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每天5分钟,轻松学编程
变量命名是编程中非常基础的一个操作。所有的编程入门书籍都会提及,所有编程学习者也都了解过。
什么意思?就是说,当你被一段代码整不会了,怎么看也看不出问题出在哪里的时候。你可以对着一只小黄鸭,一行一行解释你的代码。不仅解释代码的功能,你最好还要告诉鸭子你到底想实现什么目标,以及你打算通过什么样的方法实现,为什么要这么实现等等。当你说着说着说着,哎,突然你就明白问题在哪了。就是这么的神奇。
用此框架代码看起来与一般代码稍有不同,它更像一个配置脚本,其中会出现很多未定义的方法和变量,因此在很多编辑器里会提示有错,但其实是可以运行的,无需手动增加 import。这也是为什么你会看到我视频里的代码截图有大量的下划线。
在之前的文章 用ChatGPT写一个数据采集程序 中,我们演示了如何用 ChatGPT 辅助编写代码。
既然ChatGPT可以理解并生成代码,那么自然而然,它的作用不仅仅是帮助学习代码,同样也可以直接用在实际的软件开发当中。
写代码,不可避免地会出现bug。很多人在初学编程的时候,当写完程序运行时,发现结果与自己预料中的不同,或者程序意外中止了,就一时没了想法,不知道该从何下手,只能反复重新运行程序,期待忽然有次结果就对了。
关于ChatGPT的能力,大家想必都已听说,很多同学应该都亲自体验过了。其在自然语言处理方面的出色表现,绝对是颠覆了之前大众对人工智能的印象
不要只把你不懂的地方拿出来问而不提及问题的前因后果,否则回答者可能无法明白你的问题。尽量客观描述问题,而不是只说自己的理解和假设。在客观描述的基础上,你可以再加上自己的判断和尝试解决的结果。
ChatGPT 虽然很能“聊”,但它并了解你的产品啊。就好比你把郭德纲喊来做你的客服,他也并不会比一个经过培训的客服人员做得更好。
大家都知道最近AI是非常的火,哪怕你不关心科技圈的新闻,也一定不止一次看到ChatGPT、AI画画之类的内容。
ChatGPT是OpenAI开发的一种自然语言处理工具。它基于Transformer架构,是一种预训练语言模型,已经在多种语言和任务中被训练过。它可以生成文本,回答问题,对话,摘要,翻译等。
没用之前,看网上直接吹爆,什么“可以自己写代码、debug”,“制定了毁灭人类的计划”。于是赶紧去试了下。
虽然剧中说是“C语言期中考试”,但这位同学的代码名叫 draw2.py,一个典型的 Python 文件,再结合截图中的 pen.forward、pen.setpos 等方法来看,应该是用 turtle 海龟作图库来画爱心。
关于分解质因数:每个合数都可以写成几个质数相乘的形式,其中每个质数都是这个合数的因数,把一个合数用质因数相乘的形式表示出来,叫做分解质因数。分解质因数只针对合数。
你小时候有没有玩过这样一种玩具:一块硬纸,一面画着一只鸟,一面画着一个笼子。硬纸下粘上一根细棒。用手来回转动细棒,让硬纸的两面快速交替出现,就会看见鸟被关在了笼子里。
在实际的探月过程中,这些操作都是由程序精确测量和控制的。而在这个游戏里,则需要玩家手动完成 降落 和 上升对接 这两个操作。
但往前几年,其实还有另一个非常火的体感游戏设备,就是 xbox 上的 kinect。和 switch 用带有传感器的手柄来识别玩家动作不同,kinect 使用的是一组摄像头,通过图像来识别玩家的动作。
另外还有个叫做 pgzero 的游戏开发库,里面有一个可以播放音符的方法。
不同操作系统都有非常多的系统命令,本文只说说最最简单的,让你有一个基本的了解。
虽然还很“年轻”,名气还不够“出圈”,但 DPU(Data Processing Unit)当下发展迅速,正在成为以数据为中心的加速计算模型的第三个计算单元:CPU 用于通用计算,GPU 用于加速计算,DPU 则进行数据处理。CPU、GPU、DPU 正在成为未来数据中心的三大支柱。
别说刚刚踏入社会意气风发的00后了,就我这样已经毕业十年的老码农,也憧憬可以通过自己的努力年入百万不是嘛。
在Photoshop等多种设计软件中,画曲线时主要用到的是就是贝赛尔曲线,就是类似于上图中的这个曲线,设计师们可以通过控制中间的控制点来画出自己需要的曲线。
首先需要安装配置好appium自动化测试工具。appium是一个开源、跨平台的测试框架,可以用来测试原生及混合的移动端应用,支持IOS、Android及FirefoxOS平台。大致流程:先在官网(appium.io)下载安装appium,然后安装Android SDK(我的方法是安装Android Studio,在它里面可以安装Android SDK),最后再安装JAVA,并配置JAVA_HOME和CLASSPATH两个参数的环境变量,然后就可以使用appium啦!
