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- 나누다：
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- Golang이 앞으로 Python을 대체하게 될까요?
- 최근에는 인터넷 기술의 급속한 발전과 사회의 지속적인 발전에 따라 프로그래밍 언어가 지속적으로 업데이트되었으며 일부 신흥 프로그래밍 언어가 점차 오래된 프로그래밍 언어의 지위를 대체하고 있습니다. 그중에서도 차세대 고성능 프로그래밍 언어인 golang은 많은 기업과 개발자의 첫 번째 선택이 되었습니다. 일부에서는 golang이 미래에 Python을 대체할 수도 있다고 생각하기도 합니다. 간단한 구문과 배우기 쉬운 고급 언어인 Python은 특히 인공 지능, 데이터 과학 및 우리 분야에서 항상 인기 있는 프로그래밍 도구였습니다.
- Golang . flask 742 2023-04-24 16:58:20
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- Python과 JavaScript 중 어느 것이 더 낫습니까?
- 디지털 시대의 지속적인 발전과 함께 IT 산업에서 프로그래밍 언어의 중요성은 점점 더 커지고 있으며, 현재 Python과 JavaScript가 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 두 언어 모두 각자의 특성과 장점이 있는데 어느 언어가 더 좋을까요? 이 기사에서는 독자들이 배우고 사용하기에 적합한 언어를 더 잘 선택할 수 있도록 이 두 언어에 대한 비교 분석을 수행할 것입니다. 1. Python 및 JavaScript 소개 Python은 대화형 프로그래밍 언어로 데이터 분석, 기계 학습, 인공 지능 등에 널리 사용됩니다.
- 프런트엔드 Q&A . flask 3096 2023-04-24 15:17:42
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- Python Celery를 배우고 비동기 작업을 쉽게 완료하세요.
- 최신 웹 애플리케이션은 그 어느 때보다 빠르고 편리하지만, 무거운 작업을 메인 스레드에서 수행하는 대신 시스템의 다른 부분으로 오프로드해야 하는 상황이 여전히 많이 있습니다. 이러한 상황의 예는 다음과 같습니다. 정기 작업 – 특정 간격으로 실행되도록 예약된 작업입니다. 예를 들어 일일, 월간 보고서 생성이 있습니다. 타사 도구 - 애플리케이션은 다른 작업이 먼저 완료될 때까지 기다리지 않고 사용자에게 신속하게 응답을 반환해야 합니다. 예를 들어 이메일, 알림을 보내고 업데이트 진행 상황을 내부 도구에 전달합니다. 장기 실행 작업 – 복잡하거나 리소스가 많이 소요되는 작업을 수행하며 사용자는 작업이 완료될 때까지 기다려야 합니다. 예를 들어. DAG 워크플로우, Map-Reduce 기반 작업, 장기 실행 Spa
- 파이썬 튜토리얼 . flask 1734 2023-04-23 15:31:16
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- 전이학습 기법을 활용한 딥러닝 모델 맞춤형 훈련
- 번역기 | 검토자 Zhu Xianzhong | Sun Shujuan 전이 학습은 훈련되거나 사전 훈련된 신경망에 적용되는 방법이며, 이러한 사전 훈련된 신경망은 훈련된 수백만 개의 데이터를 사용하여 구축됩니다. 포인트들. 현재 이 기술의 가장 잘 알려진 용도는 심층 신경망을 훈련하는 것입니다. 이 방법은 더 적은 데이터를 사용하여 심층 신경망을 훈련하는 데 좋은 성능을 보여주었습니다. 실제로 이 기술은 데이터 과학 분야에서도 유용합니다. 왜냐하면 대부분의 실제 데이터에는 일반적으로 강력한 딥 러닝 모델을 훈련하기 위한 수백만 개의 데이터 포인트가 없기 때문입니다. 현재 수백만 개의 데이터 포인트를 사용하여 훈련되고 최대 정확도로 복잡한 딥 러닝 신경망을 훈련하는 데 사용할 수 있는 많은 모델이 존재합니다.
- 일체 포함 . flask 1656 2023-04-23 08:13:06
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- Docker 관리 시스템을 설계하는 방법
- Docker는 현대 기업의 필수 도구가 되어 애플리케이션의 패키징, 배송 및 배포를 단순화합니다. 그러나 Docker에는 애플리케이션, 이미지 및 컨테이너를 관리하기 위해 많은 명령이 필요합니다. 대규모 Dockerized 애플리케이션을 관리하는 기업의 경우 이는 매우 지루하고 복잡할 수 있습니다. 따라서 강력한 Docker 관리 시스템을 설계하는 것이 중요합니다. Docker 관리 시스템을 설계할 때 다음 측면을 고려해야 합니다. 1. 아키텍처 설계 Docker 관리 시스템은 일반적으로 We를 포함하여 여러 모듈로 나눌 수 있습니다.
