京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:麦叔编程
作者:麦叔
Python之所以大受欢迎,其中一个重要原因是有大量的开源项目。很多看似极其困难的事情,可能一个开源项目加上几行代码就搞定了。
低头学习Python基础很重要,抬头看世界、了解神一样的开源项目能解救你于水火之中。
Stars: 26.2k
作者: Grant Sanderson
Manim是一个数学动画引擎。通过这个项目,你可以轻松的使用图表和图片制作教学动画和视频:
这个项目的作者特别牛!他在youtube上有一个频道叫做2Brown1Blue,有3百多万粉丝。
每个视频都是精品,都是精美的动画,都是用他自己的这个开源项目制作的。
Stars: 20.4k
作者: iperov
你也许看到过某些明星的脸被放在爱情动作片上,觉得技术好牛,实际上很简单,懂点Python,用DeepFaceLab就可以做。
DeepFaceLab是最有趣的GitHub Python项目之一, 可以创建深层伪造图像和视频。你可以换脸,变老,变年轻等等。你甚至可以改语音,但这需要一定视频编辑软件辅助。
开发者说,互联网上超过95%的深层伪造视频都是使用此工具创建的。
要不要现在就去试一下,把自己的脸换到某个电影上?
Stars: 18.6k
开发者:Apache软件基金会
这个没有前面两个那么有意思,但也很有用。Aireflow是一个工作流管理工具。任何一个企业都离不开工作流程,工作流管理系统就是辅助管理流程的软件。
通过Airflow,你可以方便的创建工作流程:创建任务,安排任务和监控执行状况等。如果这不够用,你可以方便的写Python代码搞定问题:
它提供了可伸缩性,可扩展性,简单的用户界面。也可以和其他工具和服务的方便的集成。业界中的一些知名企业正在使用这个项目,如Adobe,Lyft,Slack,Expedia等。
做企业管理,流程管理的大佬们,可以看看。
Stars:13.4k
开发者:openai
GPT-2是一个强大的人工智能语言模型。
简单来说,你跟它说一句话:
吃了吗?
它能基于你这句话,写一段文字出来,而且还写的句句在理。
刚吃饱,我吃的2根油条,喝了一碗豆腐脑。那油条真好吃,下次你也去尝尝...
它是基于80亿个网页上的文字信息训练出的人工智能,所以对人类的语言,沟通可以说是了如指掌。能够预测一个人类会说什么话。
只可惜它现在主要支持英文,上面那段“吃了吗”是我用中文模拟的。看一下这段英文:
输入的文字是:
回收对这个世界有好处. 不,你大错特错!!
然后GPT-2给出的对话大概是:
回收对这个世界没有好处。对环境不好,对我们的健康不好,也不利于经济。我不是在开玩笑,回收对环境不好。它对地球有破坏,是造成地球变暖的主要原因...
忽然觉得这里有个巨大的商机。老年人很需要这样的能顺着你的意思说话的话痨来解闷。是不是?
有一个中文的模型,虽然没这么强大,毕竟是中文的:
Stars: 7.1k
开发者:Hardik Vasa
这是一个比较简单,但很实用的小工具。它可让你一次将Google上的数百张图片下载到计算机上。
你只要安装库,使用命令,提供关键字作为参数,然后它会搜索带有指定关键字的图片,并将其下载。
这个实现应该不难,有没有大侠参考这个来个百度图片下载?
Stars: 7k
开发者:Somdev Sangwan
很多学习者都热衷于写爬虫,自己从零开始手写适合抓取简单的少量内容。
如果有大量抓取内容,你一定需要一个框架。而Photon就是一个强大又简单的爬虫。你在文件中配置好要抓取的URL和规则,剩下的事情Photon帮你搞定。
它可以抓取:
它还可以支持各种定制化工作,比如配置超时时间,掉过某些URL等。
热衷于爬虫的小伙伴千万不要错过。
Stars: 3.3K
开发者:Jonathan Shobrook
作为一个程序员,天天和程序错误打交道,有没有?
出了错误怎么办?去网上查。虽然我推荐应该先认真看错误,实在看不出来再查,但是网上查的确是重要的一步。
Rebound是一个脑洞大开的小玩意。运行Python程序的时候,如果出了错误,它会自动根据错误去StackOverFlow(国外最热门最专业的技术问答网站),并展示相关的内容:
想法很简单,但确实可以节省很多时间。
可惜它查的是国外的StackOverFlow,有没有哪位大侠写个查国内论坛使用的?
你最喜欢哪个项目?最想进一步学习哪个项目?投个票吧:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20