代码背景最新视觉报道_代码背景图片(2024年12月全程跟踪)
Python入门心得:从零开始到实践 ❗️注意:这篇文章适合完全没有接触过编程的朋友们。如果你已经学习过Python或其他编程语言,建议去找其他更专业的分享。 ➡️先说说我的背景吧,我本科几乎没学过编程,现在是应用统计的研究生小白。虽然我现在只能写一些简单的代码,但搭配上聪明的小chatgpt朋友,应付日常需求还是够用的。毕竟我不是计算机专业的,所以我的分享可能对你们有一定的参考价值。 ⭐️《Python编程:入门与实践》这本书 ❗️❗️只需要看这一本书就够了(最后我会解释为什么) ⭐️看书的建议 1⃣️可以选择实体书,但我更推荐买一本pdf版本的书(可以复制代码的那种),这样更方便。 2⃣️只需看完前两百页(如果时间不够,可以先看到137页,也就是编写函数的部分)。 3⃣️三条学习路径: 只看代码,看书 复制书上的代码,运行,然后完成每一小节的practice 手打每一行书上的代码,运行,然后完成每一小节的practice (对于过于复杂或者非学习类的代码,建议直接复制,不要浪费时间) ❓那么,应该怎么选呢? 考虑两点: 学习能力如何,如果你理解能力较快,可以大胆选第一条。 时间是否充足,路径1,30分钟大概能看10-15页;路径2,1小时大概能看十页;路径3,1.5小时大概能看十页。时间仅作为参考。 的建议是,尽量用路径3,打好基础。看书和自己动手跑一遍是完全不一样的,代码有很多细节都需要注意。哪怕一天十页,也就三周就看完了。时间不够,可以复制代码跑,然后做practice,不熟悉的部分重新看书巩固。 4⃣️书是由易及难的,学习者的逻辑也是慢慢成长的,并不一定要前期多后期少。我是给自己制定了每日十页的计划,每日只能多不能少。 ➡️关于只看书的解释 既然是打基础,首先要做的事是熟悉Python的语句。这本书就完全够了。书的目录就是框架,按照框架一步一步走就能打好基础。我也看过一些视频,存在以下几点问题: 代码给的不清楚,如果只讲理论不实际,那学习进展会很慢。 说是基础但并没有讲基础的语句,最简单的变量命名都没有讲明白,其实是进阶版。 当然还有一点,看视频无法保证不会刷别的娱乐视频。但看书不会,大不了就纯看书。也有一些不错的视频,但如果是第一次接触Python,与其花时间找适合的视频,不如直接看书,又快又方便。
HKU Mecon选课秘籍! 转眼间已经到了M5,从M4开始,我的闲暇时间就多了起来。和朋友讨论后,我们得出结论:我简直是选课大师!于是,我决定分享一份“如何用最少的努力完成学业”的攻略。 背景指南! 这篇文章适合以下人群: 1️⃣ 想要顺利毕业(GPA过得去) 2️⃣ 更在乎其他目标,比如就业、实习或享受生活 3️⃣ 希望付出尽可能少的精力来完成学业 个人情况: 1️⃣ 财管本科未学过计量经济学 2️⃣ 没有强代码背景,选择了Data Stream 3️⃣ 非常懒惰且拖延 4️⃣ 注意力不集中,上课完全听不进被动信息输入 5️⃣ 倾向于考前突击,比较能熬夜 基于背景的选课宗旨! 1️⃣ 减少出门上课的损耗:尽量把所有课集中在每周1-2天,这样就不必过于在意给分或课程质量。 2️⃣ 合理选择课程:纯目标导向依赖考前自学,需要PPT做得比较清楚的老师。Mecon课程考试很多,个人偏好是project > 考试,作业 > pre,大家可以根据自己的考核偏好来选择。 基于宗旨的详细选课测评! ➡️ Core:Data/Policy Stream都要上的核心课程 1️⃣ 6001D计量经济学:个人偏好R语言,Jasmine的课件质量和节奏把控显著好于另一个老师,非常适合自学。考核方式是小组作业+期中+期末。学过计量的同学应该会比较轻松。小组作业多次,可以搜到部分答案,但有幸分到分part的小组。考试大题为主,建议尽量涂满。自学感受是考前突击很难,最后也没看完PPT……不过给分还行。 2️⃣ 6022A宏观经济学:只有Henry没得选,但他非常幽默,人生故事永流传。上课会随机提问,推荐坐在离过道远的位置因为他够不到。考核方式是作业+期中+期末,据说会挂人,感受是比6021简单。考试也比较简单,与往年例题高度相似,难度上期中<期末,作业刁一点可能需要多和同学讨论一下。 3️⃣ 6021D微观经济学:Hongsong显著好于新来的外国老师,据说讲课好+期中难度合理。考核方式是作业+期中+期末,目测不会挂人,感受是比6022给分好。但就考试难度来说比6022高,出题方式花头有点多。 由于篇幅限制,下篇将继续讨论Stream Core和Elective,同时分享对选课现象的一些看法~
