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最近想使用LangChain写个 Agent 玩玩，因为通义千问有免费 Token 额度，就想拿它练手。结果发现相关资料太碎了，有的说要装这个包，有的代码跑起来报找不到类。我把这几天的自学成果整理了一下：从去哪里领免费 Token，到怎么写配置文件，再到最后写出一个能自动查天气的 Agent 实例。
pip之后默认安装的环境是torch1.9.0+cuda10.2，而3080ti的算力是8.6，支持的cuda版本应该不小于11.0，所以出错。RTX 3080的算力是8.6，3080Ti只能适用CUDA11.0以上的版本；需要重新安装对应CUDA可用版本的pytorch版本；
数字时代，全球数据呈现爆发式增长。预计到2025年，全球数据产生量将达到2015至2020年间的三倍。相应地，对大数据工作负载实时响应能力的需求也将呈指数级增长。这种数据增长在媒体和娱乐行业尤为明显。据 TechRadar 提供的数据，制作一部像《守护者联盟》这样的动画电影，视觉效果 (VFX) 和动画制作团队需准备长达6500万小时的素材，最终才能完成一部90分钟的电影成片1。而这需要大量算力和
AutoDL是国内优质的深度学习算力租用平台，提供GPU实例创建、数据管理及训练调试服务。用户可灵活选择配置，建议数据存放专用盘避免爆盘。支持多种数据上传方式（如WinSCP）和开发工具连接（PyCharm SSH），并内置JupyterLab便于代码调试。平台操作简便，适合算力紧张的开发者使用，性价比与体验俱佳。
用户名以及密码已经在后端写入了数据库是已经存在的，登录成功后就会跳转到聊天页面；（2）测试用例展示a）界面b）输入正确的账号和密码（以用户"zhangsan"为例）：预期结果：出现登录成功的弹窗，点击后，跳转到博客列表页。实际结果如下：c）输入错误的账号或密码预期结果：提示用户登录失败。可以在列表页（主页）查看有限数量的聊天，其包括联系人名称、及最近一条消息内容。并且点击对应联系人之后会跳转到相应
我用官方安装指令在anaconda里下载了mindspore-cpu 2.3.0rc1 py37_0,问题是：在pycahrm里面”from mindspore import nn”pycharm就会识别不到nn模块，但是“import mindspore as ms”就没有问题。
在 Jupyter Notebook 中使用虚拟环境可以有效避免包依赖冲突，但有时我们会遇到无法正确识别虚拟环境中的库（如 MindSpore）的情况。本文将详细介绍如何将 Python 虚拟环境配置为 Jupyter Notebook 的内核，包括安装必要的依赖、注册虚拟环境为内核、选择和验证内核等步骤。通过这些操作，你将能够顺利在 Jupyter Notebook 中使用虚拟环境运行代码，避免
本文详细介绍了PyCharm的安装配置流程。首先从官网下载安装包，逐步演示安装步骤，包括路径选择和组件勾选。安装完成后，指导用户创建项目、安装中文插件（可选）以及关键的解释器配置环节，强调需要关联已安装的Python解释器。最后展示如何运行代码，并提供作者其他专栏的订阅链接。全文以图文并茂的方式，为Python初学者提供了完整的PyCharm使用指南，涵盖从安装到基础开发环境搭建的全过程。
【摘要】EPGF白皮书提出了一套面向Windows系统的Python环境治理框架，通过路径管理实现多版本共存与长期稳定。该方案采用分层结构设计（如/envs统一管理Python版本、/Projects隔离项目环境），强调先建立清晰架构再引入工具链。教程采用渐进式学习路径，从GUI操作到核心概念，帮助用户建立可持续维护的环境秩序。特别适用于教学开发、AI项目等需要长期环境稳定的场景，最终形成可迁移、
LangChain 学习 - Langchain Model IO（环境安装、大模型应用开发、模型分类、模型消息）
本文针对PyCharm控制台中pip install报错问题，重点分析了未激活虚拟环境导致包安装到系统Python环境的常见原因。提供了7种解决方案：1)正确激活虚拟环境；2)检查PyCharm虚拟环境配置；3)切换国内镜像源；4)更新pip版本；5)验证包名和版本；6)调整PYTHONPATH环境变量；7)避免相对导入问题。文章还包含操作流程图和配置示例，帮助开发者快速定位和解决依赖管理问题，确
Python导入失败问题分析与解决方案 摘要 当PyCharm中pip安装成功但导入失败时，常见原因是本地同名模块遮蔽了第三方包。Python解释器会优先从当前工作目录加载模块，导致实际导入的是本地空包而非site-packages中的正确包。 核心问题：项目根目录存在与安装包同名的本地模块(如requests/)，解释器优先加载本地模块。 解决方案： 删除或重命名本地同名模块 调整PyCharm
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement...ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement...ERROR: No matching distribution found for...关于musl、manylinux、glibc等系统库
问答系统接受的时自然语言问句，为了有效控制研究变因，多会订定可接受的问题类型来限制研究范围。最基本的类型为“仿真陈述回答”，此类系统根绝答案语料所述资讯，取出一小段字串作为答案。
可以在系统菜单的搜索栏中查找anaconda prompt，然后右键打开文件所在位置，找到快捷方式后右键属性，在目标一栏中将cmd.exe及之后的内容复制到终端路径中。pycharm终端默认是系统默认路径的cmd，因此使用pip时，调用的是设置在系统环境变量中的pip。所以如果当前项目使用的是anaconda构建的虚拟环境，则pip装上的模块将无法用于当前项目。在pycharm设置中将终端路径改为
选择左侧菜单中快速开始下的首次调用 API，在下方的调用对话 API 中点击 Python，之后便可使用样例脚本的来访问 DeepSeek API。点击 apply for an API Key，在新窗口中点击创建 API Key 按钮，输入 API Key 的名称，复制创建好的 API Key 并保存在安全且易于访问的地方。二者在中小型开发应用中相差不大。运行成功后，将以下代码复制到 main.