不过在实际开发中,除非有特殊需求,或者和你的合作开发者有仇,否则不太建议用这种方式来设定字典的键。
Python 语言的优点可以列举出许多,语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但是世界上没有有完美的东西,python 一个明显缺点就是运行速度慢,至少跟 C 语言没法比。
我们知道,在 python 中要获取一个变量的值,必须是先给它赋值过,不然就是未定义。那么这个 i,代码中没有显式的赋值,在循环体之外还可以用吗?
不过有时候,当我在命令行环境下写代码的时候,懒得再切换到浏览器里等待页面的加载。
通常我们用的都是“十进制”,也就是每一位有10个数,到10的时候会升位。所以二进制就是每一位只有2个数(0和1),到2就会升位
首先一点,这个游戏有30个建筑,但是只有9块地,同时会有各种不同的政策影响建筑的收益。所以,安放不同建筑是会影响收益高低的,且在一定的条件之下必然存在一个最优的摆放方式。这实际上就是算法中一个典型的最优化问题。
首先这个名字很长的,就是上面 GDP 图表的作者 Jannchie见齐 基于 D3.js 开发的 将历史数据排名转化为动态柱状图图表 的项目,并在 github 上开源了。
除了这个节点,最近我又沉迷另一个 dataisbeautiful 的节点,上面有大量数据可视化的作品。不过,由于网站是全英文,加上访问有些不稳定,估计大家看起来不大方便。所以我今天挑选最近看到的几个不错的可视化案例分享一下,都附了具体的链接供进一步了解。
Scratch 是麻省理工学院(MIT)为儿童学习编程而设计开发的一款工具。使用者不用去记复杂的语法,甚至不需要会英语,就可以创建自己的程序、动画、游戏等作品。构成程序的命令和参数通过积木形状的模块来实现,用鼠标拖动模块到程序编辑栏,像搭积木一样就可以实现编程了。
这道题,如果你网上搜一下,会有很多地方用各种语言写过。一般来说是迭代(循环)和递归两种解法。不过我当年看到这道题的时候,就觉得这个很适合用面向对象的思想来实现,因为母牛就是一种类型,每头母牛都是这个类型的一个实例。这个思路你也可以考虑下。
首先是点阵字的概念:点阵字体是把每一个字符都分成 n * n 个点,然后用每个点的虚实来表示字符的轮廓。点阵字体也叫位图字体,其中每个字形都以一组二维像素信息表示。
当一个飞行器飞过一个行星时,如果距离较近,就会受到行星的引力影响:靠近时会逐渐加速,远离时会逐渐减速。由于能量守恒,飞行器在进入和离开行星轨道时,与行星的相对速度大小没有变化
于是就有机智的程序员开发出了亲戚关系计算器,可以通过指定关系的叠加,计算出互相之间的关系称谓,有的还可以通过称呼来倒推关系。这种工具网上已经有了不少版本,网页、App、微信小程序,都能搜到不少。不过讲真,考虑到实际中能遇上的复杂关系以及东西南北各地称呼不一样,其实算不上实用。
其实,说看了这张图就能学会 Python 显然过于“标题党”,如果你有类似的速成想法也请尽早摒弃。但这张图的价值在于,用一段简单的代码,将 Python 的许多基础知识点都涵盖在了一起。如果你是个 Python 初学者,刚看了一些入门教程,对基础有一些了解之后,可以对照这张图回顾下相关的知识点,看看自己能不能讲出里面每一个标注的含义。
Ant Design 是由蚂蚁金服开源的一款前端设计框架。使用开源框架的好处就是我们之前提过的“避免重复造轮子”,可以很轻松地搭建出美观易用的网页/移动页面。比如按钮,它会给你很多预设好的按钮样式选择,拿来就用,无需你自己去费时间设计和实现。
