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Facebook开源了一个名为Python Test Runner(ptr)的新项目,允许开发人员运行Python单元测试套件。ptr和现有测试运行器之间的主要区别在于ptr通过爬取存储库查找一定的Python项目,这些项目带有的单元测试在安装文件中已经定义过。
你准备好迎接Python3了吗?
你愿意迁移到Python 3吗?
近几年来,深度学习得到了长足的发展,伴随着深度学习的发展,深度学习框架也变得越来越为人们所熟知。
Apache Flink 是流批统一的开源大数据计算引擎,在 Flink 1.9.0 版本开启了新的 ML 接口和全新的Python API架构。
本文介绍了多种方法来查看 Python 已安装库的版本,涵盖了使用 pip、import、sys、help 和 conda 命令等方法。了解库版本对于确保代码兼容性、更新或降级库至关重要。希望本文能够帮助你更好地管理 Python 库,并提高你的开发效率。
本期「玩转 MCP 」将详细介绍如何在 Trae IDE 中高效集成 Playwright 这一 MCP Server,构建自动化测试解决方案,帮助你快速验证网页的交互逻辑,减少人工测试成本,提升整体开发效率!
专栏的第二篇文章《Node&NPM的安装与配置》介绍Node的安装部署、环境配置以及NPM的安装。
**编者按**:本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
今年12月3日、4日,Python界著名的PyCon大会首次登陆中国,邀请了众多国内的Python高手作为嘉宾,带来了很多精彩演讲。InfoQ有幸邀请了几位与会嘉宾就广大Python爱好者所关心的问题发表了各自的观点。
本文是一系列深度学习的简单实战教程的第一篇,用MXnet做实现平台的实例代码,简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。来自Phunter的博客,Phunter的职业是数据科学家,DMLC (http://dmlc.ml/) 工具包贡献者之一。
还在手动从设计稿提取样式、编写基础代码?试试 Trae IDE 的模型上下文协议(MCP)功能吧。通过使用 MCP Server - Figma AI Bridge,自动将你的 Figma 设计稿转换为整洁的前端代码,并生成相应的网页。简单高效,无需复杂配置,跟随文中的步骤操作,即可体验智能化的设计交付。
作为一种解释型语言,Python有优点,也有缺点。它简单灵活,但编写大型软件时,其执行速度会低于其它原生/JIT语言。Medusa项目的目标就是要克服Python的这一缺点,提供功能更强大、执行速度更快的Python。
今天,我们宣布在 AWS Systems Manager 内推出附加自动化功能。
可编写Rust也很难......
Python 以其有用的库和包而著称,即使没有软件工程背景的人也能编程。
Jenkins+Docker 共同助力 Serverless 应用构建部署!
使用Rust作为训练后端和部署平台的主意并不像听起来那样疯狂
随着机器学习 (ML) 在公司核心业务中占据的份量越来越重,缩短从模型创建到部署的时间就变得越来越重要。