aktueller Standort:Heim > Technische Artikel > Backend-Entwicklung
- Richtung:
- alle web3.0 Backend-Entwicklung Web-Frontend Datenbank Betrieb und Instandhaltung Entwicklungswerkzeuge PHP-Framework tägliche Programmierung WeChat-Applet häufiges Problem andere Technik CMS-Tutorial Java System-Tutorial Computer-Tutorials Hardware-Tutorial Mobiles Tutorial Software-Tutorial Tutorial für Handyspiele
- Klassifizieren:
-
- Wird Golang in Zukunft Python ersetzen?
- In den letzten Jahren wurden Programmiersprachen mit der rasanten Entwicklung der Internettechnologie und dem kontinuierlichen Fortschritt der Gesellschaft ständig aktualisiert, und einige aufstrebende Programmiersprachen ersetzen nach und nach den Status alter Programmiersprachen. Unter ihnen ist Golang als leistungsstarke Programmiersprache der neuen Generation zur ersten Wahl vieler Unternehmen und Entwickler geworden. Einige glauben sogar, dass Golang in Zukunft Python ersetzen könnte. Als Hochsprache mit einfacher Syntax und leicht zu erlernen war Python schon immer ein beliebtes Programmierwerkzeug, insbesondere in den Bereichen künstliche Intelligenz, Datenwissenschaft und We
- Golang . flask 742 2023-04-24 16:58:20
-
- Was ist besser, Python oder JavaScript?
- Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung des digitalen Zeitalters gewinnen Programmiersprachen in der IT-Branche immer mehr an Bedeutung und Python und JavaScript sind derzeit beliebte Programmiersprachen. Beide Sprachen haben ihre eigenen Eigenschaften und Vorteile, aber welche ist besser? In diesem Artikel wird eine vergleichende Analyse dieser beiden Sprachen durchgeführt, damit die Leser besser auswählen können, welche Sprache für sie zum Lernen und Verwenden geeignet ist. 1. Einführung in Python und JavaScript Python ist eine interaktive Programmiersprache und wird häufig in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz usw. verwendet.
- Front-End-Fragen und Antworten . flask 3096 2023-04-24 15:17:42
-
- Lernen Sie Python Celery und erledigen Sie problemlos asynchrone Aufgaben
- Obwohl moderne Webanwendungen schneller und bequemer als je zuvor sind, gibt es immer noch viele Situationen, in denen schwere Arbeiten auf andere Teile des Systems verlagert werden müssen, anstatt im Hauptthread ausgeführt zu werden. Beispiele für solche Situationen sind: Periodische Aufgaben – Jobs, deren Ausführung in bestimmten Intervallen geplant ist. Zum Beispiel tägliche, monatliche Berichtserstellung. Tools von Drittanbietern – Anwendungen sollten dem Benutzer schnell Antworten zurückgeben, anstatt darauf zu warten, dass andere Aufgaben zuerst abgeschlossen werden. Versenden Sie beispielsweise E-Mails und Benachrichtigungen und kommunizieren Sie den Update-Fortschritt an interne Tools. Lang andauernde Jobs – Jobs, die komplexe oder ressourcenintensive Arbeiten ausführen und bei denen der Benutzer auf den Abschluss des Jobs warten muss. Zum Beispiel. DAG-Workflow, Map-Reduce-basierte Aufgaben, Spa mit langer Laufzeit
- Python-Tutorial . flask 1734 2023-04-23 15:31:16
-
- Maßgeschneidertes Training von Deep-Learning-Modellen mithilfe von Transfer-Learning-Techniken
- Übersetzer |. Rezensent von Zhu Xianzhong |. Transferlernen ist eine Art maschinelles Lernen. Es handelt sich um eine Methode, die auf trainierte oder vorab trainierte neuronale Netzwerke angewendet wird Punkte. Die bekannteste Anwendung dieser Technologie ist derzeit das Training tiefer neuronaler Netze, da sich diese Methode beim Training tiefer neuronaler Netze mit weniger Daten als gute Leistung erwiesen hat. Tatsächlich ist diese Technik auch im Bereich der Datenwissenschaft nützlich, da die meisten realen Daten normalerweise nicht über Millionen von Datenpunkten verfügen, um ein robustes Deep-Learning-Modell zu trainieren. Derzeit gibt es viele Modelle, die anhand von Millionen von Datenpunkten trainiert werden und mit denen komplexe Deep-Learning-Neuronale Netze mit höchster Genauigkeit trainiert werden können.
