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- BlockBuster の紹介: asyncio イベント ループはブロックされていますか?
- Python 3.5 では、同時実行性を処理するためのスレッドの代替として、非同期 I/O が導入されました。非同期 I/O と Python での asyncio 実装の利点は、メモリを大量に消費するオペレーティング システム スレッドを生成しないため、システムの使用リソースが減り、スケーラビリティが向上することです。さらに、asyncio では、スケジューリング ポイントは await 構文によって明確に定義されますが、スレッドベースの同時実行では、予測できないコード ポイントで GIL が解放される可能性があります。その結果、asyncio ベースの同時実行システムは理解とデバッグが容易になります。最終的には、asyncio タスクをキャンセルすることができますが、スレッドを使用している場合、これを行うのは簡単ではありません。ただし、これらの利点を真に活用するには、非同期コルーチンでの呼び出しのブロックを避けることが重要です。通話をブロックすると、
- Python チュートリアル 936 2025-01-09 06:29:43
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- Python を学ぶためのロードマップをわかりやすくガイド
- Python: 2025 年以降の学習のための実践ガイド Python は、データ サイエンス、Web 開発、人工知能、スクリプトなど、あらゆるところで使用されています。プログラミングの初心者でも、キャリアの方向性を変えたいと考えている人でも、おそらく 2025 年になっても Python を学ぶ価値があるかどうか疑問に思っているでしょう。ネタバレ注意:それだけの価値はあります。しかし、学習へのアプローチは非常に重要です。テクノロジーの状況はここ数年で劇的に変化しました。人員削減、新しいテクノロジーのトレンド、特定のツールの隆盛と衰退はすべて、今日の Python 開発者であることの意味を変えました。そこで、2025 年の Python エコシステムをナビゲートし、本当に役立つスキルを構築する方法についての私の見解をご紹介します。 Python は依然として重要 まず第一に、Python は消えることはありません。それは何十年も続いています
- Python チュートリアル 950 2025-01-09 06:23:44
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- PyTorch の CocoCaption (1)
- MeaCoffee を購入☕*メモ:MypostexplainsCocoDetection()usingtrain2014withcaptions_train2014.json、instances_train2014.jsonandperson_ keypoints_train2014.json,val2014withcaptions_val2014.json,instances_val2014.jsonandperson_keypoints_val2014.jsonandtest2017wi
- Python チュートリアル 853 2025-01-09 06:20:41
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- Python で個人のカリキュラムをローカルに構築する方法
- 学習事例 この記事は、Mode の SQL チュートリアルと Kevin Li の SQL 学習方法を、HackerNews の魅力的なディスカッションと組み合わせて使用する方法を説明することを目的としています。私は Mode の SQL チュートリアルを使用して SQL を学習し始め、Kevin Li が提案した効率的な学習戦略を発見しました。彼のアプローチは 3 つの重要なポイントを強調しています。 基本を素早く特定する。専門家になるための個人学習コースを構築し、「初心者専門家」になるという罠を回避します。最初の 15 ~ 20 時間は勉強に集中して初期記憶を強化し、その後はペースを落として段階的に進歩します。個人的な SQL 学習コースを構築するために、私は Mode の SQL チュートリアルを使用します。進捗状況を追跡するために ID (MST) を追加し、Beaut を使用しました
- Python チュートリアル 1078 2025-01-09 06:15:41
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- より高速な Python リンターとフォーマッタ
- 非常に高速なコード検査およびフォーマットツールである Ruff を使用して、Python 開発効率を向上させます。主な機能: 超高速: 既存のツールより 10 ~ 100 倍高速 簡単なインストール: pip 経由でインストール、pyproject.toml 設定ファイルをサポート 多様な設定: 内蔵キャッシュ、修復サポート、および 800 を超える内蔵ルール エディタ統合: ネイティブを提供VSCode などのエディターの統合 フレンドリーな単一ウェアハウス管理: 階層構成とカスケード構成をサポートします: https://docs.astral.sh/ruff/
- Python チュートリアル 347 2025-01-08 20:45:51
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- 小規模開発チーム向けの CI/CD パイプライン テスト。
- 効率的な CI/CD パイプライン テスト。小規模なチームでも簡単に制御できます。 CI/CD パイプラインは、ソフトウェアの品質を確保し、導入リスクを軽減し、開発プロセスを合理化するために重要です。あなたのような小規模な開発チームの場合、どのテストを含める必要があるか、どこに線を引くかを知ることが重要です。 DevOps サービスとソリューションを活用することで、リソースが限られている場合でも、カスタマイズされたテストのベスト プラクティスを実装できます。 CI/CD パイプライン テストの目的 CI/CD パイプラインは、継続的インテグレーションと継続的デプロイの実践を統合して、コードの構築、テスト、デプロイを自動化します。パイプラインでのテストの目的は次のとおりです。 安定性の確保: 本番環境に到達する前にバグを捕捉します。速度の向上: 反復的なタスクを自動化して、開発者がイノベーションに集中できるようにします。
- Python チュートリアル 655 2025-01-08 20:43:47
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- Python の関数について知っておくべきことのすべて
- Python 関数の詳細な説明: 定義、呼び出し、パラメーターの種類 関数の定義とアクション 関数は、必要な場合にのみ実行される再利用可能なコード ブロックです。 Python では、関数は def キーワードを使用して定義されます。たとえば、次のコードは合計関数を定義します。 defsum(a,b):print(a b) この関数は 2 つの整数 a と b の合計を計算します。 2 つの数値の合計を求める必要がある場合は、sum(a,b) 関数を直接呼び出すことができます。関数呼び出し 関数の呼び出しとは、関数名に続いて括弧を使用して関数内のコードを実行することを意味します。例: defsum(a,b):print(a b)sum(1,3) ここで: a と b は関数定義のパラメーターです。 1と3は関数に渡されるパラメータ値(実際のパラメータ)です
