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如何高效调试 Python 代码？

在编程的世界里，写新代码就像是搭建乐高城堡，充满无限的创意和乐趣。但当程序出现错误，进入调试阶段时，很多人会感到头痛。这就像是在一场没有准备的 BOSS 战中，你不仅装备不全，还不知道敌人在哪里。我曾经因为一个真实世界的项目代码反复崩溃，几乎想放弃 Pytho

在软件开发的浩瀚世界里，写出能够正常工作的代码只是第一步。更具挑战性也更关键的，是写出高效运行的代码。随着数据集的爆炸式增长和用户对速度要求的不断提高，理解并优化算法的效率变得至关重要。这正是Big O 符号大显身手的地方。它提供了一种标准化的方式，来描述一个

在编程世界里，效率是永恒的追求。对于Python开发者来说，我们常常习惯于它的简洁和易用，却可能忽略了隐藏在语言深处的性能优化潜力。很多时候，我们编写的代码虽然功能上毫无问题，但在性能上却像“拖着沉重的身躯”在运行。这篇文章将分享9个鲜为人知但极为有效的Pyt

近日，墨西哥总统克劳迪娅·辛鲍姆称，墨西哥政府正在考虑对包括中国等国家加征关税。此前据媒体爆料，墨西哥政府计划在9月8日提交的2026年预算提案中，对中国进口商品加征关税，涉及汽车、纺织品和塑料制品等核心品类。

在今天的互联网世界，我们常常被各种“独角兽”级别的创业故事所包围，似乎只有那些宏大的、颠覆性的想法才能带来成功。但事实真的如此吗？一个不起眼、甚至有些“无聊”的理论正在悄然被证明：程序化内容 + 意图关键词 + 自动化，其价值远超单纯的“埋头苦干”。

在数据科学和工程领域，Python 以其强大的库如 Pandas，成为了许多人的首选工具。然而，当数据量和业务逻辑的复杂性不断攀升时，原本简洁优雅的 Python 代码可能会迅速膨胀，变得难以维护，运行效率也大打折扣。本文将通过一个真实的案例，深入探讨为什么在

在学习 Python 编程的过程中，写代码并不算难，真正让人崩溃的往往是——调试。很多初学者调 Bug 的方式是：随便加几个 print，看看屏幕输出，祈祷问题自己消失。结果信息越来越多，思路却越来越乱。

尤其是数据科学和分析领域，代码的执行效率是衡量专业能力的关键指标之一。许多Python开发者，即便是拥有多年经验的老手，在处理大规模数据集时，也常常会陷入代码运行缓慢的困境。他们熟悉列表推导式，也听说过NumPy的强大，但可能并未触及一个能让代码性能产生飞跃的

本文尝试从零开始，用python实现一个极简但完整的大语言模型，在过程中把各种概念“具象化”，让大家亲眼看到、亲手写出self-attention机制、transformer模型，亲自感受下训练、推理中会遇到的一些问题。

当我们按下回车键执行Python hello.py时，一行简单的print("Hello")背后，隐藏着从高级语言到晶体管开关的奇妙旅程。本文将揭示代码如何穿越7层抽象，最终驱动硬件执行。

现代信息检索系统和搜索引擎普遍采用两阶段检索架构，在人工智能应用中也被称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。在初始检索阶段，系统采用高效的检索方法，包括词汇检索算法（如BM25）或密集嵌入检索器（基于近似最