- KI . flask 1656 2023-04-23 08:13:06
-
- So entwerfen Sie ein Docker-Managementsystem
- Docker ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für moderne Unternehmen geworden und vereinfacht das Packen, Versenden und Bereitstellen von Anwendungen. Allerdings benötigt Docker eine große Anzahl an Befehlen, um Anwendungen, Bilder und Container zu verwalten. Für Unternehmen, die umfangreiche Docker-Anwendungen verwalten, kann dies sehr mühsam und komplex werden. Daher ist die Entwicklung eines leistungsstarken Docker-Managementsystems von entscheidender Bedeutung. Beim Entwurf eines Docker-Verwaltungssystems müssen die folgenden Aspekte berücksichtigt werden. 1. Architekturdesign Das Docker-Managementsystem kann in mehrere Module unterteilt werden, normalerweise einschließlich We
- Docker . flask 693 2023-04-18 10:35:51
-
- Neun äußerst nützliche Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft
- In diesem Artikel werden wir uns einige andere Python-Bibliotheken für datenwissenschaftliche Aufgaben als die gebräuchlicheren wie Panda, Scikit-Learn und Matplotlib ansehen. Obwohl Bibliotheken wie Panda und Scikit-Learn häufig für maschinelle Lernaufgaben verwendet werden, ist es immer von Vorteil, andere Python-Produkte in diesem Bereich zu verstehen. 1. Wget Das Extrahieren von Daten aus dem Internet ist eine der wichtigen Aufgaben von Datenwissenschaftlern. Wget ist ein kostenloses Dienstprogramm, mit dem nicht interaktive Dateien aus dem Internet heruntergeladen werden können. Es unterstützt die Protokolle HTTP, HTTPS und FTP sowie die Dateiprüfung über einen HTTP-Proxy
- Python-Tutorial . flask 994 2023-04-17 09:25:08
-
- So verwandeln Sie Ihren Python-Code schnell in eine API
- Wenn es um die API-Entwicklung geht, denken Sie vielleicht an DjangoRESTFramework, Flask und FastAPI. Ja, das heute geteilte Framework ermöglicht es Ihnen, vorhandene Funktionen schneller in APIs umzuwandeln. Einführung in Sanic Sanic[1] ist ein Python3.7+-Webserver und ein Web-Framework zur Verbesserung der Leistung. Es ermöglicht die Verwendung der in Python 3.5 hinzugefügten Async/Await-Syntax, wodurch Blockierungen effektiv vermieden und die Reaktionsgeschwindigkeit verbessert werden können. Sanic ist bestrebt, eine einfache und schnelle Möglichkeit zur Erstellung und Einführung bereitzustellen
- Python-Tutorial . flask 2091 2023-04-14 18:28:10
-
- Die beste Kombination zum Schreiben von Python-Code unter Windows!
- Wie führt man Python-Entwicklung unter Windows durch? Sollte ich einen einfachen Texteditor verwenden, wie es die Meister tun, oder sollte ich eine vollständigere IDE verwenden? Sollte ich das integrierte Befehlszeilentool verwenden oder muss ich ein neues Terminal installieren? In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie MS Terminal und VS-Code verwenden, der offiziell von Microsoft verwaltet wird, um die Python-Entwicklung zu schützen. Einer der großen Vorteile der Verwendung von Windows besteht darin, dass es so viele Anwendungen bietet und sogar eine leistungsstarke GPU in Ihrer Freizeit andere „Arbeiten“ erledigen kann. Allerdings wird die Entwicklung unter Windows im Gegensatz zu Linux oder macOS immer auf viele Herausforderungen stoßen, sei es bei der Dateikodierung oder der Umgebungskontrolle.