如果G（x，y）是三个值里面最大的，就保留该像素值，否则将其抑制为零。经过上面一步得到的边缘不经过处理是没办法使用的，因为高斯滤波的原因，边缘会变得模糊，导致经过第二步后得到的边缘像素点非常多，因此我们需要对其进行一些过滤操作，而非极大值抑制就是一个很好的方法，它会对得到的边缘像素进行一个排除，使边缘尽可能细一点。将集中的点进行两两配对，并进行连线，对于每条直线，检查其余所有的点是否处于该直线的同
报错摘录1：报错摘录2：在尝试在Windows部署并运行CosyVoice原因：代码试图从模块导入一个名为的类，但实际上该模块中定义的是Normalizer类。原因：与第一个问题相似，代码试图从模块导入一个名为的类，但实际存在的类名为Normalizer。这两个问题的根本原因是使用的库中定义的类名与代码中预期的类名不匹配。
大数据指的就是尽可能的把信息收集统计起来进行分析,来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据，大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了, 数据获取方法数据集来源外卖推荐的相关数据，通过python中的xpath获取ht
本软件是一款基于图像处理的金属表面划痕检测工具，采用 Python 语言开发，结合 OpenCV 图像处理库和 Tkinter 图形界面库实现。系统支持单张图像划痕检测、批量处理多个图像、结果图保存以及划痕数量统计导出等功能。
本文介绍了如何通过Python在Excel表格中添加多种数学运算公式（如 SUM、AVERAGE等）、日期和时间公式、数学和三角函数等，以及如何读取Excel中的公式。
作为技术入门的第一步，开发环境搭建的教程比比皆是。本教程的独特价值在于：所有配置方案均经笔者亲自踩坑验证，提供可复现的完整路径。若您发现文中链接失效，欢迎在评论区留言，我将及时更新相关资源，助您顺利迈出编程学习的第一步。
首先，整个项目的灵感源于一档名为《十字路口》的播客中分享的“2024年最令人惊艳的十大AI落地项目”之一。项目详情如下：某全国万店连锁药房推出驻店销售APP，可对到店客户的病情描述进行录音并转为文字输入大模型。大模型输出对应药品介绍及推销文案，辅助销售人员完成高利润药品的推荐。与传统AI辅助应用不同
debug可以帮助我们在编译时不报错，但运行结果不是我们期待的结果时来逐步排查，也可以通过debug逐步查看函数的执行，变量的变化来帮我们理解一个比较复杂的项目。设置好断点，debug运行，然后 F8 单步调试，遇到想进入的函数 F7 进去，想出来在 shift + F8，跳过不想看的地方，直接设置下一个断点，然后 F9 过去。calculate_average()函数，而是将calculate_
Pycharm上如何连接查看Chroma向量数据库
deepseek回答，完美解决。
本文介绍了在PyCharm中配置x64 Native Tools Command Prompt for VS2022作为默认终端的方法。通过修改Shell路径为cmd.exe并加载VS2022的vcvars64.bat脚本，开发者可以在一个终端中同时使用Python虚拟环境和VS编译工具链。文章详细说明了配置步骤、验证方法和常见问题解决方案，最终实现了一站式开发环境，集成了Python开发、C/C
DeepSeek + PowerBI：成为决策预言家，助力数据分析。消除个人数据分析能力门槛，通过自然语言交互，无需掌握复杂的 DAX 公式和 M 语言，即可实现零门槛的数据分析，能直接用普通话指令生成代码、优化查询、解释复杂公式原理，还可动态迭代数据模型，实现跨领域专业分析。
在人工智能技术高速发展的今天，视觉识别作为人机交互的关键入口，正深度重塑各行业的智能化进程。从智能设备的无感交互，到新零售场景的精准服务，高效、低耗的视觉识别能力已成为推动数字化转型的核心驱动力。K230视觉识别模块应运而生，凭借其卓越的AI算力、超低功耗特性与高集成度设计，打破传统视觉方案在性能与成本间的平衡壁垒，为开发者与企业提供了更具竞争力的轻量级视觉解决方案，开启智能视觉应用的全新可能。同
下面主要是我求助claude获取的答案（因为在网上没有找到合适的解决方案）。opencv-python 4.7.0 与 Python 3.8 可能存在兼容性问题。现在试试方案A（安装4.5.5.64版本），这个版本兼容性最好！方案A：安装老版本OpenCV（推荐用于Python 3.8）方案B：安装headless版本（无GUI，更稳定）方案C：如果都不行，尝试conda安装。✅ 解决方案（重新安
Gradio框架为MCP服务云端部署提供了高效解决方案。通过简化交互界面开发，Gradio使复杂的AI功能能够快速封装为Web应用，支持非技术用户直接使用。其与MCP协议的结合实现了标准化接口、实时交互和跨框架兼容，特别适合AI智能体开发。教材《AIAgent智能体与MCP开发实践》详细展示了从本地调试到云端发布的全流程，通过实际案例演示了Gradio的多组件搭配和云部署配置，降低了AI服务落地的
VSCODE详见--Mcp。
最近DeepSeek爆火，DeepSeek-V3的发布让国产 AI 模型在国际顶尖模型中有了一席之地，主要分享下如何将DeepSeek接入到PyCharm中。
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