


Hai, rakan-rakan pengguna internet! ?
Ingat kali terakhir anda meluangkan masa sejam menonton video kucing dan cabaran tarian rawak di Instagram? Ya, saya juga. Tiada penghakiman di sini – kami semua pernah ke sana, menghantar gulungan kekili berulang-alik sehingga tiba-tiba jam 2 pagi dan kami melihat seseorang membuat sarapan yang rumit yang tidak akan kami masak.
Alternatif yang Lebih Baik
Tetapi bagaimana jika saya memberitahu anda ada cara yang lebih memuaskan untuk menghabiskan masa anda dan berhubung dengan rakan? Daripada menghantar video "tunggu..." yang kesejuta itu, bagaimana pula dengan berkongsi sesuatu yang sebenarnya boleh meningkatkan kemahiran anda – seperti repositori GitHub yang hebat?
Perkara yang Anda Dapat Daripada GitHub vs Reels
Fikirkan tentangnya: Walaupun kekili sohor kini itu mungkin memberi anda 15 saat dopamin, repo GitHub yang diselenggara dengan baik boleh mengajar anda:
- Bahasa pengaturcaraan baharu
- Idea projek yang menarik untuk dibina
- Amalan terbaik daripada pembangun berpengalaman
- Penyelesaian kepada masalah yang anda telah tersekat
Sudut Kesihatan Mental
Bahagian terbaik? Tidak seperti menatal melalui berita buruk yang tidak berkesudahan atau mendapatkan FOMO daripada siaran media sosial yang disusun dengan sempurna, menerokai GitHub sebenarnya membuatkan anda berasa produktif. Setiap repositori yang anda temui adalah seperti membuka peti harta karun pengetahuan – jauh lebih baik daripada menonton video "hari dalam kehidupan" yang lain, bukan?
Cabaran
Inilah cabaran saya kepada anda: Lain kali anda merasakan keinginan untuk menghantar kekili kepada rakan anda yang mahir teknologi, hantarkan repositori yang menarik kepada mereka. Temui projek pembelajaran mesin yang hebat? Kongsikan! Temui alat pembangunan yang berguna? Sebarkan kasih sayang!
Mari kita buat "Adakah anda melihat repo ini?" yang baharu "Adakah anda melihat kekili ini?"
Otak anda akan berterima kasih kepada anda, kemahiran anda akan berkembang, dan hei – anda mungkin membina sesuatu yang hebat dan bukannya hanya melihat orang lain melakukannya.
Siapa dengan saya? ?
P.S. Sila mulakan dengan berkongsi siaran ini dengan rakan yang masih terperangkap dalam lubang arnab kekili! ?
Atas ialah kandungan terperinci Kongsi Repositori GitHub Daripada Gulungan Instagram. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual