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Claude Code 开发者创客大赛: AI 编程实战征文计划

随着 Claude Code 的爆火,AI 编程助手正在彻底改变开发者的工作流。它不仅能自动补全代码、优化算法,还能理解复杂需求并生成高质量脚本。 为探索 Claude Code 的潜力,CSDN 发起本次征文活动,邀请开发者分享实战经验、创新案例和技术思考,共同推动 AI 编程的普及与进化。 --- **创作主题**:用 Claude Code 重新定义编程效率 **创作方向**(供参考,鼓励自由发挥) **1. 效率革命:Claude Code 如何提升开发效率** - 对比传统编程 vs. Claude Code 辅助编程的耗时差异 - 实际项目中的效率提升案例(如快速生成 API、自动化脚本等) **2. 技术深挖:Claude Code 的高级用法** - 如何编写精准的 Prompt 让 Claude Code 生成更符合需求的代码 - 结合特定语言(Python/JS/Go等)的实战技巧 - 调试与优化 Claude Code 生成代码的方法 **3. 跨界融合:Claude Code 的创意应用** - 用 Claude Code 生成游戏逻辑、艺术代码(如 Processing 创意编程) - 结合低代码平台(如 Appsmith、Retool)快速搭建工具 - 在数据分析、爬虫、DevOps 等领域的落地案例 **4. 硬核挑战:用 Claude Code 完成一个完整项目** - 从零开始,仅依赖 Claude Code 开发一个小型应用(需附代码仓库和效果演示) - 记录开发过程中的思考、踩坑与解决方案 **5. 未来之辩:AI 编程的边界与伦理** - Claude Code 会取代程序员吗?职业发展的应对策略

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世界杯数据分析:从数据清洗到可视化呈现的完整指南

数据集1:WorldCupMatches.csv数据集2:WorldCupPlayers.csvpython# 年份范围验证与修正df_clean['Year'] = pd.to_numeric(df_clean['Year'], errors='coerce')df_clean = df_clean[(df_clean['Year'] >= 1930) & (df_clean['Year'] <= 2
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博文更新于 2025.12.19 ·
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折线图 与 面积图:数据可视化中的选择指南

图表类型核心函数视觉重点代码关键参数折线图plt.plot()线条走势、趋势对比linewidth(线粗)、marker(标记点)面积图填充区域、体量 / 占比alpha(透明度)、edgecolor(边缘色)折线图:以plt.plot()为核心,聚焦 “趋势变化与多组对比”,通过独立线条传递数据的波动、增速、拐点等动态信息,视觉风格轻量化。面积图:以为核心,聚焦 “总量体量与占比关系”,通过填充区域强化数据的累积感、部分与整体的关联,视觉风格更具厚重感。
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博文更新于 2025.11.13 ·
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NumPy多项式计算

NumPy为多项式计算提供了丰富且高效的工具,从基础的创建、求值、运算,到进阶的拟合、预测,覆盖了多项式应用的主要场景。本文通过系统的讲解和实例演示,帮助读者掌握了NumPy多项式计算的核心技能。在实际应用中,需根据具体需求选择合适的多项式表示方式与操作方法,同时注意数值稳定性等关键问题。用系数数组直观表示多项式支持各种数学运算(加减乘除、求导、积分等)提供求根和数据拟合功能语法简洁,与数学表达式高度一致。
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博文更新于 2025.10.21 ·
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