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未读欢迎体验 NumPy 的强大功能！NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库，特别适合处理多维数组和矩阵运算。本教程将带你快速上手 NumPy，面向零基础或初学者，涵盖数组创建、操作、索引等核心概念。
先决条件在开始之前，你需要：
基础 Python 知识：了解列表、元组、循环等基本概念。如需复习，可参考 Python 官方教程。
安装 NumPy：通过 pip install numpy 安装 NumPy。
安装 Matplotlib（可选）：部分示例（如直方图）需要 Matplotlib，可通过 pip install matplotlib 安装。
注意：本教程假设你已安装 Python 环境并能运行代码。如果你是新手，推荐使用 Jupyter Notebook 或 VS Code 来运行代码，方便交互式学习。
学习者概况本教程是 NumPy 数组的入门指南，重点讲解如何表示和操作 n 维数组（ndarray）。如果你：
不清楚如何对 n 维数组应用常见函数（无需 for 循环）；
想了解数组的 轴（axis） 和 形状（shape） 属性；
希望快速掌握 ...
自Python 3.6引入F-String（格式化字符串字面量）以来，它以简洁、高效和易读的特性成为字符串格式化的首选，完胜传统的.format()和%方法。F-String不仅能插入变量，还有许多强大功能！本文将介绍5个实用F-String技巧，助你编写更优雅、更高效的Python代码，特别贴合中文开发场景。快来一起解锁F-String的潜力吧！
1. 直接计算表达式，代码更简洁F-String支持在{}内直接运行Python表达式，无需提前定义临时变量。无论是数学运算、字符串操作还是函数调用，都能一步完成。
示例：
name = "小明"
age = 25
# 传统方式
print("{}明年将是{}岁。".format(name, age + 1))
# F-String方式
print(f"{name}明年将是{age + 1}岁。")
输出：
小明明年将是26岁。
优势：
省去中间变量，代码更紧凑。
逻辑直观，适合快速开发和团队协作。
2. 数字格式化，轻松应对多种场景F-String让数字格式化变得简单，支持保留小数、添加千位分隔符和百分比显示，完美适配报表和数 ...
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未读自 Python 2.7 发布以来，Python 语言已经发生了翻天覆地的变化。如果你还在用十多年前的方式编写 Python 代码，那么你可能错过了许多现代 Python 提供的强大功能、简洁语法和最佳实践。在这篇博客中，我们将探讨如何让你的 Python 项目现代化，采用符合 2025 年标准的最佳实践，编写更高效、更优雅的代码。
1. 使用 f 字符串进行字符串格式化在 Python 的早期，字符串格式化主要依赖 % 运算符或 .format() 方法。然而，从 Python 3.6 开始，f 字符串（格式化字符串字面量）成为了更推荐的选择。它们不仅更易读，还在性能上更优。
传统方式
name = "小明"
age = 25
print("我的名字是 %s，今年 %d 岁。" % (name, age))
print("我的名字是 {}，今年 {} 岁。".format(name, age))
现代方式（f 字符串）
name = "小明"
age = 25
print(f"我的名字是 {name}，今年 {age} 岁。")
f 字符串语法简洁、直观，支持任意 Python 表达 ...
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未读Windows 10上最简单的GDAL安装指南：小白学遥感的起点对于遥感初学者来说，GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个绕不开的核心工具。它可以处理各种地理空间数据格式，是遥感、GIS分析的基石。然而，GDAL的安装过程常常让新手望而却步：网上的教程要么过时，要么充斥着复杂的术语和步骤。本文将以最简单的方式，带你一步步在Windows 10上安装GDAL，适合零基础的小白。
为什么选择.whl文件安装？GDAL的官方安装方式需要编译源码，或者依赖复杂的环境配置，对于初学者来说费时费力。最快、最简单的方法是通过Python的pip工具，结合预编译的.whl（wheel）文件安装。.whl文件是Python的二进制包，省去了编译的麻烦，直接安装即可。
我们推荐从Christoph Gohlke维护的geospatial-wheels下载GDAL的.whl文件。这个仓库提供了针对Windows的预编译GDAL包，兼容性好，更新及时。
下载地址是：https://github.com/cgohlke/geospatial-wheels/re ...
在 Python 中，if 语句、break、continue 和 pass 是控制流的关键工具，用于控制程序的执行逻辑。以下是它们的含义和使用方式的简洁解释：
1. if 语句
含义: 用于条件判断，根据条件（True 或 False）决定执行哪部分代码。
用法:
if 条件:
# 条件为 True 时执行
elif 其他条件:
# 其他条件为 True 时执行
else:
# 条件为 False 时执行
理解: 就像生活中的“如果……就……”，比如“如果下雨，就带伞”。
示例:
x = 10
if x > 5:
print("x 大于 5") # 输出: x 大于 5
else:
print("x 小于或等于 5")
2. break
含义: 立即退出当前的循环（for 或 while），不再执行循环的剩余部分。
用法: 常用于循环中，当满足某个条件时提前终止循环。
理解: 像在超市找东西，找到目标后就立刻离开，不再逛其他货架。
示例:for i in range(10):
if i == 5:
...
