关于 Python 的文章
Python之父表示退休后太无聊 正式加入微软

退休生涯刚满一年,现年64岁的Guido van Rossum决定再度复出,加入微软开发者部门 (Developer Division)。

业界 2020-11-13
Python之父称退休太无聊 宣布正式加入微软

11月13日 消息:今日,Python编程语言的创始人Guido van Rossum宣布正式加入微软。 去年10月,在Dropbox工作了6年半之后,退休。一年之后,他又重新出山了。 他在推特上表示:“我觉得退休生活很无聊,于是加入了

业界 2020-11-13
5种令人惊讶的使用Jupyter的方式

Jupyter 不仅仅是一个数据分析工具,让我们看看如何以最有创意的方式使用这个基于 Python 的软件。 Jupyter 项目提供了用 JupyterLab 和 Jupyter Notebook 等交互式编写软件的技术方式。这个软件通常用于数据分

20年来首次:Java被挤出全球最受欢迎两大编程语言 Python取代之

日前,TIOBE公布了最新一期的编程语言排行榜(11月)。

在Python中用遗传算法优化垃圾收集策略

遗传算法是一个优化技术,在本质上类似于进化过程。这可能是一个粗略的类比,但如果你眯着眼睛看,达尔文的自然选择确实大致上类似于一个优化任务,其目的是制造出完全适合在其环境中繁衍生息的有机体。 在本文中,

Python并非为AI而生,Golang将统治人工智能的下一个十年?

过去几年,Python成为人工智能和数据科学领域最受欢迎的编程语言。但是随着5G时代的来临,生产环境对AI应用的性能要求越来越高,Python有点「力不从心」。天生支持并发的Golang应运而生,专家称,Go语言将统治人工智

云安全日报200929:云计算热门语言Python发现注入漏洞,需要尽快升级

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。它结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的诸多特性,最初设计用于编写自动化脚本,然而随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。近些

Python机器学习教程

  本机器学习教程提供了机器学习的基本和中间概念。它是为完全入门的学生和专业工作人员而设计的。在本教程的最后,您不会成为机器学习方面的专家,但是您将能够制作能够执行复杂任务(例如,预测房屋价格或从

微信群总有人发广告?用Python写一个自动化机器人消灭他

微信群牛皮癣,指的是在微信群里毫无下限的群发小广告的用户,是微信群主最痛恨的一波人。如果熟悉早起的读者可以知道我有一个技术交流群,但是自从建群以来就饱受小广告的困扰。他们伪装成正常人混进群然后不停的

超硬核的 Python 数据可视化教程!

Python实现可视化的三个步骤: 确定问题,选择图形 转换数据,应用函数 参数设置,一目了然 1、首先,要知道我们用哪些库来画图? matplotlib python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,

用Python写个简单但强大的人脸识别系统

face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。 face_recognition一经开源发布就得到的广泛的热捧,使用简单,功能强大成为其非常显著

5分钟内搭建你的第一个Python聊天机器人

前言 在人工智能时代,聊天机器人日益流行。它是业界设计用来简化人机交互的最新工具。从电子商务到医疗保健机构,每个人都希望使用Chatbot与用户进行交互。 什么是聊天机器人 聊天机器人是一种软件应用程序,用于通

Python人工智能速成班泛滥 专家:小学生都能学

Python是一种编程语言,广泛应用于互联网、大数据和人工智能,最近推广Python的短视频、文章随处可见,在一些互联网培训机构的网站上,Python的培训班被放在醒目的位置,并标注“零门槛,简单易学”、“市场缺口大”、“掌握Python就是掌握了未来”、助你20万年薪”。

用Python进行系统聚类分析

在进行机器学习时,我们往往要对数据进行聚类分析,聚类,说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类,相似度高的样品点会放在一起,这样一个样本就会被分成几类。而聚类分析也有很多种方法,比如分解法、加入法、有

周鸿祎调侃潘石屹学 Python:我估计他一百行代码有十个漏洞

6月22日消息 在近日由B站举办的Rebuild2020的对话中,360董事长周鸿祎谈到代码漏洞不可避免的原因时表示,代码出现漏洞主要有两个因素:一是人写代码的技术漏洞,二是违背安全规则的人性漏洞。

数据分析学习:手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析(Python代码)

  对于定量数据,要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值,可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析;对于定性数据,可用饼图和条形图直观地显示其分布情

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