動態(tài)多選框表單是一種常用的表單，因為很多時候我們需要的表單并不是固定的。動態(tài)多選框表單可以給用戶提供一定的自定義空間。借助Django-admin，我們可以簡單快速地實現(xiàn)動態(tài)多選框表單。那么具體要怎么實現(xiàn)動態(tài)多選框表單呢？請繼續(xù)往下看：

想要用電腦控制手機，我們常用的方式是谷歌提供的系統(tǒng)級命令行工具ADB。ADB調試工具可以將手機和電腦連接起來，然后通過在ADB的shell中輸入命令來控制手機，這為我們提供了一種python控制安卓手機的思路。那么怎么用python控制安卓手機呢？接下來這篇文檔帶你了解。

python也是一門面向對象的語言，它也有類和對象，它的對象也有方法和屬性，也有面向對象的三大特性：封裝繼承和多態(tài)。但是相比于java這類面向對象的語言而言，python擁有一些內置好的方法，這些放被稱為魔法方法。那么python有哪些常用的魔法方法呢？接下來就跟小編一起來了解吧。

辛辛苦苦訓練一個模型，怎么檢測這個模型是否好用？模型準確率是衡量這個模型是否好用的一個重要標準。那么pytorch怎么求模型準確率呢？接下來的這篇文章教你常用的求模型準確率的兩種方法。

在pytorch中有一個numel函數(shù)。通過這個函數(shù)我們可以得知tensor中一共包含多少個元素，接下來這篇文章我們就來了解一下numel函數(shù)的用法說明吧。

在機器學習中，有一類學習方式是通過試圖構建一組假設并將它們組合起來，這種學習被稱為集成學習。集成學習常用到的一種算法就是Blending算法，今天這篇Blending算法詳解我們將介紹一些關于集成學習的知識。感興趣的小伙伴快來看看吧。

在日常開發(fā)中，從一個字符串中提取其中的一些內容是很常見的業(yè)務需求之一。那么如何使用python提取字符串中的中英文呢？比較常見的做法是使用正則判斷來進行數(shù)據提取，接下來我們就來看看怎么用正則判斷匹配我們需要的字符串并篩選出來吧。

我們使用機器學習進行模型訓練，最后會得到一個模型，怎么將這個模型部署到flask服務上呢？今天我們就來介紹一下模型的部署。

echarts是一款前端非常出名的數(shù)據可視化庫。在python中也有對應的python庫版本，也就是今天要介紹的pyecharts。今天我們就簡單的介紹一下怎么用pyecharts做交互圖表，有需要做數(shù)據可視化的小伙伴可以考慮這個庫了。

我們知道python應用在各行各業(yè)中，在一些行業(yè)的建模中我們會涉及到一些比較專業(yè)的物理模型。比如多徑效應，python可以和matlab一樣很好地實現(xiàn)這些物理模型的建模，今天我們就來了解一下python實現(xiàn)仿真雙徑效應的方法。