import pygame import time import random # 初始化 Pygame pygame.init() # 定义颜色 white = (255, 255, 255) yellow = (255, 255, 102) black = (0, 0, 0) red = (213, 50, 80) green = (0, 255, 0) blue = (0, 0, 255) # 修正了这里,添加了等号和颜色值 # 设置窗口大小 width, height = 800, 600 screen = pygame.display.set_mode((width, height)) # 设置窗口标题 pygame.display.set_caption("Pygame Example") # 游戏主循环 running = True while running: # 检查事件 for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False # 填充屏幕背景色 screen.fill(black) # 在这里添加你的游戏逻辑和绘制代码 # 更新屏幕显示 pygame.display.flip() # 控制游戏刷新率 pygame.time.Clock().tick(60) # 贪吃蛇代码
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行动研究中的质性数据分析方法详解 今天我们来聊聊如何在行动研究中对质性数据进行深入分析。质性数据,简单来说,就是那些非数字化的、需要通过文本、观察等方式收集的数据。下面是一些关键步骤,帮助你更好地理解和分析这些数据。 数据准备 整理数据:把所有收集到的质性数据都整理好,比如把访谈内容转成文字,把课堂观察记录整理成笔记。 熟悉数据:反复阅读或回顾这些数据,理解它们的背景和整体内容。这个过程能帮助你发现潜在的主题或模式。 主题分析 识别模式和主题:从数据中找出那些重复出现的观点、行为或反应。比如,如果多名学生提到“课堂活动有趣”,那就可以归纳出一个“课堂趣味性”的主题。 分段分析:把数据拆分成更小的单元,比如把访谈内容按句子或段落分解,这样更容易聚焦于具体细节。 编码 什么是编码:给数据中的每个重要部分分配一个标签或代码,这些代码可以代表特定的概念或主题。 创建代码:代码可以是描述性的(比如“积极参与”)或解释性的(比如“合作学习的效果”)。例如,学生回答“我喜欢小组讨论”可以被标记为“积极参与”或“讨论的有效性”。 组织代码:把相似的代码归为同一类别,形成更大的主题。比如,把“学生专注”和“学生互动增加”归入“课堂参与度提升”这一主题。 综合和解释 综合数据:把不同来源的数据结合起来,比如把学生访谈与课堂观察记录相互印证,以形成更全面的观点。 解释意义:从主题中提取结论,并将其与研究目标联系起来。例如,如果观察到学生在采用新教学方法后更愿意参与课堂讨论,可以得出新方法对课堂互动有积极影响的结论。
打工仔问:“老师老师,国庆到了,我想画个程序员伤心的头像。” 我说:“没问题,睁大眼睛,好好看下面的教程,你就可以画出来。” 【AI绘画简约教学第15期:男生头像】 AI绘画简要步骤: 1.确定主题,伤心的程序员。 2.选择模型风格,插画。 3.输入画面描述词。 注意:AI绘画核心是画面描述词。 本期配图描述词如下: 【一个有代码模式背景的程序员男人,一个(戴着耳机的)男人坐在电脑前,低头伤心难过】 注:括号里的内容可以修改成你想要的词语,只要输入以上描述词即可生成本次配图。 【温馨提示:由于软件版本不同,生成的图片,可能差异较大。有疑问,请留言。】 #教育创作激励计划#
AI低代码,这一创新技术的崛起,正悄然改变着软件开发与应用的格局。它犹如一股强劲的数字化浪潮,席卷了整个信息技术领域,为开发者们开辟了一条高效、便捷的创新之路。 AI低代码平台,通过融合人工智能的先进算法与低代码开发的直观界面,极大地降低了软件开发的门槛。它如同一位智慧而耐心的导师,引领着初学者跨越技术的鸿沟,让即便是非专业背景的用户也能轻松上手,创造出功能强大的应用程序。 在这个平台上,复杂的编程逻辑被封装成易于理解的模块与组件,用户只需通过拖拽、配置等简单操作,便能快速搭建起所需的软件系统。这不仅极大地缩短了开发周期,还使得团队能够更专注于业务逻辑的创新与优化,而非陷入繁琐的代码编写中。 AI低代码技术的引入,更是为软件开发行业注入了新的活力。它打破了传统开发模式的束缚,使得软件迭代更加迅速,能够更好地适应市场变化与用户需求。同时,这一技术还促进了跨领域合作,让不同背景的专业人士能够携手共进,共同推动数字化转型的深入发展。 展望未来,AI低代码平台将持续进化,不断融入更多前沿技术与创新理念。它将成为推动软件产业高质量发展的强大引擎,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出,实现数字化时代的华丽转身。而在这场由AI低代码引领的变革中,每一个参与者都将有机会成为新时代的见证者与创造者。