- Docker . flask 693 2023-04-18 10:35:51
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- 데이터 과학을 위한 9가지 매우 유용한 Python 라이브러리
- 이 기사에서는 panda, scikit-learn 및 matplotlib와 같은 보다 일반적인 라이브러리 외에 데이터 과학 작업을 위한 일부 Python 라이브러리를 살펴보겠습니다. panda 및 scikit-learn과 같은 라이브러리는 기계 학습 작업에 일반적으로 사용되지만 이 분야의 다른 Python 제품을 이해하는 것은 항상 유익합니다. 1. Wget 인터넷에서 데이터를 추출하는 것은 데이터 과학자의 중요한 작업 중 하나입니다. Wget은 인터넷에서 비대화형 파일을 다운로드하는 데 사용할 수 있는 무료 유틸리티입니다. HTTP, HTTPS 및 FTP 프로토콜은 물론 HTTP 프록시를 통한 파일 검사도 지원합니다.
- 파이썬 튜토리얼 . flask 994 2023-04-17 09:25:08
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- Python 코드를 API로 빠르게 전환하는 방법
- API 개발이라고 하면 DjangoRESTFramework, Flask, FastAPI를 떠올릴 수 있습니다. 예, API를 작성하는 데 사용할 수 있습니다. 하지만 오늘 공유되는 프레임워크를 사용하면 기존 기능을 더 빠르게 API로 변환할 수 있습니다. Sanic 소개 Sanic[1]은 성능 향상을 위해 설계된 Python3.7+ 웹 서버 및 웹 프레임워크입니다. Python 3.5에 추가된 async/await 구문을 사용할 수 있으므로 효과적으로 차단을 방지하고 응답 속도를 향상시킬 수 있습니다. Sanic은 간단하고 빠른 생성 및 출시 방법을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
- 파이썬 튜토리얼 . flask 2091 2023-04-14 18:28:10
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- Windows에서 Python 코드를 작성하기 위한 최고의 조합!
- Windows에서 Python 개발을 수행하는 방법은 무엇입니까? 전문가처럼 일반 텍스트 편집기를 사용해야 합니까, 아니면 좀 더 완전한 IDE를 사용해야 합니까? 내장된 명령줄 도구를 사용해야 합니까, 아니면 새 터미널을 설치해야 합니까? 이 기사에서는 Python 개발을 보호하기 위해 Microsoft에서 공식적으로 유지 관리하는 MS Terminal 및 VS Code를 사용하는 방법을 보여줍니다. Windows 사용의 가장 큰 이점 중 하나는 응용 프로그램이 너무 많고 강력한 GPU라도 여가 시간에 다른 "작업"을 수행할 수 있다는 것입니다. 그러나 Linux나 macOS와 달리 Windows에서 개발하는 경우 파일 인코딩이든 환경 제어든 항상 많은 문제에 직면하게 됩니다.
- 파이썬 튜토리얼 . flask 888 2023-04-14 13:31:03
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- 10가지 유용한 Python 유틸리티 라이브러리를 사용해 보시기 바랍니다!
- 나는 왜 파이썬을 좋아하는가? Python이 초보자를 위한 배우기 쉬운 프로그래밍 언어인 또 다른 이유는 바로 사용할 수 있는 수많은 타사 라이브러리와 Python을 진정으로 강력하고 인기 있게 만드는 230,000개의 사용자 기여 패키지 때문입니다. 이 기사에서는 가장 유용한 소프트웨어 패키지 중 10개를 선택하고 해당 패키지의 기능과 특징을 설명했습니다. 1. DashDash는 JavaScript 없이 웹 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 라이브러리입니다. Dash는 분석 웹 애플리케이션을 생성하기 위한 사용자 인터페이스 라이브러리이기도 합니다. 데이터 분석, 데이터 마이닝, 시각화, 모델링, 장비 제어 및 보고를 위해 Python을 사용하는 사용자는 즉시 시작할 수 있습니다.