- Python-Tutorial . flask 888 2023-04-14 13:31:03
-
- Zehn nützliche Python-Dienstprogrammbibliotheken, ich empfehle Ihnen, sie auszuprobieren!
- Warum mag ich Python? Es ist aus einem weiteren Grund eine leicht zu erlernende Programmiersprache für Anfänger: die große Anzahl an Bibliotheken von Drittanbietern, die sofort verfügbar sind, und 230.000 von Benutzern bereitgestellte Pakete, die Python wirklich leistungsstark und beliebt machen. In diesem Artikel habe ich die 10 nützlichsten Softwarepakete ausgewählt und beschreibe ihre Funktionen und Features. 1. DashDash ist eine Python-Bibliothek zum Erstellen webbasierter Anwendungen ohne JavaScript. Dash ist auch eine Benutzeroberflächenbibliothek zum Erstellen analytischer Webanwendungen. Wer Python für Datenanalyse, Data Mining, Visualisierung, Modellierung, Gerätesteuerung und Reporting nutzt, kann sofort loslegen
- Python-Tutorial . flask 2915 2023-04-13 09:43:12
-
- ASGI erklärte: Die Zukunft der Python-Webentwicklung
- Übersetzer |. Bewertet von Li Rui |. Python-Webanwendungen folgen seit langem dem Web Server Gateway Interface (WSGI)-Standard, der beschreibt, wie sie mit Webservern kommunizieren. WSGI, ursprünglich 2003 eingeführt und 2010 aktualisiert, basiert ausschließlich auf einfach zu implementierenden Funktionen, die nativ in Python 2.2 verfügbar sind. Dadurch wurde WSGI schnell in alle wichtigen Python-Web-Frameworks integriert und wurde zum Eckpfeiler der Python-Webentwicklung. Schneller Vorlauf bis 2022. Python2 ist veraltet und Python verfügt jetzt über eine native Syntax für die Verarbeitung asynchroner Vorgänge wie Netzwerkaufrufe. WSGI und andere Standards, die standardmäßig synchrones Verhalten voraussetzen, können dies nicht
- Python-Tutorial . flask 1563 2023-04-12 22:37:03
-
- Wie schreibe ich Python-Code unter Windows? Es kommt eine hervorragende Strategie!
- Wie führt man Python-Entwicklung unter Windows durch? Sollte ich einen einfachen Texteditor verwenden, wie es die Meister tun, oder sollte ich eine vollständigere IDE verwenden? Sollte ich das integrierte Befehlszeilentool verwenden oder muss ich ein neues Terminal installieren? Einer der großen Vorteile der Verwendung von Windows besteht darin, dass es so viele Anwendungen bietet und sogar eine leistungsstarke GPU in Ihrer Freizeit andere „Arbeiten“ erledigen kann. Im Gegensatz zu Linux oder macOS wird die Entwicklung unter Windows jedoch immer auf viele Herausforderungen stoßen, sei es Dateikodierung, Umgebungskontrolle oder Projektkompilierung, es wird immer einige magische Vorteile während des Entwicklungsprozesses geben. Diese sind besonders für Anfänger wichtig: Bei der Installation einer bestimmten Bibliothek können verschiedene Abhängigkeitsfehler auftreten.
- Python-Tutorial . flask 1848 2023-04-12 22:22:07
-
- ChatGPT teilt mit, wie man eine LLM-Anwendung entwickelt
- 1 Hintergrund ChatGPT hat in der Branche für großen Aufruhr gesorgt. In allen Lebensbereichen wird über große Sprachmodelle und allgemeine künstliche Intelligenz diskutiert. KI hat eine mehr als fünfzigjährige Entwicklung hinter sich und befindet sich nun in einer kritischen Phase der horizontalen Entwicklung der Industriestruktur. Dieser Wandel ist auf den Paradigmenwechsel im Bereich NLP zurückzuführen, der sich von „Vortraining + Feinabstimmung“ zu „Vortraining, Aufforderung und Vorhersage“ entwickelt hat. In diesem neuen Modell passen sich nachgelagerte Aufgaben an das vorab trainierte Modell an, sodass ein großes Modell für mehrere Aufgaben geeignet ist. Dieser Wandel hat den Grundstein für die horizontale Arbeitsteilung in der KI-Branche gelegt. Nach und nach sind große Sprachmodelle entstanden, die sich auf die Verbindung von Benutzern und Modellen konzentrieren. Die Arbeitsteilung in der KI-Branche hat zunächst Gestalt angenommen, einschließlich der zugrunde liegenden Infrastruktur (Cloud-Dienste).
