从避免技术债务到简化和整合业务流程到解锁单体系统，低代码提供了速度和灵活性。软件开发者和架构师曾经有理由对低代码技术持怀疑态度，但今天，许多成熟的低代码平台使敏捷开发团队能够提高生产力、增加质量、并频繁部署。开发人员使用低代码技术来构建应用程序、客户体验、门户网站、搜索体验、工作流集成、数据管道、数据流、仪表板、测试自动化、机器学习模型和其他解决方案。"低代

Centos系统一般默认就安装有Python2.6.6版本，不少软件需要2.7以上的，通过包管理工具安装不了最新的版本，通过源码编译可以方便安装指定版本，只需要把下面版本的数字换成你想要的版本号。1.安装步骤下载源码1wgethttp://www.python.org/ftp/python/2.7.12/Python2.7.12

　　代码编译的结果从本地机器码转换为字节码，是存储格式发展的一小步，却是编程语言发展的一大步。计算机只认识0和1，所以我们的程序需要经过编译器翻译成由0和1组成的二进制格式才能由计算机执行。经过技术的发展，将编写的程序编译成二进制本地机器码已经不是唯一的选择，越来越多的程序语言选择了与操作系统和机器指令无关、平台中立的格式作为程序编译后的存储格式。　　　

python操作mysql数据库Python规范数据库接口为PythonDBAPI，PythonDBAPI为开发人员供应了数据库运用编程接口。Python数据库接口支撑非常多的数据库，你可以选择合适你项目的数据库：GadFlymSQLMySQLPostgreSQLMicroso

Djang1.8Python2.0迁移到Django2.0Python3.6注意事项参考：https://blog.csdn.net/weixin\_40475396/article/details/829715411\.编码unicod

算法任何一个入门的软件开发人员都会听到这句话：算法是软件的灵魂！近年来大火的“机器学习”即是在算法在人工智能上的集中体现。今日头条通过AI算法实现智能内容推荐，谷歌和百度通过AI算法实现垃圾内容检测和删除，阿里巴巴通过算法自动识别刷单和假货风险等等。随着软件行业的发展，我们真切的体会到人工智能的脚步声越来越近了。理论上讲，凡是重复的简单工作都

20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好

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大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python白银交流群【沐子山树】问了一个Python可视化的问题，问题如下：importmatplotlib.pyplotasplt创建一个简单的图表fig,axplt.subplots()ax.plot(