单，用于创建新的待办事项，并利用 htmx 和后端路由处理 post 请求。表单效果如下：处理 POST 请求创建新待办事项，通常有两种 POST 路由方法：使用单独的路由（例如 /tasks/create）或复用已有的任务列表路由 /tasks。我们选择后者，因为它更符合 RESTful 和超媒体原则，但两种方法都可行。由于 URL 已定义，我们只需修改 core/views.py 中...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 15
使用 pypyp 和 uv 的 Linux Shell 符合人体工程学的 Pyhon 文本管道解决方案

摘要本文简要介绍了基于 pypyp 和 uv 的 Linux 文本管道解决方案。该方案允许您充分利用已掌握的 Python 知识和库，无需学习 awk。本文重点阐述选择该方案的原因，而非使用方法细节。如需深入了解使用方法，请访问 pypyp 和 uv 的官方主页。为何不用 awk？在编写 Linux shell 脚本或命令时，awk、sed 和 grep 是强大的文本处理工具：例如，ls | grep myname 用于查找特定文件，sed 用于替换文本，awk 则可...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 11
理解分词器：深入研究带有拥抱面孔的分词器

自然语言处理 (NLP) 中的核心概念之一是标记化，尤其在处理语言模型时尤为重要。本文将深入探讨分词器的功能、工作机制，并演示如何借助 Hugging Face 的 Transformers 库 (https://www.php.cn/link/6d1be3a2fee8021297abde7f310a2fab) 实现各种应用。分词器详解分词器的核心任务是将原始文本分解成更小的单元，即标记。这些标记可以是单词、子词或字符，具体取决于所用分词器的类型。标记化的目标是将人类可...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 18
如何解析计算机代码，代码的出现 ay 3

探秘advent of code第三天的解析挑战：优雅地处理杂乱输入最近重温Advent of Code第三天的挑战，它巧妙地提出了一个有趣的解析问题：从杂乱的输入中提取有效代码。这对于解析器和词法分析器开发来说是一次绝佳的练习。让我们一起探索解决这个问题的策略。起初，我依赖hy进行解析。但最近对生成式AI的探索让我转向了funcparserlib库。这次挑战让我深入了解了funcparserlib的强大功能。词法分析（分词）处理杂乱输入的第一步是词法分析（或标记化...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 14
使用 Lambda 函数从 So DynamoDB 解析和加载数据

本文介绍如何使用aws lambda函数将s3存储桶中的json数据加载到dynamodb表中。先决条件: 拥有向S3上传对象的权限。拥有S3和DynamoDB权限的Lambda执行角色。架构和组件: 本方案使用三个AWS服务： S3存储桶: 作为可扩展、安全、高性能的对象存储服务，用于存储数据。 Lambda函数: 无服务器计算服务，用于运行代码并处理数据，无需管理基础设施。支持多种编程语言，易于设置。 DynamoDB: 无服务器NoSQL数据库，...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 15
使用 HTMX 和 Django 创建待办事项应用程序，部分无限滚动

本教程是学习使用 django 和 htmx 实现无限滚动的第七部分。我们将遵循 htmx 文档，逐步实现待办事项列表的无限滚动功能。完整系列教程可在 dev.to/rodbv 查看。更新部分模板以支持多项目加载实现无限滚动需要一次返回多个待办事项（项目的下一页），并将其加载到现有部分模板中。这需要修改部分模板的结构。当前模板渲染单个待办事项，如下图所示：我们需要调整结构，使部分模板包含循环：修改 core/templates/index.html 模板： {%...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 16
使用Python进行对称数据加密

本教程将演示如何在Python中使用Fernet算法进行对称加密。这是一种简单易用的方法，适合初学者入门。首先，需要安装cryptography库： pip install cryptography 接下来，我们编写一个简单的加密脚本： from cryptography.fernet import Fernet # 生成密钥 key = Fernet.generate_key() # 创建Fernet实例 f = Fernet(key) # 加密数据 data =...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 13
提交微调工作：组织劳动力

高效利用OpenAI进行模型微调：纪律与协调为了高效地完成模型微调任务，我们需要遵循严格的流程，并充分利用OpenAI提供的工具。本文将详细介绍如何创建和管理OpenAI的微调作业，确保模型能够从精心准备的数据集中学习。使用OpenAI进行微调创建微调作业使用client.fine_tuning.job.create()方法，该方法需要您提供配置信息和数据集。以下是对关键参数的详细解释：参数详解 1. 模型 (Model) 说明: 您希望微调的预训练GPT模型...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 11