numpy的使用場(chǎng)景之一就是獲取一二維矩陣的每一行的第一個(gè)非零元素，這樣的場(chǎng)景numpy也是有提供一個(gè)方法來(lái)供用戶(hù)使用的，接下來(lái)我們就來(lái)看看如何獲取numpy的第一個(gè)非0元素索引吧。

在做deepfake檢測(cè)任務(wù)（可以將其視為二分類(lèi)問(wèn)題，label為1和0）的時(shí)候，可能會(huì)遇到正負(fù)樣本不均衡的問(wèn)題，正樣本數(shù)目是負(fù)樣本的5倍，這樣會(huì)導(dǎo)致FP率較高。那么怎么解決這樣的問(wèn)題呢？來(lái)看看小編的解決方案。

隨著流媒體技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在很多網(wǎng)站的視頻已經(jīng)采用m3u8格式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸了，使用python爬取m3u8文件爬下來(lái)并不能直接觀看。那么python怎么提取m3u8文件呢？接下來(lái)的這篇文章帶你了解。

這幾年來(lái)Python語(yǔ)言越來(lái)越火，相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景也越來(lái)越受到重視，很多想要從事Python開(kāi)發(fā)的學(xué)員越來(lái)越多，不少人都會(huì)有一個(gè)疑問(wèn)Python需要學(xué)多久？需要多久才能獨(dú)立完成一些像樣的項(xiàng)目呢？今天W3Cschool小編就來(lái)和大家分析一下。

有些小伙伴在安裝pandas的時(shí)候出現(xiàn)了一些錯(cuò)誤導(dǎo)致pandas安裝不上。今天小編帶來(lái)一個(gè)pandas安裝報(bào)錯(cuò)的案例和解決方案，如果小伙伴也遇到了相似的錯(cuò)誤可以嘗試一下對(duì)應(yīng)的解決方案看看能不能解決問(wèn)題。

在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實(shí)時(shí)處理連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和事件流變得越來(lái)越重要。這種類(lèi)型的架構(gòu)，其中事件正在構(gòu)建數(shù)據(jù)處理的中心，也稱(chēng)為響應(yīng)式流架構(gòu)。在下文中，我將展示如何借助工作流技術(shù)解決一些相關(guān)挑戰(zhàn)。

想通過(guò) Python 繪制精美的地圖？想在地圖上自由的設(shè)置各種參數(shù)？想獲得靈活的交互體驗(yàn)？這里就有一款Python 神包滿(mǎn)足你：folium。folium 建立在 Python 生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力和 Leaflet.js 庫(kù)的映射能力之上，在Python中操作數(shù)據(jù)，然后通過(guò) folium 在 Leaflet 地圖中實(shí)現(xiàn)地圖可視化。folium 相比較于國(guó)內(nèi)百度的 pyecharts 靈活性更強(qiáng)，能夠自定義繪制區(qū)域，并且展現(xiàn)形式更加多樣化。接下來(lái)的這篇文章就來(lái)介紹一下python怎么使用folium吧。

Python作為一門(mén)簡(jiǎn)單易學(xué)且功能強(qiáng)大的編程語(yǔ)言，在計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域中被廣泛使用。越來(lái)越多的人也開(kāi)始學(xué)習(xí)Python，但是對(duì)于初學(xué)者而言，安裝和配置開(kāi)發(fā)環(huán)境、編寫(xiě)代碼等都是一大難題。