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我正在尝试与Django api集成ejabbered。我无法理解要使用哪个软件包。任何人都可以告诉我将jabbered与django用户表集成在一起的步骤。我也想知道它的流程，以在app端建立聊天。我无法弄清楚用于xmpp的django中使用的软件包。任何帮助将不胜感激。我知道我必须在用户表中包含密码和用户名。

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在Python中使用sympy可以解决一个PDE系统吗？

假设有耦合PDE的一个系统，诸如第一PDE在F（A，B）第二PDE在F（A，B）以下代码能够分别解决每个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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如何为python 3实现RC4加密？

我的代码引发此错误： Error : j = (j + S[i] + k[i % keyLen]) % 256 IndexError: list index out of range 我的代码： #!/usr/bin/python3 key = 242 def main(): initializeS(key) #Key-Scheduling algo

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NANOPOOL API到Python请求

对于Arduino上的一个小项目，我试图用PYTHON读取我的矿工在NANOPOOL上的信息。但是，有一个问题，我找不到解决方案。这是我的代码： import requests address='t1UtZktQLxzxyonziphEsrXzD6xdLheevQH' content=requests.get('https://api.nanopool.org/v1/zec/avghash

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如何在此图中绘制线性回归线？

enter image description here如何在此图中绘制线性回归线？这里是我的代码： 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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带有itertools count（）和groupby（）的lambda函数

有人可以解释groupby操作和this SO帖子上使用的lambda函数吗？ 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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如何将点击我的html文件的图像url传递给view.py中的python函数Django

我想传递用户在我的python函数views.py中选择的图像的url，因为我的python函数将处理用户选择的图像。这是我的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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如何使用内置的Python 3.5模块为登录脚本创建数据库

我想知道如何不用保存到文件，而是保存到大量用户的数据库/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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获得手机数据环行

我有一些代码在一个python脚本，看起来像创建从OpenPyXL元组： 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学习的一些模型如Logistic回归支持我大量使用的predict_proba方法。对于像Lasso这样的模型，是否有其他方式输出类似的概率数组，因为它们不支持predict_proba？另外：我正在处理三个结果数据集，其中结果之间的概率可能相对均匀 - 任何有关模型/调谐以尝试提高概率精度的一般建议，可以处理50个以上的特征列？ =）谢谢！