通过编写代码来学习Python.zip-ITADN社区

通过编写代码来学习Python.zip

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本资料包提供了一系列以编写代码为核心的学习任务和项目，旨在帮助初学者掌握Python编程语言的基础知识与实践技能。 ### python_base.py: 千行代码入门Python ### python_visual.py: 15张图入门Matplotlib ### python_visual_animation.py: 使用Matplotlib画动态图实例 ### python_spider.py: 一个很“水”的Python爬虫入门代码文件 ### python_weibo.py: “史上最详细”的Python模拟登录新浪微博流程 ### python_lda.py: 玩点高级的——带你入门Topic模型LDA（小改进+附源码） ### python_sqlalchemy.py: 作为一个Pythoner, 不会SQLAlchemy都不好意思跟同行打招呼！ ### python_oneline.py: 几个小例子告诉你，一行Python代码能干哪些事 ### python_requests.py: Python中最好用的爬虫库Requests代码实例

TFTP源代码（来自BusyBox，已编译通过）

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这段内容是经过验证和编译成功的TFTP（简单文件传输协议）源代码，来源于开源项目BusyBox。适用于需要轻量级网络文件传输的环境。从busybox中提取的tftp工具源码已经测试通过，并可以直接编译使用。当对端开启tftp服务后，可以通过tftp进行文件上传和下载操作。需要注意的是，busybox版tftp工具与常用的tftp使用方法有所不同，在下载时请留意这一点。

C#学习笔记——通过实例展示如何编写OPC客户端代码

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本教程提供一份详细的学习笔记，专注于使用C#语言开发OPC客户端程序。通过一系列实际案例，帮助读者理解并掌握编写高效、稳定的OPC客户端应用程序的方法和技巧。 C#学习记录——【实例】如何使用C#实现OPC Client源码。

通过TCL示例来有效学习TCL语言

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本教程通过丰富的TCL编程实例，帮助初学者快速掌握TCL语言的核心概念和语法结构。适合希望提升脚本编写能力的学习者参考实践。 Tcl（最初称为“工具命令语言”Tool Command Language，但现在已经不再局限于这个定义）是一种脚本语言，由John Ousterhout创建。Tcl易于学习且功能强大，在快速原型开发、脚本编程、GUI设计及测试等方面应用广泛。“tickle”是TCL的发音。Tcl的一些特性包括：

通过游戏学习编程 - CodeCombat.zip

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《CodeCombat》是一款寓教于乐的游戏软件，旨在通过有趣的冒险和挑战教授玩家编码技能，使学习编程变得轻松有趣。 CodeCombat 是一个通过玩游戏来学习编程的网站，并且是 GitHub 上最大的开源 CoffeeScript 项目之一。它建立在几十个开源项目之上，有上千名程序员和玩家为该项目编写程序并测试游戏内容。目前该平台已翻译成17种语言。这款游戏的任务就是教会大家如何编程，并帮助开发者提升技能水平。由于其开放源代码的特性，我们可以根据需要定制适合孩子们的游戏样式。即使没有任何编程知识的人也可以通过该游戏了解程序运行的基本逻辑，并写出实用的代码。游戏中有超过9000个关卡，每个步骤都会有语音提示（目前仅提供非中文版本）。无论是初学者还是高级程序员都可以参与到这款游戏中来。最重要的是，在此过程中你需要编写代码以执行游戏中的操作。在角色扮演中，你是一名强大的魔法师，通过写代码施法让自己的人去消灭怪物。这款游戏看起来像是塔防类型的游戏——《王城保卫战》，但实际上它是一款即时战略游戏。每关开始前都会有对话指导如何进行操作（遗憾的是目前没有中文版本）。左侧是游戏界面，右侧则是编写代码的界面。你需要在右边输入关键语句来控制左边角色的动作和攻击等行为。最初的几关非常简单，只需要输入几个简单的命令如“上下左右”或“攻击”，即可完成通关任务。每关结束后会有一个回顾环节告诉玩家上一关学到的内容。如果出现错误（例如大小写问题），代码下方会有具体的出错信息提示，帮助你找到并修复bug。第二关中你需要先前往右边吃蘑菇以增强力量再击杀怪物；第三关则需要在击杀了第一个怪物之后去下边喝药瓶恢复生命值才能继续前进。随着游戏的进行，“if…else, then”等判断和循环语句会逐渐加入进来，增加更多的挑战性和可玩性。通过这种逐步引导的方式，在不知不觉中玩家就能建立起编程思维，并掌握基本的编程技巧。

用Python编写的深度学习代码

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这段简介可以描述为：用Python编写的深度学习代码涉及使用Python编程语言开发的各种深度学习模型和算法。这些资源涵盖了从基础到高级的概念与应用。 Python编写了深度学习代码，涵盖DBN、SDA等模型，并提供了一个不错的资源用于学习深度神经网络以及Python编程。

NLP学习中任务代码的编写

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本课程专注于自然语言处理（NLP）中的编程实践，涵盖从基础到高级的各种任务和项目，帮助学员掌握实际应用中的代码编写技巧。在自然语言处理（NLP）的学习过程中，代码是理解和实践NLP任务的关键工具。NLP是一种计算机科学领域，它涉及让计算机理解、解释和生成人类自然语言。nlp_study-master这个压缩包中可能包含了多个项目或示例，帮助学习者深入探索NLP的各种任务和技术。 1. **文本预处理**： - NLP的第一步通常是预处理，包括分词、去除停用词、词干提取和词形还原。这些操作有助于减少噪声并提取有意义的特征。 - 分词：将句子拆分成单词或短语，例如使用jieba库进行中文分词。 - 去除停用词：移除常见但对语义贡献不大的词汇，如“的”、“是”等。 - 词干提取与词形还原：将单词转换为其基本形式，如将“running”变为“run”。 2. **词向量表示**： - 词向量如Word2Vec、GloVe和FastText能够将单词映射为高维空间中的数值向量，以便计算机可以处理。 - Word2Vec的CBOW和Skip-gram模型用于生成词向量，通过上下文信息预测目标词。 - GloVe通过统计全局共现矩阵来生成词向量，考虑了全局词汇关系。 - FastText则通过字符级别的n-grams来生成词向量，对于罕见词和新词有较好表现。 3. **命名实体识别（NER）**： - NER是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地点、组织名等。可以使用CRF、BiLSTM-CRF或Transformer架构的模型进行训练。 4. **情感分析**： - 情感分析用于确定文本的情绪倾向，如正面、负面或中性。通常基于深度学习的分类模型，如LSTM、GRU或BERT。 5. **机器翻译**： - 使用seq2seq模型（如Transformer）进行文本之间的翻译，包括编码器-解码器结构和注意力机制。 6. **文本分类**： - 文本分类涉及将文本分配到预定义的类别中，如垃圾邮件检测或新闻主题分类。常见的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、CNN和RNN。 7. **文本生成**： - 应用如LSTM或Transformer模型进行自动生成文本，如摘要生成、对话系统或故事创作。 8. **语义解析**： - 将句子转化为形式化的逻辑表示，如依存句法分析或 constituency parsing。这可以帮助理解句子结构和成分关系。 9. **问答系统**： - 设计能够回答用户问题的系统，如基于检索的问答和生成式问答，通常结合使用信息检索和自然语言生成技术。 10. **文本蕴含（Entailment）**： - 判断一个句子是否可以从另一个句子中推断出来，常用于SNLI和MNLI等数据集。在nlp_study-master这个项目中，你可能会找到以上各个领域的代码示例，涵盖数据准备、模型训练、评估和优化等多个阶段。通过这些代码，你可以深入学习如何运用NLP技术解决实际问题，并提升你的编程和算法理解能力。记得实践并理解每个部分，逐步构建起自己的NLP技能树。

我自己编写的字典学习代码

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这段简介可以描述为：“我自己编写的字典学习代码”是一款由个人独立开发的软件工具，旨在通过自定义算法优化和管理数据字典，适用于各种编程项目的数据处理需求。自己编写了字典学习的代码，并非直接使用工具箱中的代码。这段文字易于理解伊雪创作的内容，采用部分样本作为初始字典进行实现。

学习OpenGL编写3D游戏（含源代码）

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本书深入浅出地讲解了利用OpenGL进行3D游戏开发的基础知识与高级技术，并提供了丰富的源代码示例，帮助读者快速上手并掌握实战技能。学习OpenGL编写3D游戏，并通过大量实例源代码的帮助早日成为游戏开发高手。

编写QAM-OFDM学习的MATLAB实验代码

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本简介提供了一段关于使用MATLAB编写的正交频分复用（OFDM）结合 quadrature amplitude modulation (QAM) 调制技术的学习实验代码，适用于通信系统中相关理论和技术的研究与实践。在学习QAM-OFDM过程中编写的MATLAB实验代码。

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