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  • BlockBuster 소개: 내 asyncio 이벤트 루프가 차단되나요?
    BlockBuster 소개: 내 asyncio 이벤트 루프가 차단되나요?
    Python 3.5에서는 동시성을 처리하기 위해 스레드 대신 비동기 I/O를 도입했습니다. Python의 비동기 I/O 및 asyncio 구현의 장점은 메모리를 많이 사용하는 운영 체제 스레드를 생성하지 않음으로써 시스템이 더 적은 리소스를 사용하고 확장성이 높다는 것입니다. 또한 asyncio에서는 스케줄링 지점이 대기 구문을 통해 명확하게 정의되는 반면, 스레드 기반 동시성에서는 GIL이 예측할 수 없는 코드 지점에서 해제될 수 있습니다. 결과적으로 asyncio 기반 동시성 시스템은 이해하고 디버깅하기가 더 쉽습니다. 결국 asyncio 작업이 취소될 수 있는데, 이는 스레드를 사용할 때 쉽지 않습니다. 그러나 이러한 이점을 실제로 활용하려면 비동기 코루틴에서 호출을 차단하지 않는 것이 중요합니다. 통화를 차단하면
    파이썬 튜토리얼 936 2025-01-09 06:29:43
  • 실용적인 가이드로 Python을 배우기 위한 로드맵
    실용적인 가이드로 Python을 배우기 위한 로드맵
    Python: 2025년 및 그 이후의 학습을 위한 실용 가이드 Python은 데이터 과학, 웹 개발, 인공 지능, 스크립팅 등 모든 곳에서 사용됩니다. 프로그래밍을 처음 접하는 사람이든, 직업 방향을 바꾸고 싶은 사람이든, 2025년에도 Python을 배우는 것이 여전히 가치가 있는지 궁금할 것입니다. 스포일러 경고: 그만한 가치가 있습니다. 그러나 학습에 대한 접근 방식이 중요합니다. 기술 환경은 지난 몇 년 동안 극적으로 변화했습니다. 해고, 새로운 기술 동향, 특정 도구의 흥망성쇠로 인해 오늘날 Python 개발자의 의미가 모두 바뀌었습니다. 그래서 2025년 Python 생태계를 탐색하고 진정으로 유용한 기술을 구축하는 방법에 대한 저의 의견은 다음과 같습니다. Python은 여전히 ​​중요합니다. 우선, Python은 사라지지 않습니다. 수십 년 동안 그래왔어
    파이썬 튜토리얼 949 2025-01-09 06:23:44
  • PyTorch의 CocoCaptions (1)
    PyTorch의 CocoCaptions (1)
    BuyMeaCoffee😄*메모:Mypost는 CocoDetection()usingtrain2014withcaptions_train2014.json,instances_train2014.jsonandperson_keypoints_train2014.json,val2014withcaptions_val2014.json,instances_val2014.jsonandperson_keypoints_val2014.jsonandtest2017wi를 설명합니다.
    파이썬 튜토리얼 853 2025-01-09 06:20:41
  • Python에서 로컬로 개인 커리큘럼을 구축하는 방법
    Python에서 로컬로 개인 커리큘럼을 구축하는 방법
    학습 사례 이 기사의 목적은 Mode의 SQL 튜토리얼과 Kevin Li의 SQL 학습 방법을 매력적인 HackerNews 토론과 결합하여 사용하는 방법을 설명하는 것입니다. 저는 Mode의 SQL 튜토리얼을 이용하여 SQL을 배우기 시작했고 Kevin Li가 제안하는 효율적인 학습 전략을 발견했습니다. 그의 접근 방식은 세 가지 핵심 사항을 강조합니다. 기본 사항을 빠르게 식별합니다. 전문가가 되기 위한 개인 학습 과정을 구축하고 '초보 전문가'가 되는 함정을 피하세요. 초기 기억력을 강화하기 위해 처음 15~20시간 동안은 공부에 집중하고, 그 다음에는 속도를 늦추며 단계별로 진행합니다. 개인 SQL 학습 과정을 구축하기 위해 Mode의 SQL 자습서를 사용합니다. 진행 상황을 추적하기 위해 ID(MST)를 추가하고 Beaut를 사용했습니다.
    파이썬 튜토리얼 1078 2025-01-09 06:15:41
  • 더욱 빨라진 Python 린터 및 포맷터
    더욱 빨라진 Python 린터 및 포맷터
    매우 빠른 코드 검사 및 서식 지정 도구인 Ruff를 사용하여 Python 개발 효율성을 높이세요. 핵심 기능: 번개 같은 속도: 기존 도구보다 10~100배 빠름 간편한 설치: pip를 통해 설치, pyproject.toml 구성 파일 지원 다양한 구성: 내장 캐싱, 복구 지원 및 800개 이상의 내장 규칙 편집기 통합: 기본 제공 VSCode와 같은 편집기 통합. 친숙한 단일 웨어하우스 관리: 계층적 및 계단식 구성을 지원합니다. 자세히 알아보기: https://docs.astral.sh/ruff/
    파이썬 튜토리얼 346 2025-01-08 20:45:51
  • 소규모 개발팀을 위한 CI/CD 파이프라인 테스트.
