![个人头像照片](https://ucc.alicdn.com/avatar/avatar3.jpg)
暂无个人介绍
日志在开发过程中是一种被很多程序员不重视,但是却至关重要的一项功能。
提到翻译工具,我们首先想到的就是谷歌、有道、百度、必应。这些工具虽然知名,且经过多年的考验和优化。但是,尺有所短、寸有所长,这些主流的翻译工具也有很多明显的不足。
Free Python Games非常适合学生,它不仅具有高度的组织性和灵活性,而且能够激发人们探索和理解能力。--Terri Furton Free Python Games在轻松的环境中把游戏和学习结合在一起,从而减轻了编程过程中的压力。--Brett Bymaster ...
如果让我选择最希望Windows优化的一项功能,那么我首先想到的就是文件管理器。
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
分享和发送文件是日常经常会用到的一项功能,以我为例,需要把整理好的内容分享给各位关注我的同学、需要把手机的资料传到电脑、当有个别同学找我要资料的时候我需要单独分享。
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~ 本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,它们分别是: •mplfinance •rich •babel •imgaug •xxh
近期Github开源了一款基于Python开发、名为Textshot的截图工具,刚开源不到半个月已经500+Star。
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~ 本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,它们分别是: •AnimeGAN •faker •Background-Matting •PyBoy •Learning-to-See-in-the-Dark
前几天,我写了一篇介绍VS Code绘制流程图的插件,其实,VS Code的强大与惊艳之处远不止于此,本文就来介绍一款可以让VS Code秒变看板工具的插件--Kanban。
6款Python可视化工具,各有所长,适用于不同的场景,但是,它们都有一个共同点:强大且好用!下面就开始正文吧!
VS Code 现如今已经成为一款炙手可热的开发工具,它以轻量化、功能强大、易于配置、丰富的插件备受广大开发者的喜爱。本文,就再来介绍 5 款提升生产力的 VS Code 插件。
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~ 本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,它们分别是: •vardbg •yfinance •Keylogger •numerizer •sentry-python
一年半以来,我介绍了很多Windows、Android、小程序、浏览器插件、VS Code插件、网页端工具,但是却没有忽略了macOS。现在,它来了!本文就来介绍6款让工作、学习效率倍增的剪切板增强工具!
自从切换到mac之后,我一直在寻找一款趁手的流程图工具。遇到draw.io之后,我被这款工具的跨平台,适用场景广泛所吸引。直到它与vs code强强结合,使得它一举奠定在我心中最为优秀的流程图工具。本文就来介绍一款这款让人赞不绝口的流程图工具。
已经对Everything、Listary这些桌面搜索工具耳熟能详,但是,它们有着明显的不足--只能搜索文件名称,却不能搜索文件内容。文本就来介绍一款免费、强大的本地数据全文搜索引擎--AnyTXT,让你的Windows搜索效率如虎添翼,文末有下载方式。
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~ 本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,它们分别是: •FlashText •PyFlux •bamboolib •MrDoc •AutoViz
浏览器插件具备内存占用小、使用频率高等特点,一款好用的浏览器插件能够极大的提高学习/办公效率,本文就来介绍6款让人不禁感叹相见恨晚的实用插件,文末有下载方式。
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly,如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~ 本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,它们分别是: •jukebox •python-patterns •dabl •missingno •emot
