代码编织梦想

在 macos 应用程序(和 ios 应用程序)中嵌入 python 解释器,并成功发布到 app store。_python程序代码嵌入ios系统-爱代码爱编程

当我开始研究这个主题时,我很快意识到大多数指南、教程和 StackOverflow 答案只有部分信息或直接给出错误的建议,这会阻止您在 Apple 的 App Store 上发布您的应用程序。 我不得不争先恐后地完成所有这

swift 准备取代 python,为什么 swift 太早野心勃勃,以及这将如何影响它的未来_swift和python哪个好-爱代码爱编程

在数据科学和机器学习的世界里,没有一种语言可以统治它们。有Matlab,它是具有大量数学背景的人的最爱之一。有R,它是开源的并且有点可破解。还有Julia,这是一个强大的新人,如今受到了很大的关注。 但是有一种语言几乎是所

使用 flet python 框架构建 markdown 编辑器 flutter 应用程序-爱代码爱编程

Flet只是一个 python 框架,它提供了以您喜欢的编程语言构建跨平台应用程序的可能性。在撰写本文时,它仅针对 Python 实现,但已根据其路线图计划支持其他语言,例如 JavaScript/TypeScript、Go

使用 python 构建自动播客视频,将音频转为视频_如何把音频剪辑成视频-爱代码爱编程

播客是信息的下一种形式,人们喜欢它们只是因为您不需要空闲时间来观看视频,您可以简单地收听播客并在此期间完成您的优先任务,而不是只关注视频。 四个月前,我开始了播客,我一直在努力在 Youtube 上发展它,因为最大的观众在

使用 python 构建自动文本摘要器的分步指南_知识大胖的博客-爱代码爱编程

文本摘要是减少文档以生成摘要的过程。此外,互联网上分散着大量信息,自动摘要是一种将重要信息从来源转化为简单形式的简单方法。 通过文本摘要,我们可以节省更多时间来获取所阅读文档的要点。与阅读整个文档相比。 文本摘要分为两类

mems 传感器数据的探索性分析 读取、收集和分析来自 mpu6050 传感器的数据-爱代码爱编程

MEMS(微机电系统)传感器广泛应用于不同的应用,从游戏控制器、智能手机到无人机。在本文中,我将展示如何连接陀螺仪和加速度计传感器、可以从中获取什么样的数据以及如何处理和可视化这些数据。 让我们开始吧。 硬件 MPU-

使用 python 进行市场购物篮分析的指南-爱代码爱编程

了解客户行为对于努力保持竞争力的企业至关重要。市场篮分析是深入了解客户偏好的一项强大技术。这种数据挖掘方法使我们能够发现哪些产品经常被一起购买,为交叉销售、营销策略和库存管理提供有价值的信息。 在本教程中,我们将开始使用

使用 python 进行 nlp:知识图谱 spacy、句子分割、词性标记、依赖解析、命名实体识别等等_知识大胖的博客-爱代码爱编程

概括 在本文中,我将展示如何使用 Python 和自然语言处理构建知识图。 网络图是一种数学结构,用于显示点之间的关系,可以使用无向/有向图结构进行可视化。它是一种映射链接节点的数据库形式。 知识库是来自不同来源的信息

sklearn 的 tf-爱代码爱编程

虽然 TfidfVectorizer 存在解决方案(python - Scikit Learn TfidfVectorizer :如何获取具有最高 tf-idf 分数的前 n 个术语 - Stack Overflow),但它

从数据到运动:python 中的视频生成 使用 moviepy 将 plotly 图表转换为视频-爱代码爱编程

我们都听说(几乎)一切都可以用 Python 实现,但我确实很惊讶地发现moviepy。在本文中,我们将介绍如何使用 DuckDB 进行数据透视,使用数据在 Plotly 中生成 3D 图表,以及使用 Python 从图表图