    소규모 개발팀을 위한 CI/CD 파이프라인 테스트.
    효율적인 CI/CD 파이프라인 테스트로 소규모 팀이라도 쉽게 제어할 수 있습니다! CI/CD 파이프라인은 소프트웨어 품질을 보장하고 배포 위험을 줄이며 개발 프로세스를 간소화하는 데 중요합니다. 귀하와 같은 소규모 개발 팀의 경우 어떤 테스트를 포함해야 하고 어디에 선을 그어야 하는지 아는 것이 중요합니다. DevOps 서비스 및 솔루션을 활용하면 제한된 리소스로도 맞춤형 테스트 모범 사례를 구현할 수 있습니다. CI/CD 파이프라인 테스트의 목적 CI/CD 파이프라인은 지속적인 통합과 지속적인 배포 방식을 통합하여 코드 구성, 테스트 및 배포를 자동화합니다. 파이프라인 테스트의 목표는 다음과 같습니다. 안정성 보장: 버그가 프로덕션에 도달하기 전에 잡아냅니다. 속도 향상: 개발자가 혁신에 집중할 수 있도록 반복적인 작업을 자동화합니다.
    파이썬 튜토리얼 655 2025-01-08 20:43:47
  • Python의 함수에 대해 알아야 할 모든 것
    Python의 함수에 대해 알아야 할 모든 것
    Python 함수에 대한 자세한 설명: 정의, 호출 및 매개변수 유형 함수 정의 및 동작 함수는 필요할 때만 실행되는 재사용 가능한 코드 블록입니다. Python에서는 def 키워드를 사용하여 함수를 정의합니다. 예를 들어, 다음 코드는 합계 함수를 정의합니다: defsum(a,b):print(a b) 이 함수는 두 정수 a와 b의 합계를 계산합니다. 두 숫자의 합을 구해야 할 경우 sum(a,b) 함수를 직접 호출할 수 있습니다. 함수 호출 함수를 호출한다는 것은 함수 이름 뒤에 괄호를 사용하여 함수 내부의 코드를 실행하는 것을 의미합니다. 예: defsum(a,b):print(a b)sum(1,3)여기에서 a와 b는 함수 정의의 매개변수입니다. 1과 3은 함수에 전달되는 매개변수 값(실제 매개변수)이다.
    파이썬 튜토리얼 534 2025-01-08 20:42:44
  • Python, Transformers, Qwen 및 Bark를 사용하여 양방향 음성을 지원하는 홈메이드 LLM 호스팅
    Python, Transformers, Qwen 및 Bark를 사용하여 양방향 음성을 지원하는 홈메이드 LLM 호스팅
    이 문서에서는 Python, Transformers 라이브러리, Qwen2-Audio-7B-Instruct 및 Bark를 사용하여 로컬, 양방향 음성 지원 LLM 서버를 구축하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 이 설정을 통해 개인화된 음성 상호 작용이 가능합니다. 전제 조건: 시작하기 전에 Python 3.9, PyTorch, Transformers가 있는지 확인하세요.
    파이썬 튜토리얼 685 2025-01-08 20:40:49
  • API 데이터를 가져와 AWS S3에 저장하는 방법
    API 데이터를 가져와 AWS S3에 저장하는 방법
    이 자습서에서는 Python을 사용하여 OpenWeather API에서 데이터를 검색하고 AWS3에 저장하는 방법을 보여줍니다. 이 간단한 방법을 사용하면 나중에 사용할 수 있도록 API 데이터를 가져와 클라우드에 저장할 수 있습니다. 처음 접하는 경우에도 단계가 명확하게 설명되어 있습니다. React를 사용하는 다른 접근 방식은 다음을 참조하세요.
