Windows开发工具使用技巧大揭秘：让编码效率翻倍的秘籍！
ode：轻量级开发者的最爱 1. 高效编辑：快捷键与片段 2. 调试与测试：集成测试框架 3. 版本控制：Git集成 示例代码：Python脚本 三、PowerShell：Windows下的强大命令行工具 1. 基础命令：文件管理与脚本执行 2. 管道与过滤：数据处理 3. 自动化脚本：简化重复任务 四、Docker：构建跨平台应用的新利器 1. 基础操作：镜像与容器 2. Dockerfile：定义...
AI工具普及，为什么很多人觉得编程难学？
象能力。对于初学者来说，这是一个很高的门槛。技术方案选择与实践 面对众多技术方案，如何找到最适合项目需求的方案？这需要我们具备丰富的技术积累和实践经验。而在学习过程中，我们往往缺乏这方面的积累。框架与工具的熟练应用 现代软件开发离不开各种框架和工具。掌握这些框架和工具需要时间和精力。而在实际项目中，我们可能需要不断学习新的框架和工具，这无疑增加了学习难度。问题定位与修复 编程过程中，遇到Bug是家常便...
《AI设计类工具系列之一——FigJam AI》
一.简介 官网：FigJam AI | Figma FigJam AI是Figma为其协作白板服务FigJam最新推出的AI套件，该工具旨在通过生成式AI技术，帮助设计师和团队协作减少在准备协作项目时所需的时间，从而更专注于创意和设计本身。 二.功能介绍 1. 生成模板 即时生成模板：用户只需输入简单的提示，FigJam AI即可生成用于每周团队同步、头脑风暴、回顾等场景的模板，或者使用可视化时间表和...
wpf，工具栏上，最小化按钮的实现
工具栏上，最小化按钮的实现。工具栏做成的是用户控件。 用户控件的xaml <Button HorizontalAlignment="Right" Height="32" Click="MinimizeClick" /> 用户控件的cs代码 private void MinimizeClick(object sender, RoutedEventArgs e) { ...
Python MagicMock Mock 变量的强大工具
Python MagicMock: Mock 变量的强大工具 在 Python 的测试框架中，特别是单元测试中，unittest.mock 模块提供了一种有效的方法来创建测试替身（mock），其中 MagicMock 是一个非常强大的工具。使用 MagicMock 你可以模拟复杂的对象行为，而不需要实际实现它们。在本文中，我们将探讨 MagicMock 的用法，以及如何使用它来 mock 变量。 什...
用Python+flask+mysql等开发的Excel数据资产落地工具
话不多说 1)Excel文件上传,列表预览 2)选中要导入结构及数据的Excel文件 约束说明: 2.1)Excel文件的第一行约定为表头名称 2.2)系统自动识别字段列名及数据类型,目前不支持合并表头 3)Excel建表导入数据成功后,可在表源列表中预览查看 4)对数据表源可进行透视图设计管理,可对字段设置是否列表显示,是否可查询筛选,列表排序等 5)对建好的视图,...
Node.js 版本管理工具对比总结
Node.js 版本管理工具用于帮助开发者在不同项目中灵活切换 Node.js 和 npm 版本。常见的工具有 nvm、n、nvs、fnm 和 Volta。以下是它们的优缺点、常用命令及对比总结。 nvm (Node Version Manager) 优点： 支持 macOS 和 Linux。可以灵活地安装、切换和卸载不同版本的 Node.js。自动读取 .nvmrc 文件并使用项目指定版本。社区支...
《AI办公类工具表格处理系列之一——办公小浣熊》
一.简介 官网：小浣熊家族 Raccoon - AI 智能助手 办公小浣熊是基于“日日新SenseNova4.0”大模型能力推出的一款新型AI数据分析工具，旨在简化数据分析过程，提高工作效率，帮助用户快速获取洞察力。 二.功能介绍 1. 数据上传与处理 支持多种文件格式：办公小浣熊支持多种常见的数据文件格式，包括xlsx、xls、csv、txt、json等，用户可以轻松导入数据进行分析。 文件大小限...
深度学习与大模型第5课：利用 NLTK 中的朴素贝叶斯工具解决实际问题：垃圾邮件过滤
文章目录 利用 NLTK 中的朴素贝叶斯工具解决实际问题：垃圾邮件过滤什么是朴素贝叶斯分类器？ 案例：垃圾邮件过滤1. 安装和导入NLTK库2. 准备数据3. 特征提取4. 训练朴素贝叶斯分类器5. 测试分类器6. 评估分类器7. 优化与改进总结 利用 NLTK 中的朴素贝叶斯工具解决实际问题：垃圾邮件过滤 自然语言处理（NLP）是人工智能和数据科学的重要领域之一，能够帮助我们解决如文本分类、情感分...
ChemChat——大语言模型与化学的未来，以及整合外部工具和聊天机器人的潜力
，并通过对话找到分子结构和合成方法。 本文重点探讨了大规模语言模型在加速分子发现（分子设计和探索）方面的实用性。论文从传统的科学发现方法入手，介绍了分子生成和分子性质预测模型的组合，以及科学语言建模的工具和库。最后，论文探讨了通过聊天机器人将自然语言模型与分子发现过程相结合如何改变未来的分子设计。 加快分子发现周期有望为解决与人类生活相关的重要问题做出重大贡献，尤其是在药物发现领域。 未来的分子发现方...