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~ 本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,它们分别是: •riskquant •pydata-book •avatarify •pyprotect •prophet
本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,它们分别是: •photo2cartoon •jumpcutter •mkdocs •chineseocr •streamlit
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly,如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
代码规范检查是项目上线过程中必不可少的一环,在大多数情况下,我们都是把代码提交到代码库再进行静态检查。但是,为什么不从最源头把这个问题解决呢?本文将会给你答案。
近几年神经网络在人工智能领域的成功应用,让它备受关注和热捧。但是,它自身依然具有本质上的局限性,以往的神经网络都是限定在欧式空间内,这和大多数实际应用场景并不符合,因此,也阻碍了它在很多领域的实际落地应用。
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。 我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1],如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
我们日常工作和学习中,会经常做一些重复性的动作,这让人很痛苦,却又很无奈,本期介绍的第5款工具就可以彻底解放你在网页端的各种重复且枯燥的工作。下面,就来看一下本期的内容吧。
我不清楚目前已经有多少个公众号,同样不知道关注我的同学里有开设公众号的想法,或者已经开设公众号,周日了,借此机会来说一些“闲言碎语”,来谈一下该如何运营公众号?下面就开始正文。
Python受欢迎的主要原因之一就是它丰富的工具包,画图是我们在开发过程中非常常见的一种场景,因此,画图工具自然不胜枚举。其中,比较知名的就是matplotlib[1],它可以覆盖我们日常工作中大多数场景。但是,它自身也有诸多弊端,例如,对新手不够友好、多图展示和离线查看比较麻烦。本文就来介绍一下另一款强大的Python画图工具--pyecharts,它可以作为matplotlib的有力补充。
当我们开发一个项目过程中,会不断的对某些部分进行增删、修改,这个过程中会产生很多无用的引用和代码。当这个工程代码量逐渐增多时,我们用人眼挨个去寻找无用代码自然是不现实的,本文就来介绍一款能够瞬间查找、修改项目中无效代码的工具,给你的项目瘦瘦身。
Python虽然相对于C/C++、Java要简单很多,但是它也有很多容易被忽略的特性。如果不了解这些特性,我们就会按照我们意识中的方式去使用某个用法,但是当实现之后发现却“事与愿违”,输出的结果和我们期望的大相径庭。可变对象就是这样一个比较常用的特性,本文就来详细介绍一下Python中可变对象与拷贝。
参数配置是项目开发过程中必不可少的环节,好的参数配置能够提升代码的易读性、开发效率、减少维护成本。其中,常见的就是自己实现一个Python函数去解析一个配置文件,本文将会介绍一个Python自带的配置文件解析工具包,让参数配置变的更加简单易懂。
上一周,我写了一篇总结GitHub上优质Python项目的文章,文章发出之后在公众号和知乎受到很多同学的喜爱和认可,这有一些出乎我的意料。于是,经过反复思索,我决定后续开设一个模块PyHubWeekly,每周更新一次,介绍一些有趣、实用的项目,对于这个模块,我的想法是不追求数量而追求质量,不会为了拼凑数量而一味的去美化一个项目。
Spark.ml是在Spark 1.2开始引入的一个包,它旨在提供一套统一的高级API,帮助用户创建和优化实用的机器学习工作流,它在原来的MLlib的基础上进行了大量的改进和优化,让Spark生态更见坚不可摧,本文就来详细介绍一下Spark机器学习工作流的基本概念和用法。
在开发中,为了保证项目的正常运行,能够按照预期正确的输出我们想要的结果,单元测试时必不可少的。在Python中,用于测试的库有很多,其中较为常用的就是本文的主角--unittest。本文会详细介绍unittest的两种常见用法,同时会介绍使用频率相对较少的跳过、复用等方法。
优秀的代码,不仅仅是实现一个项目、一项功能那么简单,它不仅包含精妙的软件设计模式,还需要依托良好的语言和风格规范。依照编程语言的规范,不仅能够提升代码的可阅读性,还可以提升代码的可靠性,避免因为疏忽细节而造成的不必要错误。本文就结合《Google开源项目风格指南》和日常使用,来抽取出一些比较有用的Python语言规范和风格规范,希望对各位有所帮助。
