很多小伙伴在學(xué)習(xí)自動(dòng)化辦公的時(shí)候有時(shí)候會(huì)需要獲取特定行列的需求，這時(shí)候我們可以使用pandas進(jìn)行操作。接下來這篇文章小編將介紹pandas如何讀取dataframe特定行列，希望能對(duì)剛學(xué)習(xí)pandas的小伙伴們有所啟發(fā)。

在pandas的日常使用中，經(jīng)常對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)索引順序錯(cuò)亂，從而影響數(shù)據(jù)讀取、插入等。今天小編就帶來了幾種pandas如何重置dataframe索引的方法，喜歡能對(duì)小伙伴們有所幫助。

因?yàn)閜ython中日期是個(gè)對(duì)象，所以很多小伙伴在使用日期的時(shí)候往往會(huì)遇到以下的情況：在數(shù)據(jù)庫或者文本中或者輸入流中獲取的日期數(shù)據(jù)是字符串，與我們要使用的日期對(duì)象完全不一樣，這時(shí)候我們就需要將python字符串轉(zhuǎn)換成日期對(duì)象了，那么python如何將字符串轉(zhuǎn)換成日期對(duì)象呢？接下來這篇文章告訴你！

在學(xué)習(xí)自動(dòng)化辦公的時(shí)候，我們可能會(huì)涉及到一些數(shù)據(jù)的操作，比如說將某個(gè)表格區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行上下左右的移動(dòng)，但我們只是空有這樣的想法卻不知道怎么實(shí)現(xiàn)。實(shí)際上我們?cè)趯W(xué)習(xí)自動(dòng)化辦公的時(shí)候會(huì)學(xué)習(xí)到一個(gè)python庫叫做pandas，pandas可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的移動(dòng)操作。那么pandas如何操作數(shù)據(jù)呢？且聽小編娓娓道來。

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)而言，張量（tensor）是其實(shí)現(xiàn)的一個(gè)基礎(chǔ)。所以著名的機(jī)器學(xué)習(xí)庫TensorFlow便從中進(jìn)行取名。作為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，tensor的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性不言而喻。在pytorch中實(shí)現(xiàn)了Tensor的功能，現(xiàn)在小編就對(duì)Tensor常用操作有哪些進(jìn)行一個(gè)簡單的歸納，希望能讓小伙伴在學(xué)習(xí)中有所感悟。

對(duì)于web應(yīng)用開發(fā)而言，有一項(xiàng)功能是相當(dāng)常見的，那就是分頁，而這項(xiàng)功能最關(guān)鍵的作用，就是實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)分成一頁一頁的效果，這樣每次就能閱讀有限數(shù)量的數(shù)據(jù)，既降低了服務(wù)器壓力又提高了閱讀效率，而分頁功能的實(shí)現(xiàn)必須實(shí)現(xiàn)兩個(gè)小功能，分別是數(shù)據(jù)分頁和翻頁功能，接下來小編就以Django為例介紹一下Django如何實(shí)線分頁，以及Django如何實(shí)現(xiàn)翻頁功能吧。

很多小伙伴在使用pytorch進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候可能會(huì)遇到cuda()加載很慢的問題，小編也遇到過這樣令人心塞的問題。在解決了相應(yīng)問題后小編將解決方法進(jìn)行了一個(gè)總結(jié)，希望能幫助到各位小伙伴。

Python 的一大優(yōu)點(diǎn)就是豐富的類庫，所以我們經(jīng)常會(huì)用 pip 來安裝各種庫，所以對(duì)于Python開發(fā)用戶來講，PIP安裝軟件包是家常便飯。但國外的源下載速度實(shí)在太慢，浪費(fèi)時(shí)間。而且經(jīng)常出現(xiàn)下載后安裝出錯(cuò)問題。所以把PIP替換為國內(nèi)源，可以大幅提升下載速度，還可以提高安裝成功率。

或許有小伙伴可能在剛開始學(xué)pytorch的時(shí)候也遇到過小編這樣的問題：在定義cuda的時(shí)候命令行卡住不再繼續(xù)輸出。這其實(shí)是pytorch-gpu安裝失敗造成的，那么pytorch-gpu安裝失敗怎么辦？如何解決？今天小編就將我解決的方法告訴大家。

在已訓(xùn)練并保存在CPU上的GPU上加載模型時(shí)，加載模型時(shí)經(jīng)常由于訓(xùn)練和保存模型時(shí)設(shè)備不同出現(xiàn)讀取模型時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤，在對(duì)跨設(shè)備的模型讀取時(shí)候涉及到兩個(gè)參數(shù)的使用，分別是?model.to(device)?和?map_location=devicel?兩個(gè)參數(shù)，接下來這篇文章我們就來介紹一下pytorch的?to(device)?和?map_location=device?的區(qū)別。