1.在哪里编写Python代码你有两种方法来编写Python代码，适用于不同的应用场景：在Python交互式解释器中编写代码：你可以在这里编写简单的代码，虽然复杂的代码也可以编写，但不建议这样做。我们通常在交互式解释器中编写一些简单的代码，可能是为了快速验证某个想法，或者在学习阶段希望立即验证所学的知识。在编辑器中编写代码：推荐使用Pycharm，当然如果你喜欢其他编辑器，也可以自由选择，但本教程主要以Pycharm为例。在编辑器中编写代码时，需要创建以.py结尾的文件，所写的代码都保存在文件中

首先需安装ShellCmd插件，再配置虚拟环境路径，接着创建自定义运行命令并支持跨平台，最后可绑定快捷键实现一键运行。

作者|HimanshuRawlani来源|Medium编辑|代码医生团队卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度

答案：运行Linux脚本需赋执行权限或调用解释器。chmod+x使脚本可执行，./运行需权限且指定路径；bashscript.sh可不设权限。Shebang（#!）定义解释器，确保正确解析。权限不足、Shebang错误、换行符差异、PATH未包含路径是常见问题。排查用ls-l、head-1、dos2unix等命令。永久添加脚本到PATH或移至/usr/local/bin可实现全局调用。

最直接的方法是通过拖拽标签页将笔记本合并到同一VSCode窗口的编辑组中，或利用多根工作区、文件拖拽等方式整合分散的笔记本，提升工作效率与界面统一性。

VSCode通过tasks.json配置外部编译系统，利用任务功能运行如GCC、Make、CMake等工具，并结合problemMatcher解析错误输出，提升开发效率。

Python字典转JSON文件广泛用于数据持久化、跨语言交换和配置管理，通过json.dump()直接写入文件或json.dumps()生成字符串再存储，结合ensure_ascii=False、indent格式化及default参数处理中文、美观输出与非标准类型，兼顾效率与可读性。

本教程详细阐述了如何将基于Python的OpenAIChatGPT后端与前端HTML网页进行集成。通过构建一个轻量级的PythonWebAPI（如使用Flask框架），前端JavaScript能够向后端发送用户输入，后端处理后调用OpenAIAPI获取响应，并将结果以JSON格式返回给前端，最终在HTML页面上动态展示对话，实现一个功能完备的网页版聊天机器人。

Sublime构建系统常用变量包括：$file获取当前文件完整路径，$file_path获取文件所在目录，$file_name返回文件名含扩展名，$file_basename去除扩展名，$file_extension提取带点扩展名，$project返回项目文件路径，$project_path提供项目目录，$project_name获取项目名称不含扩展名，$packages指向插件目录，适用于各类构建与路径处理场景。

一、登录腾讯元宝上传气象数据并规范字段类型；二、清洗数据并构造体感温度、时段分类等新特征；三、选用LSTM或XGBoost模型，设置目标变量与特征进行训练；四、通过RMSE和R²评估模型并调参优化；五、将最优模型部署为API服务，实现在线预测调用。

VSCode通过内置终端、任务配置、扩展插件等方式高效集成外部工具。1.内置终端支持多Shell切换，可自定义默认终端；2.通过tasks.json定义任务运行脚本，实现自动化构建与测试；3.扩展提供深度集成功能；4.配置环境变量、编码及路径优化兼容性问题，提升开发效率。

一、使用Excel公式批量转换：将用户名粘贴至A列，B1输入=A1&"@qq.com"并填充整列，复制结果后选择性粘贴为数值。二、利用文本编辑器正则替换：在Notepad++中启用正则模式，查找^(.+)$，替换为$1@qq.com，执行全部替换并检查格式。三、编写脚本自动化处理：用Python读取usernames.txt，每行添加@qq.com后写入output.txt，运行后验证输出无误。四、在线工具快速转换：访问可信邮箱生成网站，粘贴用户名列表，设置后缀为@qq.com，生成后复制或下载

VSCodeNotebooks凭借与IDE的深度集成，在代码调试、版本控制、团队协作和性能稳定性方面显著优于Jupyter，尤其适合复杂项目和工程化开发；而Jupyter在轻量级探索、教学演示和远程访问等场景仍具优势，两者各有适用场景，选择应基于具体需求和个人偏好。

CentOS服务管理核心是systemctl命令，它统一了服务的启动、停止、重启、状态查看和开机自启设置，取代了传统的service和chkconfig命令，提升了效率与标准化程度。通过systemctlstart/stop/restart/status可控制服务运行状态，enable/disable用于管理开机自启，mask可屏蔽服务阻止启动，修改服务文件后需执行systemctldaemon-reload刷新配置。排查服务失败时，首先使用systemctlstatus查看状态，结合journ

RSS关键词过滤通过工具或服务按预设规则筛选内容，提升信息获取效率。主流阅读器如Inoreader、Feedly支持基于标题、内容的包含/排除规则，并可设置标记、隐藏等动作；IFTTT等自动化工具则通过触发器与动作组合，结合过滤代码实现跨平台精准推送，满足个性化需求。

kill通过PID精准终止单个进程，适用于需要避免误伤的场景；killall则通过进程名终止所有匹配的进程，操作更便捷但风险较高，易造成误杀，需谨慎使用。