使用 python 探索医疗保健患者付款人数据 分析患者再入院情况-爱代码爱编程

医疗保健患者付款人索赔数据包含医疗服务的保险索赔信息,例如 PCP 就诊、急诊室就诊、牙科手术、外科手术等。这些数据包含敏感的患者信息,例如会员保险 ID、有关医疗保健服务和程序的详细信息、保险单信息以及保险范围和患者责任成

django 5.0:您等待的 3 个功能将于 2023 年 12 月公开-爱代码爱编程

Django 是一部诞生于昆汀·塔伦蒂诺 (Quentin Tarantino) 头脑中的精彩西部电影,其灵感并非来自基于 Python 的同名 Web 框架。 它最初发布于 17 年前的 2005 年。那一年对人类来说是

使用 pytorch 构建超酷的手写数字分类器-爱代码爱编程

那么,让我们做我们理解的事情吧?呵呵! 我已经讨论人工智能相关的事情很长时间了,并计划提供我在学习人工智能时尝试过的编程示例。 机器学习可能会让人不知所措;它比所有流行语都重要得多! 机器学习彻底改变了我们处理和解决各个

tabula rasa:为什么基于树的算法优于神经网络 基于树的算法是表格数据的赢家-爱代码爱编程

近年来,人工智能取得了长足的进步。ChatGPT震惊了世界。然而,尽管我们已经看到了图像和文本的令人难以置信的应用程序,但表格数据仍然是一个问题。(以至于Kadra 在 2021 年称它们为神经网络的“不可攻克的城堡”)。但

魔方和马尔可夫链 我们使用马尔可夫过程描述获得最优解魔方的概率-爱代码爱编程

魔方是具有巨大状态空间且只有一个解决方案的规划问题的原型。这就是大海捞针的定义。如果没有指导(即使你可以每秒转动面孔 100 次),你可能会度过整个宇宙的年龄而没有成功。一切似乎都涉及庞大的数字。 我们在这里要计算的数量是

使用 python 和蒙特卡罗计算未来股价走势以及历史波动率和隐含波动率-爱代码爱编程

1、简介 预测金融市场是定量精度和全球经济细微差别的复杂融合。在这一探索中,蒙特卡罗模拟脱颖而出,成为首要的统计工具,指导我们对未来股票价格的理解。 这种方法以摩纳哥著名的蒙特卡洛赌场命名,并不依靠运气,而是植根于严格的

使用 python 中的小波变换信号驾驭股票价格的波动 解锁市场信号以获得更清晰的交易洞察-爱代码爱编程

1、简介 股票上涨和下跌,创造出像海浪一样难以预测的模式和走势。然而,就像科学家通过了解下面的水流来预测波浪的运动一样,我们也可以使用类似的工具破译股票市场的一些模式。 通过利用小波变换的力量,我们深入表面,试图揭示驱动

使用 taipy 构建大型数据管道 帮助数据团队轻松构建、运行和管理数据管道。-爱代码爱编程

动机 构建可靠、可扩展、高效且可立即投入生产的数据管道对于当今许多现代企业有效管理和可视化数据以及制定数据驱动的业务决策至关重要。 此外,团队通常需要将数据管道与提供无缝交互的成熟 GUI 应用程序集成。 但随着数据的

使用低代码 taipy 为您的数据项目构建优雅的 web 应用程序 立即构建网络应用程序-爱代码爱编程

如今,当越来越多的企业基于数据推动关键决策时,推动这些关键决策的见解的有效沟通变得非常重要。 在此过程中,企业通常需要有效的低代码工具,例如创建仪表板/网络应用程序以向利益相关者呈现数据,例如以允许他们做出明智决策的方式。

使用 clip 和 streamlit 在 python 中创建图像搜索应用程序-爱代码爱编程

Google Photos 等应用程序可以使用文本查询搜索手机上的图像。值得注意的是,该应用程序不需要您根据图像的内容来标记图像。例如,您可以在 Google 相册应用中搜索猫或汤,并获得相关结果,尽管您的图像缺少文字描述。