Python

AI 开发工程师成长路径:从 Python 到量子计算的 12 个月计划

本文为 AI 开发工程师量身打造了一份 12 个月的成长计划,涵盖从 Python 基础到量子计算的完整学习路径。每月设定明确目标,从 Python 核心语法、数据处理库入门,到机器学习算法、深度学习框架实践,再到自然语言处理、计算机视觉等应用领域,最后逐步过渡到量子计算基础及 AI 与量子结合的前沿内容。计划注重理论与实践结合

OCR 新范式!DeepSeek 以「视觉压缩」替代传统字符识别;Bald Classification数据集助力高精度人像分类

公共资源速递1 个公共教程:* DeepSeek-OCR:利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法5 个公共数据集:* FDAbench-Full 异构数据分析基准数据集* AutoDock-GPU_Output 对接结果数据集* T2I-CoReBench 多模态图像生成基准数据集* Bald Classification Dataset 秃头头像数据集*

【Python】【数据分析】Python 数据分析与可视化:全面指南

目录 1. 环境准备 2. 数据处理与清洗 2.1 导入数据 2.2 数据清洗 示例:处理缺失值 示例:处理异常值 2.3 数据转换 3. 数据分析 3.1 描述性统计 3.2 分组分析 示例:按年龄分组计算工资的平均值 3.3 时间序列分析 4. 数据可视化 4.1 基本绘图 示例

Python 文件与异常处理:从基础到实践的完整指南

文章目录 1. 引言 2. 文件的基本操作 2.1 什么是文件 2.2 文件操作的通用流程 2.3 文件打开模式(mode) 2.4 打开文件的方式 2.4.1 open()函数 2.4.2 推荐:使用with自动关闭文件 2.4.3 文件路径(绝对路径 vs 相对路径) 2.5 encoding的重要

【Python】基础语法入门(一)

前言Python作为一门入门门槛低、生态丰富的编程语言,Python早已成为编程初学者、数据分析从业者、后端开发者的首选工具之一。而掌握Python的第一步,就是吃透最核心的基础语法,常量与表达式、变量与类型、注释、输入输出及运算符。今天,我们就结合实例,手把手带你入门这些必备知识点,助你快速搭建Python语法

Python IDE:Spyder

Spyder(Scientific Python Development Environment)是一款开源的 Python 集成开发环境(IDE),专为科学计算、数据分析和工程研究设计。它内置在 Anaconda 发行版中,提供代码编辑、交互式调试、数据可视化和变量管理等功能,非常适合科研人员与数

Python酷库之旅-第三方库Pandas(154)

目录一、用法精讲701、pandas.Timestamp.utcnow方法701-1、语法701-2、参数701-3、功能701-4、返回值701-5、说明701-6、用法701-6-1、数据准备701-6-2、代码示例701-6-3、结果输出702、pandas.Timestamp.utcoffset方法702-1、语法702-2、参数702-3、功能702-4、返回值702-5、说明702-6

VS Code 配置 Anaconda Python 环境

VS Code 配置 Anaconda Python 环境董同学是使用 PyCharm 进行 python 开发的老选手了,但同事们都在用 VS Code。为了更好的和大家交流,转身投入 VS Code 的怀抱(当然我都要)。当我兴致盎然打开 VS Code 软件,真丝滑(PyCharm 打开速度看电脑&#xff

【蔬菜识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

一、介绍蔬菜识别系统,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,通过对8种常见的蔬菜图片数据集(‘土豆’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘莲藕’, ‘菠菜’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘黄瓜’)进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型,然后搭建Web可视化操作平台。前端: Vue3、Element Plus后

[特殊字符] Python在CentOS系统执行深度指南

文章目录 1 Python环境安装与配置问题 1.1 系统自带Python的限制 1.2 安装Python 3的常见问题及解决方案 1.3 SSL模块问题解决方案 1.4 环境变量配置与管理 1.5 软件集合(SCL)替代方案 2 包管理与虚拟环境问题 2.1 pip包管理器问题与解决方案 2.2 虚拟环境的最佳实践 2.3 依赖兼容性