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- Python 封装与抽象类的进阶之路
- 封装是指将数据和方法绑定在一起，创建一个独立的实体（对象）。通过封装，可以将对象的内部状态隐藏起来，只对外暴露必要的接口。访问修饰符：public：公共的，可以在任何地方访问protected：受保护的，只能在类及其子类中访问private：私有的，只能在类内部访问数据隐藏：通过私有属性将数据隐藏在对象内部外部代码无法直接访问私有数据，只能通过公有方法访问好处：提高代码安全性增强模块化和可维护性允许在不影响外部代码的情况下修改内部实现抽象类抽象类是一种特殊类型的类，不能被实例化，只能被子类继承。
- Python教程 . 后端开发 984 2024-03-21 10:06:50
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- Python 自然语言处理的性能测量：评估模型的准确性和效率
- python中的自然语言处理(NLP)模型的性能测量对于评估模型的有效性和效率至关重要。以下是用于评估NLP模型准确性和效率的主要指标：准确性指标：精度(Precision)：衡量模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。召回率(Recall)：衡量模型预测的所有实际正类样本中，被模型预测为正类的比例。F1得分：精度和召回率的加权平均值，提供了一个衡量模型整体准确性的指标。准确率(Accuracy)：衡量模型预测的所有样本中，正确预测比例。混淆矩阵：显示模型预测的实际值和预测值，用于识别假阳性和
- Python教程 . 后端开发 1254 2024-03-21 09:41:39
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- 解密 Python 封装与抽象类的前世今生
- 封装是面向对象编程中的一种重要技术，它将数据和方法封装在一个对象中，从而对外隐藏内部实现细节。在python中，可以通过使用__开头的属性或方法来实现封装。例如：classPerson:def__init__(self,name,age):self.__name=nameself.__age=agedefget_name(self):returnself.__namedefget_age(self):returnself.__age在上面的示例中，__name和__age是私有属性，不能从对象外
- Python教程 . 后端开发 377 2024-03-21 09:30:57
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- Python 封装与抽象类的巅峰对决
- 面向对象编程(OOP)的两个基石——封装和抽象——对于构建健壮且可维护的代码至关重要。python语言以其简单性和强大的OOP特性而闻名。本文深入探讨了封装和抽象类在Python中的应用，突出它们的优势和不同之处。封装封装是指将数据和方法捆绑到对象中，隐藏内部实现的细节。它有助于保护数据免受意外更改，增强代码的可读性和可维护性。Python通过私有变量(使用双下划线前缀)和私有方法(使用单下划线前缀)实现封装。这些标识符用于私有化属性和方法，限制其对外部访问。抽象类抽象类定义了一组方法的结构，而
- Python教程 . 后端开发 578 2024-03-21 09:30:31
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- Python 自然语言处理的高阶应用：从研究到商业实践
- 自然语言处理(NLP)在过去十年中取得了显著进展，这在很大程度上要归功于python编程语言的广泛采用。Python生态系统中丰富的NLP库和工具使研究人员和从业人员能够有效地构建和部署复杂的NLP模型。本文探讨了PythonNLP的高阶应用，重点关注其在研究和商业实践中的作用。研究中的高阶应用高级文本分类：PythonNLP促进了高级文本分类模型的发展，例如基于TransfORMer的模型(BERT、GPT-3)，这些模型可以对文本数据进行细粒度的分类，识别微妙的文本模式。情感分析：Pytho
- Python教程 . 后端开发 1186 2024-03-21 09:21:38
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- Python 中的封装与抽象类：深入浅出的指南
- 定义：封装是将数据和方法隐藏在类中，只暴露必要的接口，从而控制对数据的访问。好处：提高安全性：只能通过类的方法访问数据，外部代码无法直接修改。提高可维护性：在类内部修改数据时，无需担心外部代码调用。提高灵活性：可以根据需要更改内部存储方式，而不会影响外部代码。实现封装：使用访问修饰符（public、protected、private）来控制访问权限。在类内部使用self变量引用实例。避免在类外部直接访问实例属性。抽象类定义：抽象类是一种限制类行为的特殊类，它包含不能被实例化的抽象方法。目的：定义
- Python教程 . 后端开发 972 2024-03-21 09:16:35
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- Python 自然语言处理的深度学习：找出文本中的隐藏含义
- 自然语言处理（NLP）的深度学习技术为从文本中提取隐藏含义提供了强大的方法。这些技术利用神经网络的强大功能，使计算机能够理解和分析文本数据中的复杂模式。神经网络模型用于NLP的深度学习模型通常是基于循环神经网络（RNN）或变压器模型。这些模型对序列数据进行处理，例如文本，并能够捕获单词和句子之间的长期依赖关系。RNN模型RNN模型使用递归结构，其中每个时间步的输出被反馈到下一个时间步作为输入。这使RNN能够学习文本中的序列模式，例如词性标记或情感分析。变压器模型变压器模型是RNN模型的更高级别，
- Python教程 . 后端开发 548 2024-03-21 09:01:36
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- Python Pandas 实战演练，数据处理小白的快速进阶！
- 使用read_csv()读取CSV文件：df=pd.read_csv("data.csv")处理缺失值：移除缺失值：df=df.dropna()填充缺失值：df["column_name"].fillna(value)转换数据类型：df["column_name"]=df["column_name"].astype(dtype)排序和分组：排序：df.sort_values(by="column_name")分组：groupby_object=df.groupby(by="column_name
- Python教程 . 后端开发 852 2024-03-20 22:21:14
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- Python 之剑与操作系统的盾牌：攻克编程难题
- python，作为一门强大的编程语言，以其易用性和灵活性著称。然而，当涉及到操作系统的底层交互时，Python的优势似乎会受到限制。本文将探讨Python与操作系统交互的挑战以及克服这些挑战的技巧。挑战文件系统访问：Python默认情况下依赖于操作系统提供的文件系统api，这可能会导致跨平台不一致和性能限制。进程管理：创建、管理和终止进程对于构建健壮的程序至关重要，但在Python中可能很复杂。网络通信：Python的标准库提供了用于网络通信的基本工具，但处理复杂协议或低级网络操作可能需要额外的
- Python教程 . 后端开发 1094 2024-03-20 20:50:15
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- Python Pandas 进阶秘籍，深挖数据处理潜力！
- 导入Pandas：importpandasaspd创建DataFrame：df=pd.DataFrame(data,columns=["列名"])数据清理：df.dropna(),df.fillna(),df.drop_duplicates()数据探索与可视化：数据类型转换：df.astype("数据类型")分类型数据处理：df["列名"].unique(),df["列名"].value_counts()数据可视化：df.plot(),df.hist(),df.scatterplot()数据处理
- Python教程 . 后端开发 848 2024-03-20 20:31:19
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- Python Pandas 技能解锁，掌握数据处理利器！
- pythonpandas库是一个功能强大的数据操作和分析工具，为Python编程语言提供了强大的数据处理能力。通过掌握Pandas技能，开发人员可以高效处理和分析各种形式的数据，解锁其价值，并做出数据驱动的决策。安装和导入要开始使用Pandas，首先需要通过pip命令安装它：pipinstallpandas之后，在Python脚本中导入库：importpandasaspd数据结构Pandas使用两种主要的数据结构：Series：一维数组，每个元素都有一个标签（索引）。DataFrame：二维表，
- Python教程 . 后端开发 1192 2024-03-20 20:11:29
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- Python 的操作系统之舞：优雅连接，无限可能
- 文件操作：无缝访问磁盘数据python提供了一组丰富的函数，使程序员能够轻松有效地处理文件。open()函数用于打开文件，并提供read()、write()和close()等方法，用于读取、写入和关闭文件。通过文件对象，Python程序可以访问文件的内容，并控制文件指针以进行精细的文件操作。例如，程序员可以读取特定行、查找特定字符串或更新文件内容。进程管理：控制并发执行进程是操作系统中的一个基本概念，它表示一个正在运行的程序。Python的多处理模块允许程序员创建和管理多个进程，从而实现并发执行
- Python教程 . 后端开发 1208 2024-03-20 19:26:24
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- Python Pandas 实战演练，从理论到实践的数据处理指南！
- pythonpandas是一个功能强大的数据分析和处理库。它提供了一套全面的工具，可以执行从数据加载和清理到数据转换和建模的各种任务。本实战演练将指导您从理论到实践掌握Pandas，帮助您有效处理数据并从中获取洞察。数据加载和清理使用read_csv()和read_excel()函数从CSV和Excel文件加载数据。使用head()和info()函数预览数据结构和数据类型。使用dropna()、fillna()和drop_duplicates()函数处理缺失值和重复数据。数据转换使用rename
- Python教程 . 后端开发 789 2024-03-20 18:41:42
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- Python Pandas 数据处理利器，新手入门必读！
- pandas是python中强大的数据处理库，专门用于处理结构化数据（如表格）。它提供了丰富的功能，使数据探索、清洗、转换和建模变得简单。对于数据分析和科学领域的初学者来说，掌握Pandas至关重要。数据结构Pandas使用两种主要数据结构：Series：一维数组，类似于NumPy数组，但包含标签（索引）。DataFrame：二维表，包含具有标签的列和小数。数据导入和导出导入数据：使用read_csv()、read_excel()等函数从CSV、Excel和其他文件导入数据。导出数据：使用to_
- Python教程 . 后端开发 1447 2024-03-20 18:21:39
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- Python Pandas 数据处理大师养成记，开启你的数据探索之旅！
- 数据在现代世界无处不在，而有效地处理和分析这些数据至关重要。pythonpandas是一个强大的工具，可以帮助数据专业人士高效地进行数据处理和探索。基础知识安装Pandas：使用pip或conda安装Pandas库。导入Pandas：importpandasaspd创建DataFrame：使用pd.DataFrame()创建DataFrame，它包含行和列。数据类型：Pandas支持多种数据类型，包括整数、浮点数和字符串。数据加载和处理加载数据：使用pd.read_csv()、pd.read_e
- Python教程 . 后端开发 916 2024-03-20 18:00:27
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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2025-12-18
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