在程序中，有很多高效率的字符串處理方式，如果開(kāi)發(fā)者能夠完全掌握這些高效的字符串處理，往往在開(kāi)發(fā)者也能事半功倍。比如針對(duì)于字符串的處理，也是自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)知識(shí)。而python中，處理字符串一般使用string庫(kù)。本篇將詳細(xì)介紹各種字符串的高效處理方式。
小編第一次接觸到TensorFlow的時(shí)候是在實(shí)訓(xùn)課中。當(dāng)時(shí)我們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)的掌握并不充分的情況下通過(guò)TensorFlow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，可見(jiàn)使用TensorFlow搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一件比較簡(jiǎn)單的事情。那么接下來(lái)我們就來(lái)看看如何使用TensorFlow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吧。
在閱讀完小編的這篇文章后（怎么用python爬數(shù)據(jù)？python爬蟲(chóng)基礎(chǔ)介紹?。嘈趴隙ㄓ行』锇樵诒г埂斑@寫(xiě)的啥啊，正則表達(dá)式完全看不懂??？”這種話。其實(shí)小編是故意的，雖然現(xiàn)在能用的工具那么多，正則表達(dá)式是比較不常用的那種，但正則表達(dá)式是比較容易理解的（其他方法可能需要學(xué)習(xí)一些 XML 的知識(shí)）。不過(guò)接下來(lái)，小編要介紹的，就是一系列爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)的優(yōu)化（包括如何不用正則表達(dá)式）。各位小伙伴們趕緊上車，開(kāi)始 python 爬蟲(chóng)優(yōu)化之路吧。
現(xiàn)在有非常多的人在學(xué)Python，那么學(xué)完到底能做什么呢？
Python是一種強(qiáng)大且靈活的編程語(yǔ)言，其賦值語(yǔ)句的多樣性是其特色之一。除了常見(jiàn)的變量賦值，Python還支持許多其他賦值方式，包括多重賦值、增量賦值以及解包賦值等。在本文中，我們將深入探討Python中賦值語(yǔ)句的多種形式，并通過(guò)具體實(shí)例來(lái)說(shuō)明它們的用途和優(yōu)勢(shì)。
在之前的文章中小編介紹過(guò)subplot可以畫(huà)子圖。但是matplotlib繪制子圖的方式不止一種，subplots也可以畫(huà)子圖。因?yàn)閟ubplots介紹比較少，小編打算進(jìn)行一個(gè)對(duì)比，各位小伙伴可以看看這兩個(gè)方法是否功能一致。
這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的應(yīng)用系列的第四個(gè)模塊。在前面三個(gè)模塊文章的學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)對(duì)Python相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)有了了解?，F(xiàn)在，我們可以開(kāi)始學(xué)習(xí)Python中哪一些庫(kù)可以用來(lái)處理AI和ML任務(wù)。
本文涉及的主要知識(shí)點(diǎn)如下： WEB是如何交互的； requests庫(kù)的get、post函數(shù)的應(yīng)用 response對(duì)象的相關(guān)函數(shù)及其屬性
這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴(kuò)展、可靠且高效的基礎(chǔ)設(shè)施，讓游戲玩家開(kāi)心并讓游戲公司取得成功。
