在 Python 中，有几种方法可以读取文本文件。在本文中，我将介绍open()函数、read()、readline()、readlines()、close()方法和with关键字。

Python 不乏并发选项，标准库包括对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下，Python 通过创建异步、线程和子进程等高级模块，消除了使用这些各种并发方法的困难。在标准库之外，还有第三种解决方案，例如twisted、stackless 和处理模块，仅举几例。本文使用实践示例专门关注 Python 中的线程处理。网上有很多很好的资源来记录线程 API，但本文试图提供常见线程使用模式的实践示例。

本文将解释什么是数据库连接器，并介绍一些流行的 Python SQL 连接器的优缺点。

在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Django 发送电子邮件。我们将介绍如何配置 Django SMTP 连接，如何为你的电子邮件提供商设置应用程序密码，以及如何通过 Django shell 发送电子邮件。我们还将研究如何为你的 Django 应用程序设置联系表单，这将允许你的客户与你联系。

在处理大量数据时，有必要将具有特征的空间压缩为向量。一个例子是文本嵌入，它是几乎所有 NLP 模型创建过程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神经网络处理这种类型的数据远非总是可能的——例如，原因可能是拟合或推理率低。

自从Vaswani 等人发表开创性论文“ Attention Is All You Need ”以来，transformer 模型已经成为 NLP 技术中的最新技术。从 NER、文本分类、问答或文本生成等应用，这项惊人技术的应用是无限的。

近年来，循环神经网络 (RNN) 受到了广泛关注，因为它在许多自然语言处理任务中显示出了巨大的前景。 尽管它们很受欢迎，但解释如何使用最先进的工具实现简单而有趣的应用程序的教程数量有限。在本系列中，我们将使用循环神经网络来训练 AI 程序员，该程序员可以像真正的程序员一样编写 Java 代码（希望如此）。

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