本文的主角GoogLeNet和上篇文章讲到的VGG出现在同一年ILSVRC比赛的舞台上,它在效果方面超过了VGG并取得了当年的冠军。虽然二者出自同一年,但是在模型方面却有着天壤之别,无论是在克服网络深度方面还是在输出层处理方面均提出了非常新颖的思路,本文就来详细介绍一下这个名噪一时的卷积神经网络模型。
编程语言能够实现一项功能,而设计模式可以使得实现过程更加简洁、高效。设计模式不一定非要高大上,但是却可以使得代码更加易于阅读、扩展性更好、更加精妙合理。本文即单例模式之后讲解第二个设计模式--代理模式,同时会讲解它的应用场景及实现过程。
不是一个标题党,想出这么一个名称的确有一些自卖自夸的感觉。 一直以来,我推荐了很多其他人的项目和开源的实用工具,这一次我鼓起勇气来推荐一下自己的开源项目,虽然对比于这个标题存在很大差距,甚至在有一些高手眼里有一些班门弄斧的感觉,但是这也的确是整合八个月来的心血,我也一向坚持一个原则,如果能够让一个同学觉得有用,这就值了。
抽象基类(abstract base class,ABC),提到这个概念应该会马上联想到面向对象、继承。作为继承的一种,它拥有继承中代码共享、提高代码的重用性等优点,此外它还拥有接口相关的一些特性,本文就来介绍一下Python抽象基类的使用。
2014年对于计算机视觉领域是一个丰收的一年,在这一年的ImageNet图像识别挑战赛(ILSVRC,ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)中出现了两个经典、影响至深的卷积神经网络模型,其中第一名是GoogLeNet、第二名是VGG,都可以称得上是深度计算机视觉发展过程中的经典之作,尤其是其中的VGG,时至今日,依然经常被用作新型卷积神经网络的基础特征提取部分,本文就来详细的介绍一下这个经典的卷积神经网络模型,并逐步使用tensorflow实现VGG的搭建。
单例模式,也叫单子模式,是一种常用的软件设计模式。在应用这个模式时,单例对象的类必须保证只有一个实例存在。许多时候整个系统只需要拥有一个的全局对象,这样有利于我们协调系统整体的行为。比如在某个服务器程序中,该服务器的配置信息存放在一个文件中,这些配置数据由一个单例对象统一读取,然后服务进程中的其他对象再通过这个单例对象获取这些配置信息。这种方式简化了在复杂环境下的配置管理。
前文详细介绍了卷积神经网络的开山之作LeNet,虽然近几年卷积神经网络非常热门,但是在LeNet出现后的十几年里,在目标识别领域卷积神经网络一直被传统目标识别算法(特征提取+分类器)所压制,直到2012年AlexNet在ImageNet挑战赛一举夺魁,使得卷积神经网络再次引起人们的重视,并因此而一发不可收拾,卷积神经网络的研究如雨后春笋一般不断涌现,推陈出新,后续很多卷积神经网络模型也都是在此基础上进行不断的优化改进,本文就来详细介绍一些AlexNet模型。
Spark是目前Apache三大主流开源分布式大数据处理框架之一,它具有低时延、速度快、通用性强、生态系统等优点,此外它不仅可以用于数据的批计算,还可以用于数据的流计算,这让它倍受欢迎。因此,我准备用两篇文章介绍一下Spark集群环境的搭建和基本使用,由于本文是基于HDFS文件存储系统,因此第一篇文章会详细介绍Hadoop集群的搭建与基本使用,第二篇文章会介绍Spark集群的搭建与基本使用。
迭代是Python中常用且非常强大的一个功能,它可以用于访问集合、列表、字符串、字典等数据结构的元素。我们经常使用循环和条件语句,我们也清楚哪些是可以迭代访问,但是具体它们之间有什么有什么异同之处?有哪些特点?什么是迭代器、什么是生成器、什么是可迭代对象?这些问题对于初学者而言却是很少去细致的研究,本文就来详细阐述一下它们之间的关系已经它们的特别之处。
正则表达式是一种通用的技术,它不仅适用于开发人员,对于非开发人员来说,掌握这项技术同样可以提高日常的工作效率。它的覆盖范围之广泛,可以用"无所不至"形容,linux命令行、文本搜索、开发、爬虫等。本文就来详细介绍一下正则表达式的使用。
LeNet是由2019年图灵奖获得者、深度学习三位顶级大牛之二的Yann LeCun、Yoshua Bengio于1998年提出,它也被认为被认为是最早的卷积神经网络模型。但是,由于算力和数据集的限制,卷积神经网络提出之后一直都被传统目标识别算法(特征提取+分类器)所压制。终于在沉寂了14年之后的2012年,AlexNet在ImageNet挑战赛上一骑绝尘,使得卷积神经网络又一次成为了研究的热点。尽管近几年深度卷积网络非常热门,LeNet基本处于被忽略的状态,但是它的思想依然对CNN的学习有着不可忽视的价值。本文就详细介绍一下LeNet的结构,同时会详细介绍网络模型的搭建方法。