- 파이썬 튜토리얼 . flask 2915 2023-04-13 09:43:12
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- ASGI 설명: Python 웹 개발의 미래
- 번역기 | 검토자: Li Rui | Sun Shujuan Python 웹 애플리케이션은 오랫동안 웹 서버와 통신하는 방법을 설명하는 WSGI(웹 서버 게이트웨이 인터페이스) 표준을 따라왔습니다. 2003년에 처음 소개되어 2010년에 업데이트된 WSGI는 Python 2.2에서 기본적으로 사용할 수 있는 구현하기 쉬운 기능에만 의존합니다. 그 결과, WSGI는 모든 주요 Python 웹 프레임워크에 빠르게 통합되었으며 Python 웹 개발의 초석이 되었습니다. 2022년으로 빨리 감으세요. Python2는 더 이상 사용되지 않으며 Python에는 이제 네트워크 호출과 같은 비동기 작업을 처리하기 위한 기본 구문이 있습니다. 기본적으로 동기식 동작을 가정하는 WSGI 및 기타 표준은
- 파이썬 튜토리얼 . flask 1563 2023-04-12 22:37:03
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- Windows에서 Python 코드를 작성하는 방법은 무엇입니까? 뛰어난 전략이 온다!
- Windows에서 Python 개발을 수행하는 방법은 무엇입니까? 전문가처럼 일반 텍스트 편집기를 사용해야 합니까, 아니면 좀 더 완전한 IDE를 사용해야 합니까? 내장된 명령줄 도구를 사용해야 합니까, 아니면 새 터미널을 설치해야 합니까? Windows 사용의 가장 큰 이점 중 하나는 응용 프로그램이 너무 많고 강력한 GPU라도 여가 시간에 다른 "작업"을 수행할 수 있다는 것입니다. 그러나 Linux나 macOS와는 달리 Windows에서 개발하는 경우에는 파일 인코딩, 환경 제어, 프로젝트 컴파일 등 항상 많은 어려움에 직면하게 됩니다. 개발 프로세스 중에는 항상 마법같은 이득이 있을 것입니다. 이는 초보자에게 특히 두드러집니다. 특정 라이브러리를 설치할 때 다양한 종속성 오류가 발생할 수 있습니다.
- 파이썬 튜토리얼 . flask 1848 2023-04-12 22:22:07
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- ChatGPT 공유-LLM 애플리케이션 개발 방법
- 1 배경 ChatGPT는 업계 각계에서 대규모 언어 모델과 일반 인공 지능에 대해 논의하고 있습니다. AI는 50여년의 발전을 거쳐 지금은 산업구조의 수평적 발전의 중요한 시기를 맞이하고 있습니다. 이러한 변화는 "사전 훈련 + 미세 조정"에서 "사전 훈련, 프롬프트 및 예측"으로 진화한 NLP 분야의 패러다임 전환에서 비롯됩니다. 이 새로운 모델에서는 다운스트림 작업이 사전 훈련된 모델에 맞춰 조정되므로 대규모 모델이 여러 작업에 적합해집니다. 이러한 변화는 AI 산업에서 수평적 분업의 기반을 마련했고, 대형 언어 모델이 인프라화되면서 사용자와 모델을 연결하는 데 주력하는 프롬프트엔지니어링(Prompt Engineering) 기업이 속속 등장했다. AI 산업의 분업은 기본 인프라(클라우드 서비스)를 포함하여 초기에 구체화되었습니다.
- 일체 포함 . flask 2475 2023-04-12 21:43:04
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- Flask를 사용하여 Kubernetes에서 Python 마이크로서비스 구축
- 마이크로서비스는 DDD(Domain Driven Design)를 따르며 개발 플랫폼과 독립적입니다. Python 마이크로서비스도 예외는 아닙니다. Python3의 객체 지향 특성으로 인해 DDD 측면에서 서비스 모델링이 더 쉬워졌습니다. 마이크로서비스 아키텍처의 힘은 다국어 특성에 있습니다. 기업은 기능을 마이크로서비스 세트로 세분화하고 각 팀은 플랫폼을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 우리의 사용자 관리 시스템은 추가, 찾기, 검색 및 로그 서비스라는 네 가지 마이크로서비스로 분해되었습니다. 추가 서비스는 Java 플랫폼에서 개발되고 탄력성과 확장성을 위해 Kubernetes 클러스터에 배포됩니다. 이는 나머지 서비스도 Java로 개발해야 한다는 의미는 아닙니다. 개별 서비스에 적합한 플랫폼을 자유롭게 선택할 수 있습니다.
- 파이썬 튜토리얼 . flask 1431 2023-04-12 20:58:12
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- 데이터 과학 효율성을 향상시키는 8개의 Python 라이브러리!
