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我正在嘗試與Django api集成ejabbered。我無法理解要使用哪個軟件包。任何人都可以告訴我將jabbered與django用戶表集成在一起的步驟。我也想知道它的流程，以在app端建立聊天。我無法弄清楚用於xmpp的django中使用的軟件包。任何幫助將不勝感激。我知道我必須在用戶表中包含密碼和用戶名。

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在Python中使用sympy可以解決一個PDE系統嗎？

假設有耦合PDE的一個系統，諸如第一PDE在F（A，B）第二PDE在F（A，B）以下代碼能夠分別解決每個PDE： import numpy as np import sympy as sp # definition of variables a, b = sp.symbols('a b') f = sp.Function('f') F = f(a, b) Fda = F.dif

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如何爲python 3實現RC4加密？

我的代碼引發此錯誤： Error : j = (j + S[i] + k[i % keyLen]) % 256 IndexError: list index out of range 我的代碼： #!/usr/bin/python3 key = 242 def main(): initializeS(key) #Key-Scheduling algo

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NANOPOOL API到Python請求

對於Arduino上的一個小項目，我試圖用PYTHON讀取我的礦工在NANOPOOL上的信息。但是，有一個問題，我找不到解決方案。這是我的代碼： import requests address='t1UtZktQLxzxyonziphEsrXzD6xdLheevQH' content=requests.get('https://api.nanopool.org/v1/zec/avghash

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如何在此圖中繪製線性迴歸線？

enter image description here如何在此圖中繪製線性迴歸線？這裏是我的代碼： import numpy as np import pandas_datareader.data as web import pandas as pd import datetime import matplotlib.pyplot as plt #get adjusted close

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帶有itertools count（）和groupby（）的lambda函數

有人可以解釋groupby操作和this SO帖子上使用的lambda函數嗎？ key=lambda k, line=count(): next(line) // chunk import tempfile from itertools import groupby, count temp_dir = tempfile.mkdtemp() def tempfile_split(filen

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如何將點擊我的html文件的圖像url傳遞給view.py中的python函數Django

我想傳遞用戶在我的python函數views.py中選擇的圖像的url，因爲我的python函數將處理用戶選擇的圖像。這是我的HTML命令 <!DOCTYPE html> <html> <head> <link class="jsbin" href="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jqueryui/1/themes/base/jquery-ui.c

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如何使用內置的Python 3.5模塊爲登錄腳本創建數據庫

我想知道如何不用保存到文件，而是保存到大量用戶的數據庫/文件。 > 50. 保存到文件的部分是下面： def FSSignup():#This defines FSSignup with open(creds, 'w') as f: f.write(nameE.get()) f.write('\n') f.write(pwordE.get())

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獲得手機數據環行

我有一些代碼在一個python腳本，看起來像創建從OpenPyXL元組： for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=2, max_row=50) print(row) 它返回 (<Cell 'States'.A2>, <Cell 'States'.B2>) (<Cell 'States'.A3>, <Cell 'States'.B3

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Sklearn - predict_proba等效

因此Sci-kit學習的一些模型如Logistic迴歸支持我大量使用的predict_proba方法。對於像Lasso這樣的模型，是否有其他方式輸出類似的概率數組，因爲它們不支持predict_proba？另外：我正在處理三個結果數據集，其中結果之間的概率可能相對均勻 - 任何有關模型/調諧以嘗試提高概率精度的一般建議，可以處理50個以上的特徵列？ =）謝謝！