• 函数、变量和调试;重新开始我的 DS、AI 和 ML 之旅

    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

    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 10
  • 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

    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

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    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

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    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 17
  • 如何解析计算机代码,代码的出现 ay 3

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    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

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    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

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    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 15
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    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 12
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    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
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