- 1. OptunaOptuna는 기계 학습 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 자동으로 찾을 수 있는 오픈 소스 하이퍼파라미터 최적화 프레임워크입니다. 가장 기본적이고 아마도 잘 알려진 대안은 sklearn의 GridSearchCV입니다. 이는 여러 하이퍼 매개변수 조합을 시도하고 교차 검증을 기반으로 가장 적합한 것을 선택합니다. GridSearchCV는 이전에 정의된 공간 내에서 조합을 시도합니다. 예를 들어, 임의 포리스트 분류기의 경우 여러 다른 트리의 최대 깊이를 테스트할 수 있습니다. GridSearchCV는 각 하이퍼파라미터에 대해 가능한 모든 값을 제공하고 모든 조합을 살펴봅니다. Optuna는 정의된 검색 공간 내의 자체 시도 기록을 사용하여 다음에 시도할 값을 결정합니다.
- 파이썬 튜토리얼 . flask 1540 2023-04-12 19:46:15
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- 데이터 과학 생산성을 높이고 귀중한 시간을 절약할 수 있는 8개의 Python 라이브러리
- 데이터 과학을 할 때 코딩하고 컴퓨터가 무언가를 실행할 때까지 기다리는 데 많은 시간을 낭비할 수 있습니다. 그래서 저는 여러분의 소중한 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 Python 라이브러리를 선택했습니다. 1. OptunaOptuna는 기계 학습 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 자동으로 찾을 수 있는 오픈 소스 하이퍼파라미터 최적화 프레임워크입니다. 가장 기본적이고 아마도 잘 알려진 대안은 sklearn의 GridSearchCV입니다. 이는 여러 하이퍼 매개변수 조합을 시도하고 교차 검증을 기반으로 가장 적합한 것을 선택합니다. GridSearchCV는 이전에 정의된 공간 내에서 조합을 시도합니다. 예를 들어, 임의 포리스트 분류기의 경우 여러 다른 트리의 최대 깊이를 테스트할 수 있습니다. 그리드씨
- 파이썬 튜토리얼 . flask 1225 2023-04-12 17:01:19
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2023-02-02
귀여운 여름 요소 벡터 자료(EPS+PNG)
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2024-05-09
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이것은 빨간색 2023년 졸업 배지 벡터 자료로, 총 4개이며 JPG 미리보기를 포함하여 AI, EPS 및 PNG 형식으로 사용할 수 있습니다.
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2024-02-29
노래하는 새와 꽃 디자인 봄 배너 벡터 자료로 가득 찬 카트(AI+EPS)
노래하는 새와 꽃이 가득한 수레로 디자인된 봄 배너 벡터 자료입니다. JPG 미리보기를 포함하여 AI 및 EPS 형식으로 제공됩니다.
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2024-02-29
가정 장식 청소 및 수리 서비스 회사 웹사이트 템플릿
가정 장식 청소 및 유지 관리 서비스 회사 웹 사이트 템플릿은 가정 장식, 청소, 유지 관리 및 기타 서비스 조직을 제공하는 홍보 웹 사이트에 적합한 웹 사이트 템플릿 다운로드입니다. 팁: 이 템플릿은 Google 글꼴 라이브러리를 호출하므로 페이지가 느리게 열릴 수 있습니다.
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2024-05-09
신선한 색상의 개인 이력서 가이드 페이지 템플릿
신선한 컬러 매칭 개인 구직 지원 이력서 가이드 페이지 템플릿은 신선한 컬러 매칭 스타일에 적합한 개인 구직 이력서 작업 표시 가이드 페이지 웹 템플릿 다운로드입니다. 팁: 이 템플릿은 Google 글꼴 라이브러리를 호출하므로 페이지가 느리게 열릴 수 있습니다.
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2024-02-29
디자이너 크리에이티브 작업 이력서 웹 템플릿
디자이너 크리에이티브 작업 이력서 웹 템플릿은 다양한 디자이너 직위에 적합한 개인 작업 이력서 표시를 위한 다운로드 가능한 웹 템플릿입니다. 팁: 이 템플릿은 Google 글꼴 라이브러리를 호출하므로 페이지가 느리게 열릴 수 있습니다.
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2024-02-28
현대 엔지니어링 건설 회사 웹사이트 템플릿
현대 엔지니어링 및 건설 회사 웹 사이트 템플릿은 엔지니어링 및 건설 서비스 산업 홍보에 적합한 다운로드 가능한 웹 사이트 템플릿입니다. 팁: 이 템플릿은 Google 글꼴 라이브러리를 호출하므로 페이지가 느리게 열릴 수 있습니다.
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2024-02-28
