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牛逼至极！用这个神器看代码太舒服了
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95 后程序员月薪 2 万背着电脑送外卖，送单途中改 Bug
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曾号称永久免费的知名国产浏览器推出 VIP 会员模式，网友吵翻天
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Linux！为何他一人就写出这么强的系统，中国却做不出来？
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史上最强 iPhone 越狱工具开源：功能永久有效！
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太强了！GitHub 中文开源项目榜单出炉，暴露了程序员的硬性需求！
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GitHub 又改版了
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用它 5 分钟以后，我放弃用了四年的 Flask
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总结 90 条写 Python 程序的建议
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让你纵横 GitHub 的五大神器
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GitHub Star 过万，这款神器必须安利！
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微信支付的软件架构究竟有多牛逼...
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立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍
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盘点 Python 高手都写不出来的几个错误
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介绍一种更方便的代理池实现方案
现在搞爬虫，代理是不可或缺的资源。
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还在一个个写规则？来了解下爬虫的智能化解析吧！
爬虫是做什么的？是帮助我们来快速获取有效信息的。然而做过爬虫的人都知道，解析是个麻烦事。比如一篇新闻吧，链接是这个：https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU，页面预览图如下：
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从想法到实干，2018 年 13 项 NLP 绝美新研究
在过去的 2018 年中，自然语言处理有很多令人激动的想法与工具。从概念观点到实战训练，它们为 NLP 注入了新鲜的活力。前一段时间，Sebastian Ruder 介绍了他心中 10 个最有影响力的想法，并且每一个都提供了具体论文与核心思想。正如 Ruder 所说，他的清单必然是主观的，主要涵盖了迁移学习和泛化相关的想法。其中有的想法在过去一年非常受关注，大家围绕这些完美的观点展开了很多研究工作与实践。而有的想法并不是当前趋势，不过它们有可能在未来变得流行。因此，机器之心在 Ruder 介绍的基础上，重点关注今年的前沿趋势，并推荐一些真正好用的 NLP 新工具。
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Python排序算法[二]：测试数据的迷雾散去
大家都认为造成插入排序速度与其他两种排序速度巨大差异的原因是数据量和规律的值（当时的值非常规律，data=[i for i in range(3000)]）。所以这一次我将使用随机值来再次测试，看一看排序速度是否跟排序值的规律程度有关：
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Python 排序算法[一]：令你茅塞顿开，却又匪夷所思
阅读本文可以帮助你解开以下疑惑：算法是什么？算法难不难？怎么才能够在短时间内熟悉业内的经典算法呢？这些算法用 Python 实现会是什么样的？它们的耗时会跟时间复杂度相关吗？
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一看就懂，Python 日志模块详解及应用
查看日志是开发人员日常获取信息、排查异常、发现问题的最好途径，日志记录中通常会标记有异常产生的原因、发生时间、具体错误行数等信息，这极大的节省了我们的排查时间，无形中提高了编码效率。
