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第三十篇：Python 进阶-持续集成与持续交付（CI/CD） 1. CI/CD 流程与工具 理解 CI/CD 的概念与重要性 概念： 持续集成（Continuous Integration，CI）：是一种软件开发实践，开发团队成员频繁地将他们的代码更改合并到共享的主分支（通常是每天多次）。每次合并 阅读全文
posted @ 2025-04-10 22:55
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第二十九篇：Python 进阶-容器化与部署 1. Docker 基础 Docker 的概念与工作原理 概念：Docker 是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间 阅读全文
posted @ 2025-04-10 22:55
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第二十八篇：Python 进阶-FastAPI 高级应用 1. 数据验证与序列化 使用 Pydantic 进行数据验证 FastAPI 基于 Pydantic 库进行数据验证。Pydantic 提供了一种强大且简洁的方式来定义数据模型，并自动验证输入数据是否符合这些模型。 首先，导入必要的模块并定义 阅读全文
posted @ 2025-04-10 22:54
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第二十七篇：Python 进阶-微服务开发（以 FastAPI 为例） 1. 微服务架构概念 微服务架构的特点与优势 特点： 单一职责：每个微服务都专注于完成一项特定的业务功能，具有明确的业务边界。例如，在一个电商系统中，可能有用户管理微服务、订单处理微服务、商品管理微服务等，每个微服务只负责自己领 阅读全文
posted @ 2025-04-10 22:54
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第二十六篇：Python 进阶-并发编程新趋势（如 Ray） 1. Ray 简介 Ray 的特点与优势 特点： 分布式计算：Ray 旨在简化分布式应用程序的开发，它允许开发者像编写单机代码一样编写分布式代码。无论是在单个节点上运行还是扩展到集群环境，代码结构基本保持一致。这使得开发人员可以专注于业务 阅读全文
posted @ 2025-04-10 00:08
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第二十五篇：Python 进阶-计算机视觉实战 1. 图像分类实战 构建图像数据集 构建一个图像数据集是图像分类任务的基础，以下是构建图像数据集的一般步骤： 数据收集 确定数据源：可以从公开数据集（如 CIFAR-10、MNIST、Caltech 101/Caltech 256 等）获取数据，也可以 阅读全文
posted @ 2025-04-10 00:08
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第二十四篇：Python 进阶-NLP 实战 1. 文本分类任务 使用机器学习算法（如朴素贝叶斯）进行文本分类 朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，在文本分类任务中表现出色，因其简单高效。以下以 scikit-learn 库中的 MultinomialNB（适用于文本分类的朴素贝叶斯变体） 阅读全文
posted @ 2025-04-10 00:08
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第二十三篇：Python 进阶-自然语言处理基础（NLP） 1. 文本预处理 分词（Tokenization）的方法与工具 分词是将文本分割成一个个单词、子词或符号的过程，它是自然语言处理的基础步骤。 方法 基于空格分词：对于一些简单的文本，单词之间以空格分隔，直接按空格分割文本即可得到单词列表。例 阅读全文
posted @ 2025-04-10 00:07
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第二十二篇：Python 进阶-PyTorch 模型构建 1. 神经网络层与模块 线性层、卷积层等常见层的使用 在 PyTorch 中，神经网络的构建离不开各种层，这些层对输入数据进行不同的变换操作。 线性层（Linear Layer） 线性层也称为全连接层，对输入数据进行线性变换。其数学公式为： 阅读全文
posted @ 2025-04-10 00:07
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第二十一篇：Python 进阶-深度学习框架入门（以 PyTorch 为例） 1. 张量（Tensor）操作 张量的创建、索引与变换 张量（Tensor）是 PyTorch 中最基本的数据结构，类似于 NumPy 的数组，但支持在 GPU 上进行计算，并且可以自动求导。 张量的创建 PyTorch 阅读全文
posted @ 2025-04-10 00:07
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