在类Unix系统上开始Python3编程入门
假设有个python脚本script.py,不管哪种Unix平台,都可以在命令行上通过解释器执行:
$ python script.py
Unix平台还可以在不明确指定python解释器的情况下,自动执行python解释器,这需要在python脚本的第一行添加如下shell魔术字符串:
#!/usr/bin/python
在#!之后写上python解释器的完整路径,通常在/usr/bin或/usr/local/bin目录下。还有一种方法是使用env这个命令,位于/bin或/usr/bin中,它会帮你在系统搜索路径中找到python解释器,python脚本的第一行就可以修改如下:
#!/usr/bin/env python
这样,执行python脚本时,就不必显式地调用python解释器了,只需要键入脚本的文件名即可:
$ script.py
在 Python 3 中接触的第一个很大的差异就是缩进是作为语法的一部分,这和C++等其他语言确实很不一样,所以要小心咯
缩进要使用4个空格(这不是必须的,但你最好这么做),缩进表示一个代码块的开始,非缩进表示一个代码的结束。没有明确的大括号、中括号、或者关键字。这意味着空白很重要,而且必须要是一致的。第一个没有缩进的行标记了代码块,意思是指函数,if 语句、 for 循环、 while 循环等等的结束。
不过这样的规定也使得 Python 程序写出来会更加美观,便于阅读,吐槽是没有用的,接受吧...o(╯□╰)o
Python 思想:
“一切都是对象!”
输入很简单
x = input("Please input x:") Please input x:
在代码最后加上
input("Press Enter")
就可以让程序运行完后停一下
输出的 print 函数总结:
1. 字符串和数值类型
可以直接输出
>>> print(1) 1 >>> print("Hello World") Hello World
2.变量
无论什么类型,数值,布尔,列表,字典...都可以直接输出
>>> x = 12 >>> print(x) 12 >>> s = 'Hello' >>> print(s) Hello >>> L = [1,2,'a'] >>> print(L) [1, 2, 'a'] >>> t = (1,2,'a') >>> print(t) (1, 2, 'a') >>> d = {'a':1, 'b':2} >>> print(d) {'a': 1, 'b': 2}
3.格式化输出
类似于C中的 printf
>>> s 'Hello' >>> x = len(s) >>> print("The length of %s is %d" % (s,x)) The length of Hello is 5
看看《Python基础编程》中对格式化输出的总结:
(1). %字符:标记转换说明符的开始
(2). 转换标志:-表示左对齐;+表示在转换值之前要加上正负号;“”(空白字符)表示正数之前保留空格;0表示转换值若位数不够则用0填充
(3). 最小字段宽度:转换后的字符串至少应该具有该值指定的宽度。如果是*,则宽度会从值元组中读出。
(4). 点(.)后跟精度值:如果转换的是实数,精度值就表示出现在小数点后的位数。如果转换的是字符串,那么该数字就表示最大字段宽度。如果是*,那么精度将从元组中读出
(5).字符串格式化转换类型
转换类型 含义
d,i 带符号的十进制整数
o 不带符号的八进制
u 不带符号的十进制
x 不带符号的十六进制(小写)
X 不带符号的十六进制(大写)
e 科学计数法表示的浮点数(小写)
E 科学计数法表示的浮点数(大写)
f,F 十进制浮点数
g 如果指数大于-4或者小于精度值则和e相同,其他情况和f相同
G 如果指数大于-4或者小于精度值则和E相同,其他情况和F相同
C 单字符(接受整数或者单字符字符串)
r 字符串(使用repr转换任意python对象)
s 字符串(使用str转换任意python对象)
>>> pi = 3.141592653 >>> print('%10.3f' % pi) #字段宽10,精度3 3.142 >>> print("pi = %.*f" % (3,pi)) #用*从后面的元组中读取字段宽度或精度 pi = 3.142 >>> print('%010.3f' % pi) #用0填充空白 000003.142 >>> print('%-10.3f' % pi) #左对齐 3.142 >>> print('%+f' % pi) #显示正负号 +3.141593
4.如何让 print 不换行
在Python中总是默认换行的
>>> for x in range(0,10): print(x) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
但在 3.x 中这样不起任何作用
要想换行你应该写成 print(x,end = '' )
>>> for x in range(0,10): print (x,end = '') 0123456789
拼接字符串:
>>> "Hello""World" 'HelloWorld' >>> x = "Hello" >>> y = "world" >>> xy Traceback (most recent call last): File "<pyshell#10>", line 1, in <module> xy NameError: name 'xy' is not defined >>> x+y 'Helloworld'

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

La diffusion permet non seulement de mieux imiter, mais aussi de « créer ». Le modèle de diffusion (DiffusionModel) est un modèle de génération d'images. Par rapport aux algorithmes bien connus tels que GAN et VAE dans le domaine de l’IA, le modèle de diffusion adopte une approche différente. Son idée principale est un processus consistant à ajouter d’abord du bruit à l’image, puis à la débruiter progressivement. Comment débruiter et restaurer l’image originale est la partie centrale de l’algorithme. L'algorithme final est capable de générer une image à partir d'une image bruitée aléatoirement. Ces dernières années, la croissance phénoménale de l’IA générative a permis de nombreuses applications passionnantes dans la génération de texte en image, la génération de vidéos, et bien plus encore. Le principe de base de ces outils génératifs est le concept de diffusion, un mécanisme d'échantillonnage spécial qui surmonte les limites des méthodes précédentes.

Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

En tant que langage de programmation largement utilisé, le langage C est l'un des langages de base qui doivent être appris pour ceux qui souhaitent se lancer dans la programmation informatique. Cependant, pour les débutants, l’apprentissage d’un nouveau langage de programmation peut s’avérer quelque peu difficile, notamment en raison du manque d’outils d’apprentissage et de matériel pédagogique pertinents. Dans cet article, je présenterai cinq logiciels de programmation pour aider les débutants à démarrer avec le langage C et vous aider à démarrer rapidement. Le premier logiciel de programmation était Code :: Blocks. Code::Blocks est un environnement de développement intégré (IDE) gratuit et open source pour

Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.

Titre : Une lecture incontournable pour les débutants en technique : Analyse des difficultés du langage C et de Python, nécessitant des exemples de code spécifiques. À l'ère numérique d'aujourd'hui, la technologie de programmation est devenue une capacité de plus en plus importante. Que vous souhaitiez travailler dans des domaines tels que le développement de logiciels, l'analyse de données, l'intelligence artificielle ou simplement apprendre la programmation par intérêt, choisir un langage de programmation adapté est la première étape. Parmi les nombreux langages de programmation, le langage C et Python sont deux langages de programmation largement utilisés, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article analysera les niveaux de difficulté du langage C et Python

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA
