一：考察的主要知识点： 类型的转换 ：先由元组--字符串--最后到列表实现数据排序（写代码前要梳理好思路） 1. 实现数据排序： def f(*args): # *args 不定长数据 print(args) # 输出的是元组 ('23,45,2,4,5',) print(args[0],type(
一：代码前思路解析 建一个商城类（Store） A.开店（写一个开店的方法，添加商品信息） 商家：店名 1.商品 2.有没有货(相同货的个数) 3.价格 4.评价(是用户评价的) 5.销售量 属性B.用户买东西（写一个购物的方法，先选择商城） 选择一个商城及购买对应商城商品，购买的数量要大于库存数量
一、匿名函数： 1、filter函数，可以过滤出列表中大于3的数据，但是使用都需要提前定义一个函数，有没有更加简便的方式呢？ def f(o): # 过滤器 if o>3: print(o) list(filter(f,[3,1,5,9,7,10])) 运行截图： 2、匿名函数（lambda后面是空
知识点： zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表 li=[3,4,5] t=(7,8,9) print(list(zip(li,t))) print(dict(zip(li,t))) 运行截图： 例1： def f(a,b): p
一：前言：为什么要学类？ 类 是一个独立存放变量(属性/方法)的空间 1.简化代码，提升效率，避免代码重复写入。如用户注册、校验、登录方法可以放在一个类中，需要哪个方法就调用哪个 类 》建立模型框架（建立一个方法） 》很多鼠标（实例化） 》都是独立的 2.面向对象：直接给我们结果例1. 列表的方法
思路：'''1.定义矩形类2.定义属性 属性分：类属性和实例属性实例属性==》self.属性 》self是一个参数在一个方法中==》_init_方法 3.定义方法 def Area（self）： s=self.length*self.width ''' class Square: def __ini
一、继承:简化代码避免重复 继承的意思相当于把父类中可以使用的方法写在自己类中一个性质 例1：创建一个人类，分男人类与女人类 属性：姓名、年龄 方法：吃、走 》公共特征 男：方法==》上班 女：方法==》洗衣服 class People: # 父类,可以理解为一个较为抽象的类，具体细分由下面的子类完
第一部分：__new__方法 思考： a. 我们创建实例是通过什么方法创建的呢？ b. 类每次实例化的时候都会创建一个新的对象，如果要求类只能被实例化一次该怎么做呢？ 通过单利模式实现 c.什么是单例模式(Singleton Pattern ) 1、确保一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统
一、解决方案 通过装饰器实现二、相关知识点 isinstance()函数 1. isinstance()函数是python中的一个内置函数，作用：判断一个函数是否是一个已知类型，类似type()。 2. 语法：isinstance ( object , classinfo ) 参数： object：
一：打开、关闭文件 1.打开文件：f=open('文件路径','模式')2.操作：写入、读取、修改 》模式3.关闭：f.close() 》释放内存空间 例1：读取文件 # 1.打开文件f=open('file01.txt','r') # 文件对象 # mode='r'(默认模式为r) 》如果是r+表
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第一部分：异常及异常处理 思考： 1.什么是异常？ python中有哪些异常？ 》异常本身是类 print(a) # NameError: name 'a' is not defined 错误类型 NameError print(3+'a') # TypeError: unsupported ope
第一部分：迭代器 例1. for....in 运行机制 li=[1,2,3,4] # 在列表中取值从第一个取到最后一个结束 # for i in li: # print(i) # 1,2,3,4 i=0 while i < len(li): # 索引 # print(i) # 输出索引 0,1,2,
第一部分：正则表达式 概念 一个函数： re.findall(pattern, string) 一些元字符： . * ? + [] () \ ^ $ 通过 () 来改变 findall 的行为 例1： 判断一个手机号码（长度、开头数字为1、只能是数字） import re a=12345678901
第一部分：条件判断 if 条件1: #父级 满足条件1的时候所执行的代码 # 子级 a=90 # 转换成bool类型 print(a==6) # 当满足条件的时候执行当前子级结束以下所有分支语句 记住这句话 if a>80: # 满足条件的情况下才去执行以下代码 声明条件 print('恭喜你,考了
人工智能太疯狂，传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙，弃尸尘埃。并非空穴来风，也不是危言耸听，人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程，你问我绘画行业未来的样子？我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下，体验人工智能登峰造极的绘画艺术。
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。 本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算
人工智能神经网络（ Artificial Neural Network，又称为ANN）是一种由人工神经元组成的网络结构，神经网络结构是所有机器学习的基本结构，换句话说，无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元，请参见：人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看
在视频剪辑工作中，假设我们拿到了一段电影或者电视剧素材，如果直接在剪辑的视频中播放可能会遭遇版权问题，大部分情况需要分离其中的人声和背景音乐，随后替换背景音乐进行二次创作，人工智能AI库Spleeter可以帮我们完成大部分素材的人声和背景音乐的分离流程。 Spleeter的模型源来自最大的音乐网站D
图像风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。 安装Contr
