在 Python 中，有幾種方法可以讀取文本文件。在本文中，我將介紹open()函數(shù)、read()、readline()、readlines()、close()方法和with關(guān)鍵字。

Python 不乏并發(fā)選項(xiàng)，標(biāo)準(zhǔn)庫包括對線程、進(jìn)程和異步 I/O 的支持。在許多情況下，Python 通過創(chuàng)建異步、線程和子進(jìn)程等高級模塊，消除了使用這些各種并發(fā)方法的困難。在標(biāo)準(zhǔn)庫之外，還有第三種解決方案，例如twisted、stackless 和處理模塊，僅舉幾例。本文使用實(shí)踐示例專門關(guān)注 Python 中的線程處理。網(wǎng)上有很多很好的資源來記錄線程 API，但本文試圖提供常見線程使用模式的實(shí)踐示例。

本文將解釋什么是數(shù)據(jù)庫連接器，并介紹一些流行的 Python SQL 連接器的優(yōu)缺點(diǎn)。

在本篇文章中，我們將介紹如何使用 Django 發(fā)送電子郵件。我們將介紹如何配置 Django SMTP 連接，如何為你的電子郵件提供商設(shè)置應(yīng)用程序密碼，以及如何通過 Django shell 發(fā)送電子郵件。我們還將研究如何為你的 Django 應(yīng)用程序設(shè)置聯(lián)系表單，這將允許你的客戶與你聯(lián)系。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，有必要將具有特征的空間壓縮為向量。一個(gè)例子是文本嵌入，它是幾乎所有 NLP 模型創(chuàng)建過程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理這種類型的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)非總是可能的——例如，原因可能是擬合或推理率低。

自從Vaswani 等人發(fā)表開創(chuàng)性論文“ Attention Is All You Need ”以來，transformer 模型已經(jīng)成為 NLP 技術(shù)中的最新技術(shù)。從 NER、文本分類、問答或文本生成等應(yīng)用，這項(xiàng)驚人技術(shù)的應(yīng)用是無限的。

近年來，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 受到了廣泛關(guān)注，因?yàn)樗谠S多自然語言處理任務(wù)中顯示出了巨大的前景。 盡管它們很受歡迎，但解釋如何使用最先進(jìn)的工具實(shí)現(xiàn)簡單而有趣的應(yīng)用程序的教程數(shù)量有限。在本系列中，我們將使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練 AI 程序員，該程序員可以像真正的程序員一樣編寫 Java 代碼（希望如此）。

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