rky-an00 研究背景:随着深度学习技术的发展,高分辨率图像生成成为研究热点。然而,直接进行高分辨率生成时,常会出现物体重复的问题。为了解决这一问题,我们提出了AccDiffusion方法。 方法介绍: 1️⃣ 我们将原本的image-content aware prompt拆分成一系列patch-content-aware prompts,以更精确地描述每个图像补丁。 2️⃣ 引入dilated sampling with window interaction,以保持全局一致性,从而提高生成图像的质量。 开源:我们的代码已开源在lzhxmu/AccDiffusion,欢迎大家使用和改进。 实验对比:与现有方法相比,AccDiffusion能有效解决物体重复生成的问题,并在高分辨率图像生成中表现出更好的性能。 砦术细节:详细的技术细节和实验结果将在论文中详细介绍。欢迎关注我们的研究进展,以获取更多信息。
美网络武器设置“嫁祸”功能 美国网络武器的“嫁祸”功能主要体现在其研发的“大理石”工具包。以下是关于其“嫁祸”功能的具体情况: 1.⠥能原理: - “大理石”工具包是美国情报机构研发的一种网络武器工具框架。其主要功能是对网络武器(如间谍软件或恶意程序)代码中的可识别特征进行混淆甚至擦除,类似于改变了“枪械”武器的“膛线”,使调查人员无法从技术角度追溯武器的真实来源。这就为嫁祸他国提供了技术基础,能够掩盖美国自身的恶意网络攻击行为。 2.⠦ 𝨵手段:该工具包可以随意插入中文、俄文、朝鲜文、波斯文、阿拉伯文等六种外语字符串。其目的就是在遭遇调查时误导调查人员,将网络攻击的责任栽赃陷害给中国、俄罗斯、朝鲜、伊朗以及众多阿拉伯国家等。 3.⠧ 发背景与保密级别:根据相关研究发现,“大理石”工具包被确定为一个机密级(且不可向国外透露)的武器研发计划,起始时间不晚于2015年。这表明美国情报机构对该工具的研发是秘密进行的,且对其保密性非常重视,甚至不愿意让所谓的“盟友”国家知道。 美国的这种行为是其在网络空间推行霸权主义的体现,严重威胁了其他国家的网络安全和主权。国际社会应对此保持警惕,并加强网络安全领域的合作与交流,共同维护网络空间的和平与稳定。
中国股市:电池利好频现,持续增长引发暴涨! 中国股市中,电池板块近期确实利好频现,持续增长并引发了暴涨。以下是对这一现象的详细分析: 一、领涨企业 领湃科技 股票代码:300530 最新股价:25.43元(数据截止2024年11月26日10:58) 市场表现:股票涨停,显示出市场对该公司的高度认可。 背景信息:领湃科技作为电池行业的佼佼者,其业绩增长和技术创新备受市场关注。 盟固利 股票代码:301487 最新股价:30.10元(数据截止2024年11月26日10:58) 市场表现:同样涨停,主力资金加仓超7亿元,表明机构对其未来发展前景的看好。 背景信息:盟固利在电池领域拥有深厚的技术积累和市场经验,其固态电池技术的研发备受瞩目。 二、其他表现突出企业 天宏锂电 股票代码:873152 最新股价:24.07元(数据截止2024年11月26日10:58) 市场表现:虽然股价下跌,但考虑到电池行业的整体利好趋势,其未来仍有反弹的可能。 背景信息:天宏锂电专注于锂电产品的研发和生产,拥有一定的市场份额和技术实力。 南都电源 股票代码:300068 最新股价:18.91元(数据截止2024年11月26日10:58) 市场表现:股价下跌,但前期也经历了显著的上涨,显示出市场的波动性。 背景信息:南都电源在储能和动力电池领域具有领先地位,其技术创新和市场拓展能力备受市场认可。 中一科技 股票代码:301150 最新股价:23.97元(数据截止2024年11月26日10:58) 市场表现:股价下跌,但考虑到其在电池材料领域的领先地位,其未来仍有增长潜力。 背景信息:中一科技专注于电池材料的研发和生产,为电池行业提供高质量的材料支持。 力王股份 股票代码:831627 最新股价:31.03元(数据截止2024年11月26日10:58) 市场表现:股价下跌,但前期涨幅较大,目前处于调整阶段。 背景信息:力王股份在电池制造领域拥有较强的技术实力和市场份额,其产品质量和技术水平备受市场认可。 三、总结 电池行业作为中国股市的热门板块之一,近期利好频现,多家相关企业股票持续增长甚至暴涨。领湃科技、盟固利等企业作为领涨股,其市场表现尤为突出。同时,天宏锂电、南都电源、中一科技、力王股份等企业也在电池行业中占据重要地位,其未来发展前景同样值得关注。投资者在关注这些企业的同时,也应密切关注市场动态和政策变化,以做出理性的投资决策。
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