- Python チュートリアル 535 2025-01-08 20:42:44
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- Python、Transformers、Qwen、Bark を使用した双方向音声サポートを備えた自家製 LLM ホスティング
- この記事では、Python、Transformers ライブラリ、Qwen2-Audio-7B-Instruct、Bark を使用した、ローカルの双方向音声対応 LLM サーバーの構築について詳しく説明します。この設定により、パーソナライズされた音声対話が可能になります。前提条件: 開始する前に、Python3.9、PyTorch、Transformers があることを確認してください。
- Python チュートリアル 686 2025-01-08 20:40:49
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- API データを取得して AWS S3 に保存する方法
- このチュートリアルでは、Python を使用して OpenWeather API からデータを取得し、AWSS3 に保存する方法を示します。この簡単な方法により、後で使用するために API データを取得してクラウドに保存することができます。初めての方でも、手順の概要が明確に説明されています。React を使用した別のアプローチについては、「eo」を参照してください。
- Python チュートリアル 709 2025-01-08 20:39:50
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- uv を使用して Python 環境を管理する
- 面倒な Python 環境管理に別れを告げましょう。 uv は、Python のバージョン管理、仮想環境の作成、パッケージ管理、プロジェクト管理などの問題をワンストップで解決できる効率的で便利なツールです。すぐに始めることができます。この記事では、WindowsPowerShell を例として UV の使用方法を説明します。他のプラットフォームについては、対応する調整について公式ドキュメントを参照してください。 uvuv のインストールは Python に依存しないため、pip または pipx を使用したインストールはお勧めできません。 Windows システムは、PowerShell を通じて次のコマンドを実行することで直接インストールできます: powershell-ExecutionPolicyByPass-c"irmhttps://astr
- Python チュートリアル 411 2025-01-08 18:16:42
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- Python で自動フォーマットとリンティング用に VSCode を構成する方法
- VSCodePython コード自動フォーマットおよびコード インスペクション構成ガイド VSCode は、その柔軟性と強力な機能により、多くの Python 開発者に選ばれるコード エディターとなっていますが、それは数多くあるコード編集および自動化ツールの 1 つにすぎません。ワークフローによっては、開発者は PyCharm、SublimeText、さらには Vim などの他の IDE やエディターを好む場合があります。このガイドでは VSCode に焦点を当て、自動フォーマットとコード インスペクションを設定する方法を示しますが、同様の原則が他のツールにも当てはまります。 Python 開発者は簡潔で読みやすいコードを追求しており、VSCode などのツールは自動フォーマットとコード検査を通じてこのプロセスを簡素化します。このガイドでは、その方法を説明します
- Python チュートリアル 314 2025-01-08 18:14:42
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- PyTorch の CocoDetection (3)
- MeaCoffee を購入☕*メモ:MypostexplainsCocoDetection()usingtrain2014withcaptions_train2014.json、instances_train2014.jsonandperson_ keypoints_train2014.json,val2014withcaptions_val2014.json,instances_val2014.jsonandperson_keypoints_val2014.jsonandtest2017wi
- Python チュートリアル 768 2025-01-08 14:13:41
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- グラフ ニューラル ネットワークを使用した NBA プレーヤーの化学反応の予測
- 皆さんこんにちは、sea_turt1eです。この記事では、私が大好きなスポーツであるナショナル バスケットボール リーグ (NBA) の選手の相性を予測するための機械学習モデルを構築するプロセスと結果を共有します。概要 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) を使用してプレーヤーの相性を予測します。評価指標としては曲線下面積(AUC)を使用します。収束時の AUC は約 0.73 です。トレーニングデータは1996-97シーズンから2021-22シーズンまでをカバーしており、テストには2022-23シーズンのデータが使用されます。注: NBA に関して、この記事の一部の内容は NBA に詳しくない読者にとっては理解しにくいかもしれません。 「化学反応」をより直感的に理解できます。さらに、この記事では NBA に焦点を当てていますが、この方法は他のスポーツにも応用できます。
- Python チュートリアル 1028 2025-01-08 12:15:41
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- プロキシ IP とクローラの異常検出により、データ収集がより安定して効率的になります
- 今日のデータ主導の世界では、ビジネス、研究、市場分析など、さまざまな分野にわたる情報に基づいた意思決定を行うために、効率的で信頼性の高いデータ収集が非常に重要です。
- Python チュートリアル 614 2025-01-08 12:14:40
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- 遺伝的アルゴリズムを使用したドット シミュレーション - パート 1
- このブログ投稿の詳細は、遺伝的アルゴリズム (GA) を使用して、障害物を回避しながらターゲットに向かってナビゲートするドットをシミュレートする魅力的なプロジェクトの詳細です。GA は自然選択を模倣し、ターゲットへの近さに基づいてドットの母集団を繰り返し改善します。
- Python チュートリアル 278 2025-01-08 08:13:46