一般圣诞树上都会挂上 blingbling 的小彩灯。通过 cls/clear 命令清屏控制台,循环多次绘制,就可以实现类似 GIF 图片的动态效果。清屏部分代码
由于要分析120回中主要人物的出场次数,爬取《三国演义》120回,每回放在一个段落里;len(f.readlines()) = 120.
编程教室开了这么久,已经有很多人从完全零基础的小白成为了会写代码的菜鸟程序员,能够自己独立开发程序。不过到此阶段,常常会遇到瓶颈,感觉功能可以实现
关于此事的评论已经铺天盖地,不差我这一份观点。不过我想来谈个细节:事件最初曝光时,当事人 Stefano Gabbana 辩解说自己是被盗号了。虽然这个理由在现在看来是非常敷衍,但我当时确实想了下,是否有这样的可能性存在呢
我自己印象最深的是在 Mac 上安装 pycrypto(加密)和 scipy(科学计算)模块,折腾了很久。因为这类模块并不是单纯的 Python 代码,而是需要调用诸如 C 语言的库,于是就牵涉到在不同平台上的编译,有些还不能很方便地用虚拟环境分离版本。
说了这么多,你也不要因此而不想提问题。该问的还是得问,要敢于提问和讨论,甚至要上 StackOverflow 等英语网站去问。不然怎么提高自己?不但要问,还要回答,“教”是最好的“学”。当你能向别人解释清楚一个东西时,才是你真的理解了它。既回馈了社区,又提升了自己,何乐而不为?
人工智能,一个已经被谈论了几十年的概念(最早是图灵在1950年提出)。如今这几年,相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断,接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等,众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化,也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。
上一次的题目 生成/识别二维码,包括两部分,生成和识别。这两个步骤都可以通过第三方库实现。
我最近才发现在 OpenCV 的 Sample 代码中就有图像风格迁移的 Python 示例(原谅我的后知后觉),是基于 ECCV 2016 论文中的网络模型实现。所以,即使作为人工智能的菜鸟,也可以拿别人训练好的模型来玩一玩,体会下神经网络的奇妙。
编程,又被称作“写代码”。这个说法有可能会带来一点点误解,让人觉得如何“写”是学习编程要解决的主要问题。但事实并非如此。尽管最终代码要在键盘上敲出来,但这个过程在开发中的实际时间占比可能要远远小于你的预期。编写之前的设计,编写之后的调试,以及阅读他人的代码,这些会花费比“写”更多的时间。
十九世纪初,整个欧洲大陆几乎都在拿破仑的控制之下……除了隔着天然屏障的英国。于是,拿破仑下令对英国实施经济制裁。然而,俄国皇三代亚历山大却不买这个账,因此跟科西嘉暴发户结下了梁子。
在这里我要说明下,对于初学者来说,版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 Python 的人,放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的,主要是针对代码上的不兼容。