先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7

深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上Python知识点,真正体系化!

由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你需要这些资料,可以添加V获取:vip1024c (备注Python)
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正文

sequence1 = tokenizer.decode(token_ids)
print(sequence1)

sequence2 = tokenizer.decode(token_ids_s2e)
print(sequence2)

输出结果:

法 国 的 首 都 是 巴 黎
[CLS] 法 国 的 首 都 是 巴 黎 [SEP]

101 代表 CLS,是文本的开头
102 代表 SEP,是文本的分隔符

2. 编解码多段文本

sequence_batch = ["法国的首都是巴黎","美国的首都是华盛顿特区" ]
token_ids_batch = tokenizer.encode(sequence_batch)
print(token_ids_batch)
sequence_batch = tokenizer.decode(token_ids_batch)
print(sequence_batch)

输出结果:

[101, 3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944, 102, 5401, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 1290, 4670, 7561, 4294, 1277, 102]
[CLS] 法 国 的 首 都 是 巴 黎 [SEP] 美 国 的 首 都 是 华 盛 顿 特 区 [SEP]

3. 实际操作

embedding_batch = tokenizer("法国的首都是巴黎","美国的首都是华盛顿特区")
print(embedding_batch)

输出:

{'input\_ids': [101, 3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944, 102, 5401, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 1290, 4670, 7561, 4294, 1277, 102], 'token\_type\_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 'attention\_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

优化代码

for key, value in embedding_batch.items():
    print(f"{key}: {value}\n")

输出:

input_ids: [101, 3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944, 102, 5401, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 1290, 4670, 7561, 4294, 1277, 102]

token_type_ids: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

attention_mask: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

编码后返回结果是:

input_ids: token_ids
token_type_ids: token_id 归属的句子编号
attention_mask: 指示哪些token需要被关注(注意力机制)

4. 查看词表

from itertools import islice

# 使用 islice 查看词表部分内容
for key, value in islice(tokenizer.vocab.items(), 30,40):


做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。



别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。

* * *



**(1)Python所有方向的学习路线(新版)**

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。



最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/8fc093dcfa1f476694c574db1242c05b.png)



**(2)Python学习视频**



包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/d66e3ad5592f4cdcb197de0dc0438ec5.png#pic_center)



**(3)100多个练手项目**

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/f5aeb4050ab547cf90b1a028d1aacb1d.png#pic_center)



**(4)200多本电子书**  

  

这些年我也收藏了很多电子书,大概200多本,有时候带实体书不方便的话,我就会去打开电子书看看,书籍可不一定比视频教程差,尤其是权威的技术书籍。



基本上主流的和经典的都有,这里我就不放图了,版权问题,个人看看是没有问题的。



**(5)Python知识点汇总**

知识点汇总有点像学习路线,但与学习路线不同的点就在于,知识点汇总更为细致,里面包含了对具体知识点的简单说明,而我们的学习路线则更为抽象和简单,只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c741a91b05a542ba9dc8abf2f2f4b1af.png)



**(6)其他资料**



还有其他的一些东西,比如说我自己出的Python入门图文类教程,没有电脑的时候用手机也可以学习知识,学会了理论之后再去敲代码实践验证,还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等,这些都是可以送给粉丝们的东西。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9fa77af248b84885a6ec779b2ead064d.png)

**这些都不是什么非常值钱的东西,但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错,你要是用得到的话都可以直接抱走,关注过我的人都知道,这些都是可以拿到的。**




**网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。**

**需要这份系统化的资料的朋友,可以添加V获取:vip1024c (备注python)**
![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/528706c8ffcf23d386ecb067089381f3.png)

**一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!**
浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。**

**需要这份系统化的资料的朋友,可以添加V获取:vip1024c (备注python)**
[外链图片转存中...(img-9mRn54qg-1713216860425)]

**一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!**
GitHub 加速计划 / tra / transformers
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下载
huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库,它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现,特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。
最近提交(Master分支:1 个月前 )
8bd2b1e8 * initial commit * gloups * updates * work * weights match * nits * nits * updates to support the tokenizer :) * updates * Pixtral processor (#33454) * rough outline * Add in image break and end tokens * Fix * Udo some formatting changes * Set patch_size default * Fix * Fix token expansion * nit in conversion script * Fix image token list creation * done * add expected results * Process list of list of images (#33465) * updates * working image and processor * this is the expected format * some fixes * push current updated * working mult images! * add a small integration test * Uodate configuration docstring * Formatting * Config docstring fix * simplify model test * fixup modeling and etests * Return BatchMixFeature in image processor * fix some copies * update * nits * Update model docstring * Apply suggestions from code review * Fix up * updates * revert modeling changes * update * update * fix load safe * addd liscence * update * use pixel_values as required by the model * skip some tests and refactor * Add pixtral image processing tests (#33476) * Image processing tests * Add processing tests * woops * defaults reflect pixtral image processor * fixup post merge * images -> pixel values * oups sorry Mr docbuilder * isort * fix * fix processor tests * small fixes * nit * update * last nits * oups this was really breaking! * nits * is composition needs to be true --------- Co-authored-by: amyeroberts <22614925+amyeroberts@users.noreply.github.com> 4 天前
7bb1c998 docs: update grammar in comment in tokenization_utils_base.py small grammar update in tokenization_utils_base.py comment 5 天前
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