在 Python 开发的世界里，集成开发环境（IDE）或代码编辑器的选择堪称一场信仰之战。PyCharm 和 Visual Studio Code（VS Code）无疑是这场战争中的两大巨头。PyCharm 像一位经验丰富的导师，功能全面，开箱即用；而 VS Code 则像一位灵活的艺术家，轻量、可定制，充满无限可能。那么，究竟谁才是 Python 开发者的最佳选择？让我们从多个维度深入对比，带你一探究竟！
1. 智能补全：是“懂你”还是“猜你”？PyCharm：代码补全的灵魂伴侣PyCharm 的代码补全功能（IntelliSense）堪称业界标杆。它不仅能预测你的下一个字符，还能理解你的项目结构、变量类型和上下文。输入一个函数名，PyCharm 会贴心地为你补全参数，甚至还能自动生成 docstring。例如：
def get_user_data(user_id: int) -> Dict[str, Any]:
# PyCharm: “需要我帮你写个 docstring 吗？”
pass
PyCharm 的智能补全不仅快，还精准，特别是在处理复杂的 Pyt ...
作为一名老司机，可靠且安全的远程桌面软件对我的生产力至关重要。这两年来，我一直依赖ToDesk，这是一款由海南有趣科技有限公司开发的流行远程桌面解决方案。
然而，在2025年，我决定全面转向RustDesk，一款开源的远程桌面软件。这一决定源于对透明性、定制化、数据主权和社区支持的追求。
ToDesk与RustDesk是什么ToDeskToDesk是一款由海南有趣科技有限公司开发的远程桌面软件，支持Windows、macOS、Linux和Android等多个平台。它以低延迟、4K高清支持和23种安全措施（如连接日志、操作记录和云加密）而闻名。
ToDesk还提供云服务，包括云电竞、云设计和云AIGC，适用于游戏、设计和计算密集型任务。此外，它支持自托管和企业级功能，如与AD、飞书和微信的集成。然而，作为专有软件，其代码不公开，限制了用户的透明度和控制能力。
RustDeskRustDesk是一款开源远程桌面软件，旨在替代TeamViewer和AnyDesk等专有解决方案。它使用Rust语言开发，注重性能、安全性和隐私，支持Windows、macOS、Linux和Android等平台。
...
在https://editor.p5js.org/ 展示
代码如下：
let img; // 用于存储图像对象
let originalImgWidth, originalImgHeight; // 存储图像原始尺寸
let displayWidth = 800; // 画布最大显示宽度
let displayHeight = 600; // 画布最大显示高度
let scaledWidth, scaledHeight; // 图像在画布上的缩放后尺寸
let scaleFactor; // 缩放比例
let tileSize = 64; // 图块尺寸改小一点，动画效果更明显
// --- 图像URL (保持不变或替换) ---
let imageUrl = 'https://cdn.jsdelivr.net/gh/ytkz11/picture/imgs202505291132028.png';
// --- 动画状态变量 ---
let currentCol = 0;
let currentRow = 0;
let totalCols;
let totalRows;
let ...
使用Python和GDAL去除遥感影像黑边遥感影像常因传感器限制或预处理过程而在边缘区域出现黑色或无效像素。这些黑边通常表现为多个波段的负值或零值，会干扰后续的分析、建模或可视化工作。本文将介绍一个基于 Python 和 GDAL 库的脚本，用于处理遥感影像的边缘区域，将满足条件的负值像素置为零，仅针对指定宽度的边界区域进行操作，从而保留影像主体数据的完整性。
问题背景遥感影像（如卫星影像）在边缘区域常出现无效像素，这些像素在多个波段中可能表现为负值或零值。黑边不仅影响影像的美观，还可能导致统计分析偏差或机器学习模型性能下降。我们的目标是识别边界区域内至少有指定波段数量（如2个波段）为负值的像素，并将其在所有波段的值置为零，同时仅处理边缘区域，避免影响影像内部的有效数据。下图是一个含有边缘黑边的遥感影像。
解决方案本脚本使用 GDAL 处理地理空间数据，并结合 NumPy 进行高效的数组操作。它采用分块处理方式以应对大尺寸影像，仅针对边界区域（例如100像素宽）进行处理，并根据负值波段数量应用置零规则。主要功能包括：
分块处理：通过分块读取和处理影像，高效处理大尺寸数据。
边缘区域 ...
class PAM_Module(nn.Module):
"""Position Attention Module"""
def __init__(self, in_dim):
super(PAM_Module, self).__init__()
self.chanel_in = in_dim
self.query_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim//8, kernel_size=1)
self.key_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim//8, kernel_size=1)
self.value_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim, kernel_size=1)
self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1) ...
