很多時(shí)候python應(yīng)用需要執(zhí)行一些外部命令來(lái)獲取操作系統(tǒng)的支持。但是python執(zhí)行外部命令的庫(kù)有很多并不知道選擇哪個(gè)會(huì)更好，這時(shí)候小編就要來(lái)推薦subprocess模塊了。這是一個(gè)python自帶的模塊。眾所周知python自帶模塊或許不是最好的，但絕對(duì)是比較好用的。接下來(lái)這篇文章我們就來(lái)看看subprocess的使用詳解吧。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，可以理解成在互聯(lián)網(wǎng)上面爬行的一只蜘蛛，而互聯(lián)網(wǎng)就像一張大網(wǎng)一樣，爬蟲(chóng)可以在這張大網(wǎng)上面爬來(lái)爬去，如果有遇到自己喜歡的獵物（資源）就會(huì)把它抓取下來(lái)。一些不常用的名字還有螞蟻、自動(dòng)索引、模擬程序或者蠕蟲(chóng)，那么，python為什么叫爬蟲(chóng)？
學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)必然會(huì)學(xué)習(xí)到線性代數(shù)（里面的矩陣），因?yàn)椴还苁莕umpy還是tensor，又或者是torch，它們的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算方式都類似于矩陣。然而有些函數(shù)我們是不太熟悉的，今天我們就來(lái)介紹一下pytorch矩陣拼接的函數(shù)——cat()和pytorch矩陣降維的函數(shù)——squeeze()吧。
pytorch統(tǒng)計(jì)模型參數(shù)量可以使用param.numel()來(lái)實(shí)現(xiàn)，接下來(lái)的這篇文章我們就來(lái)看看到底怎么實(shí)現(xiàn)吧。
在使用pytorch的autograd的時(shí)候，難免會(huì)遇到一兩個(gè)的坑等著小伙伴們?nèi)ヌ?。今天小編總結(jié)了一些常見(jiàn)的pytorch的autograd的坑、小伙伴們?cè)诳赐赀@篇總結(jié)后可不能在跳坑了哦。
在 Python 中編程時(shí)，您是否曾經(jīng)需要檢查可迭代對(duì)象中的任何項(xiàng)或所有項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果是否為True？下次您需要這樣做時(shí)，請(qǐng)務(wù)必使用漂亮的函數(shù)any()和all().在本教程中，我們將了解 Pythonany()和all()函數(shù)，并使用簡(jiǎn)單的示例來(lái)了解它們的工作原理。
相信不少小伙伴的python期末大作業(yè)都是實(shí)現(xiàn)一個(gè)什么什么系統(tǒng)。以小編當(dāng)時(shí)的C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)期末大作業(yè)為例，就是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)圖書管理系統(tǒng)?，F(xiàn)在學(xué)python了我們就可以用python實(shí)現(xiàn)圖書管理系統(tǒng)了。接下來(lái)這篇文章我們從圖書管理系統(tǒng)需求分析做起，分析一個(gè)圖書管理系統(tǒng)需要哪些功能，然后通過(guò)代碼實(shí)現(xiàn)他。
在學(xué)習(xí)了python如何解析xml后，很多小伙伴可能會(huì)有這樣的感受——這學(xué)的是啥，怎么那么復(fù)雜？沒(méi)錯(cuò)，內(nèi)置的python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)向來(lái)都是差強(qiáng)人意（實(shí)際上python內(nèi)置庫(kù)已經(jīng)做得很好了，只不過(guò)第三方的庫(kù)做得更好，相比之下就覺(jué)得內(nèi)置庫(kù)不香了）。xml的內(nèi)置標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)其實(shí)并不是最好的xml解析工具，還有有一個(gè)解析xml更加強(qiáng)大的庫(kù)，它就是lxml。
在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候我們會(huì)學(xué)習(xí)到F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()兩個(gè)函數(shù)。這兩個(gè)長(zhǎng)得很像的函數(shù)在功能上有很多相似但又有一些區(qū)別，那么,F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()有什么區(qū)別呢？接下來(lái)的這篇文章告訴你。