    파이썬 튜토리얼 708 2025-01-08 20:39:50
  • uv를 사용하여 Python 환경 관리
    uv를 사용하여 Python 환경 관리
    번거로운 Python 환경 관리는 이제 그만! uv는 Python 버전 관리, 가상 환경 생성, 패키지 관리, 프로젝트 관리 및 기타 문제를 한 번에 빠르고 쉽게 해결할 수 있는 효율적이고 편리한 도구입니다. 이 문서에서는 WindowsPowerShell을 예로 들어 UV 사용을 보여줍니다. 다른 플랫폼의 경우 해당 조정에 대한 공식 문서를 참조할 수 있습니다. uvuv 설치는 Python에 의존하지 않으므로 pip 또는 pipx를 사용한 설치는 권장되지 않습니다. PowerShell을 통해 다음 명령을 실행하여 Windows 시스템을 직접 설치할 수 있습니다. powershell-ExecutionPolicyByPass-c"irmhttps://astr
    파이썬 튜토리얼 409 2025-01-08 18:16:42
  • Python에서 자동 서식 지정 및 Linting을 위해 VSCode를 구성하는 방법
    Python에서 자동 서식 지정 및 Linting을 위해 VSCode를 구성하는 방법
    VSCodePython 코드 자동 서식 지정 및 코드 검사 구성 가이드 VSCode는 유연성과 강력한 기능으로 인해 많은 Python 개발자가 선택하는 코드 편집기가 되었지만 많은 코드 편집 및 자동화 도구 중 하나일 뿐입니다. 워크플로에 따라 개발자는 PyCharm, SublimeText 또는 Vim과 같은 다른 IDE나 편집기를 선호할 수 있습니다. 이 가이드에서는 VSCode에 중점을 두고 자동 서식 지정 및 코드 검사를 설정하는 방법을 보여 주지만 다른 도구에도 유사한 원칙이 적용됩니다. Python 개발자는 간결하고 읽기 쉬운 코드를 위해 노력하고 있으며 VSCode와 같은 도구는 자동 서식 지정 및 코드 검사를 통해 이 프로세스를 단순화합니다. 이 가이드에서는 방법을 알려드리겠습니다.
    파이썬 튜토리얼 314 2025-01-08 18:14:42
  • PyTorch의 CocoDetection (3)
    PyTorch의 CocoDetection (3)
    BuyMeaCoffee😄*메모:Mypost는 CocoDetection()usingtrain2014withcaptions_train2014.json,instances_train2014.jsonandperson_keypoints_train2014.json,val2014withcaptions_val2014.json,instances_val2014.jsonandperson_keypoints_val2014.jsonandtest2017wi를 설명합니다.
    파이썬 튜토리얼 768 2025-01-08 14:13:41
  • 그래프 신경망을 사용하여 NBA 선수 조직력 예측
    그래프 신경망을 사용하여 NBA 선수 조직력 예측
    안녕하세요 여러분, 제 이름은 sea_turt1e입니다. 이 글에서는 제가 너무 좋아하는 스포츠인 NBA(National Basketball League)에서 선수 케미스트리를 예측하기 위해 머신러닝 모델을 구축하는 과정과 결과를 공유하겠습니다. 개요 그래프 신경망(GNN)을 사용하여 플레이어 화학을 예측합니다. 평가 지표로는 곡선 아래 면적(AUC)을 사용합니다. 수렴 시 AUC는 약 0.73입니다. 훈련 데이터는 1996~97시즌부터 2021~22시즌까지이며, 테스트에는 2022~23시즌 데이터를 사용했다. 참고: NBA와 관련하여 이 기사의 일부 내용은 NBA에 익숙하지 않은 독자에게는 이해하기 어려울 수 있습니다. "화학반응"은 보다 직관적인 관점에서 이해될 수 있습니다. 또한 이 기사는 NBA에 초점을 맞추고 있지만 이 방법은 다른 스포츠에도 적용할 수 있습니다.
    파이썬 튜토리얼 1028 2025-01-08 12:15:41
  • 프록시 IP 및 크롤러 이상 탐지로 데이터 수집이 더욱 안정적이고 효율적으로 이루어집니다.
    프록시 IP 및 크롤러 이상 탐지로 데이터 수집이 더욱 안정적이고 효율적으로 이루어집니다.
    오늘날의 데이터 중심 세계에서 효율적이고 신뢰할 수 있는 데이터 수집은 비즈니스, 연구 및 시장 분석을 포함한 다양한 부문에 걸쳐 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 그러나 웹 사이트에서 사용하는 점점 더 정교해지는 스크래핑 방지 조치는
    파이썬 튜토리얼 613 2025-01-08 12:14:40
  • 유전자 알고리즘을 사용한 도트 시뮬레이션 - 1부
    유전자 알고리즘을 사용한 도트 시뮬레이션 - 1부
    이 블로그 게시물 세부 사항은 GA(age neticalgorithm)를 사용하여 장애물을 피하면서 대상을 향해 이동하는 것을 시뮬레이션하는 매력적인 프로젝트에 대해 설명합니다. GA는 자연 선택을 모방하여 대상에 대한 근접성을 기반으로 점의 인구를 반복적으로 향상시킵니다. 유전 알고리즘 구현
    파이썬 튜토리얼 278 2025-01-08 08:13:46

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