- KI . flask 2475 2023-04-12 21:43:04
-
- Verwenden Sie Flask, um Python-Microservices auf Kubernetes zu erstellen
- Microservices folgen Domain Driven Design (DDD) und sind unabhängig von der Entwicklungsplattform. Python-Microservices sind keine Ausnahme. Die objektorientierte Natur von Python3 erleichtert die Modellierung von Diensten im Sinne von DDD. Die Stärke der Microservices-Architektur liegt in ihrer Mehrsprachigkeit. Das Unternehmen unterteilt seine Funktionalität in eine Reihe von Microservices, und jedes Team kann eine Plattform frei wählen. Unser Benutzerverwaltungssystem wurde in vier Microservices zerlegt: Add-, Find-, Search- und Log-Services. Zusätzliche Dienste werden auf der Java-Plattform entwickelt und für Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit auf Kubernetes-Clustern bereitgestellt. Dies bedeutet nicht, dass auch die restlichen Dienste in Java entwickelt werden müssen. Es steht uns frei, die Plattform zu wählen, die zu unseren einzelnen Diensten passt.
- Python-Tutorial . flask 1431 2023-04-12 20:58:12
-
- Acht Python-Bibliotheken zur Verbesserung der Effizienz der Datenwissenschaft!
- 1. OptunaOptuna ist ein Open-Source-Framework zur Optimierung von Hyperparametern, das automatisch die besten Hyperparameter für Modelle für maschinelles Lernen finden kann. Die einfachste (und wahrscheinlich bekannteste) Alternative ist GridSearchCV von sklearn, das mehrere Hyperparameterkombinationen ausprobiert und anhand einer Kreuzvalidierung die beste auswählt. GridSearchCV probiert Kombinationen innerhalb des zuvor definierten Bereichs aus. Beispielsweise möchten Sie für einen zufälligen Waldklassifikator möglicherweise die maximale Tiefe mehrerer verschiedener Bäume testen. GridSearchCV stellt alle möglichen Werte für jeden Hyperparameter bereit und betrachtet alle Kombinationen. Optuna verwendet seinen eigenen Versuchsverlauf innerhalb des definierten Suchraums, um zu bestimmen, welche Werte als nächstes ausprobiert werden sollen.
- Python-Tutorial . flask 1540 2023-04-12 19:46:15
-
- Acht Python-Bibliotheken, die Ihre Data-Science-Produktivität steigern und wertvolle Zeit sparen können
- Wenn Sie Data Science betreiben, können Sie viel Zeit mit Programmieren und Warten darauf verschwenden, dass Ihr Computer etwas ausführt. Deshalb habe ich einige Python-Bibliotheken ausgewählt, die Ihnen helfen können, wertvolle Zeit zu sparen. 1. OptunaOptuna ist ein Open-Source-Framework zur Optimierung von Hyperparametern, das automatisch die besten Hyperparameter für Modelle für maschinelles Lernen finden kann. Die einfachste (und wahrscheinlich bekannteste) Alternative ist GridSearchCV von sklearn, das mehrere Hyperparameterkombinationen ausprobiert und anhand einer Kreuzvalidierung die beste auswählt. GridSearchCV probiert Kombinationen innerhalb des zuvor definierten Bereichs aus. Beispielsweise möchten Sie für einen zufälligen Waldklassifikator möglicherweise die maximale Tiefe mehrerer verschiedener Bäume testen. GridSea
- Python-Tutorial . flask 1225 2023-04-12 17:01:19