pip是一個用于安裝和管理python包的工具。python包是一些封裝了特定功能或模塊的代碼集合，可以方便地被其他程序調(diào)用。但有些時候我們安裝完python后會發(fā)現(xiàn)pip不能使用，這一般是pip沒有安裝，或者沒有配環(huán)境變量導(dǎo)致的，本篇文章就來介紹一下如何重新安裝pip來解決pip不能使用的問題。

對于一個后端的初學(xué)者而言，小編覺得其實學(xué)習(xí)什么語言什么框架對初學(xué)者來說應(yīng)該是一種負擔(dān)。為什么這么說呢，因為初學(xué)者往往不知道什么是請求什么是響應(yīng)，更不必說session和cookie了。所以對于后端的初學(xué)者而言，先學(xué)習(xí)一種簡單的功能完備的框架可以讓初學(xué)者對整個web應(yīng)用的開發(fā)有個簡單而全面的了解。而今天小編要介紹的，是一款輕量級的python web開發(fā)框架，他就是Flask。

五月中旬（5.09-5.22）的工作內(nèi)容如下：我們根據(jù)各位小伙伴們提的建議，對相關(guān)手冊教程和課程進行了修改新增的教程手冊內(nèi)容?五月中旬最熱門的10門課程

在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候我們會學(xué)習(xí)到F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()兩個函數(shù)。這兩個長得很像的函數(shù)在功能上有很多相似但又有一些區(qū)別，那么,F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()有什么區(qū)別呢？接下來的這篇文章告訴你。

線性回歸的普通最小二乘法。 普通最小二乘法 (OLS) 是一種在簡單線性回歸中估計參數(shù) β 的方法，Xβ = y，其中 X 是特征矩陣，y 是因變量（或目標(biāo)），通過最小化給定數(shù)據(jù)集中觀察到的因變量與線性函數(shù)預(yù)測的因變量之間的差異。

我們知道python的支持復(fù)數(shù)，也知道復(fù)數(shù)矩陣的存在，那么我們可以把復(fù)數(shù)矩陣分離成實部和虛部嗎？接下來這篇文章告訴你python怎么分離復(fù)數(shù)矩陣！

Python是一種流行的編程語言，它有很多優(yōu)點，比如簡潔、易讀、靈活和跨平臺。如果你想學(xué)習(xí)Python，你需要先下載并安裝它。本文將介紹如何在不同的操作系統(tǒng)上下載Python。

在面試中，有些算法問題是比較常問到的，比如今天要介紹的Top K算法。這個算法的需求是，有一個數(shù)組（列表）中有n個數(shù)，求其中最大的k個數(shù)，這是一種快速排序算法的變種，雖然我們可以直接用排序進行解決，但算法表現(xiàn)并不理想，接下來這篇文章我們就來介紹一下使用二分法進行python求最大的k個數(shù)吧！

在pytorch中圖片的張量結(jié)構(gòu)與plt可以顯示的圖片格式要求是不一樣的，所以plt是不能直接顯示tensor格式的圖片的，那么pytorch怎么用plt顯示tensor圖片呢？這就需要設(shè)計到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換了，基本思路就是將tensor轉(zhuǎn)換為numpy類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而numpy類型的格式剛好可以被plt支持。接下來就來看具體怎么操作吧！