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本文介绍了一个基于Flask框架和CozeAI平台的轻量级AI聊天机器人开发项目。项目采用前后端一体化架构，包含4个核心文件：后端代码(app.py)、前端页面(index.html)、环境配置(.env)和依赖清单(requirements.txt)。后端实现了CozeAI交互封装、会话状态管理和API接口，前端使用原生HTML/CSS/JavaScript构建了响应式聊天界面。文章详细解析了代
在教育信息化 2.0、教育现代化 2035 等战略的推动下，越来越多的学校倾向通过部署智慧型教学终端来更好地促进教学的高效、公平化、个性化发展，智慧黑板有望成为这一智慧教学应用体系的重要组成部分。在教育领域，英特尔®超能云终端有着广泛的应用前景，其不仅可以实现对镜像的批量部署、批量更新和快速还原，满足教育终端统一管理的需求，还实现了灵活的场景切换，支持不同教师的个性化课件展示，同时通过强大的本地算
帮助解决jetbrains的产品授权失败问题
Pycharm安装Sklearn、Pandas库保姆级教程
你可以使用PyCharm的软件包管理器来安装Pandas库。在PyCharm中，打开菜单栏中的“File”，然后选择“Settings”，然后选择“Project Interpreter”，然后点击右下角的“+”号，在弹出的搜索框中输入“pandas”，然后点击“Install Package”，安装完成后就可以使用Pandas库了。...
reshape(-1,1)这里的-1被理解为unspecified value，意思是未指定为给定的。如果我只需要特定的列数，行数多少我无所谓，我只需要指定列数，那么行数直接用-1代替就行了，计算机帮我们算赢有多少行，反之亦然。所以-1在这里应该可以理解为一个正整数通配符，它代替任何整数。参考网文：https://baijiahao.baidu.com/s?一般来说，机器学习中行表示样本数，列表示
最近学校新开了一门课程《多元统计分析》，上课之前老师让安装四个库，因为我python一直使用的IDE都是pycharm，所以我就打算在pycharm中安装第三方库，希望能够帮到您。话不多说，这里我以其中一个库举例，直接开始说步骤，安装其他库也是类似的：第一步： 查看自己安装的python的版本。打开命令行，然后输入python，就可以查看自己电脑安装的python 版本，由下图可...
使用sqlachemy连接达梦数据库
可以查看我之前发过的这篇文章，里面有在黑窗口中更新pip的详细步骤在python中如何安装matplotlib模块?(亲测有效)-CSDN博客。
Python、Anaconda、Pandas以及PyCharm的安装文章来源：企鹅号 - Michael的笔记本开发环境的搭建是一件入门比较头疼的事情，在上期的文稿基础上，增加一项Anaconda的安装介绍。Anaconda是Python的一个发行版本，安装好了Anaconda就相当于安装好了Python，并且里面还集成了很多Python科学计算的第三方库。比如我们需要用到的Pandas、...
ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’
本文分享了使用PyCharm学习Pandas数据分析的实用技巧。从安装Pandas开始，介绍了使用清华源加速下载的方法。重点讲解了Series和DataFrame两种核心数据结构，以及loc定位、head/tail/info查看数据、处理缺失值等关键操作。作者通过在PyCharm中实操课堂练习，展示了如何计算成绩、平均值等实际应用，并分享了遇到问题的解决过程。文章强调PyCharm的代码提示和报错
Pycharm 安装pandas时为什么会报错网络原因因为pycharm配置编译器错误Window+R，输入cmd，发现是因为原先的pip版本太旧了；重新安装指示输入命令，安装成功，发现python可以正常输入，但是pycharm报错；初步判断是编译器配置问题，打开File-setting-python interpreter-设置-找到相对应的python.exe（这个可以在cmd中输入wher
刚开始以为的是Python没有安装pandas库，用pip show pandas查看已经安装了，卸载pip uninstall pandas，再重新安装pip install pandas还是没有解决。pandas模块是安装在site-packages目录下的一个文件，但是引用pandas的时候提示红色的波浪线，下面出现错误提示没有该模块。最后通过更改项目的Python解释器为anaconda下
打算干吗呢，等天吃饭啊
报错原因：刚开始这个错误是由于更新skit-learn包，导致原有的numpy包文件与现有的skit-learn包文件不兼容，报了一个关于numpy包的错误，于是我升级了numpy包，结果出现了标题的错误，于是我打算更新numpy，但是升级报错说文件打不开，于是我想卸载numpy重装，可是卸载不了，如下图：此时找到一些软七八糟的方法，找无法卸载的原因没找到，调用numpy除了报错如下：还会有使用其
geopandas安装
AI 时代的浪潮，似乎裹挟着我们每个人都“懂点 AI”才不会被时代所抛弃。如果你在网络上搜索 AI 学习，一定跳不过的一个词就是 深度学习。无论是图像识别、自然语言处理，还是大模型应用背后的训练机制，深度学习是这套体系的基础。
通过这个脚本，能够简便地启动、停止、查询状态和重启 Java 应用。脚本的优化使得它更加健壮，便于维护和扩展。如果需要为不同的 Java 应用编写类似的脚本，记得调整脚本中的参数和应用逻辑。说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。结果GPT、DeepSeek火了
Anaconda Distribution 和 Miniconda 安装程序都包含 conda 包和环境管理器，但您计划如何使用该软件将决定您要选择哪个安装程序。conda 是 Anaconda 发行版中的包管理器，用于安装、更新、卸载软件包，以及创建和管理不同的 Python 环境。不需要主动去下python=3.10 conda就给下了。Anaconda prompt来。使用 Minicond
科研中最重要的2件事： 阅读文献和写代码。推荐2款大模型工具， 极大地提升科研效率！
Datawhale干货作者：G.E.N.，编辑：根根AI今天是第四期教程：PyCharm 接入 DeepSeek 实现 AI 编程。第一期：DeepSeek R1本地部署，小白教程来了！第二期：手把手带你用DeepSeek-R1和Ollama搭建本地应用，一文搞定！第三期：完整的671B R1塞进本地，详尽教程来了！DeepSeek-V3DeepSeek-V3是一个拥有671B参数的MoE模型..
本文介绍了一个基于Qwen3-Coder的多模态智能诊断与全栈部署平台。该平台实现了从深度学习模型训练到前后端开发、运维自动化的全流程闭环，90%代码由AI自动生成。核心功能包括：多模态医学影像诊断（CT/X光/皮肤镜等）、糖尿病/心脏病等疾病辅助诊断、自然语言症状分析等。技术亮点在于集成硅基流动API和AnythingLLM实现上下文记忆，支持Python/Shell/HTML等多语言代码自动生
PyCharm接入Deepseek后提供了补全、解释、单元测试、纠错等实用的功能，大大提升了我们的编码速度。首先，下面进行一些测试，让Deep Seek生成输出1-1000内的质数点击朝左的箭头可以直接将代码快捷移动当前.py文件中。
若环境未显示，检查Conda是否在系统PATH中，或重启PyCharm。若PyCharm未识别Conda环境，手动指定解释器路径至。打开命令提示符或Anaconda Prompt，输入。若显示版本号，说明Conda已安装。，从下拉菜单中选择目标Conda环境路径（通常位于。若需新建环境，执行以下命令（替换。打开PyCharm，进入。
测试过程中使用了包含多种语言的混合文档，系统能够自动识别各语言边界并应用相应的处理规则，这个功能对处理国际化内容来说非常实用。特别是在处理中日韩三国混合文本时，不再需要手动转换编码，内置的智能检测能准确识别字符集，这点在实际应用中省去了大量预处理工作。高频语言享有优先处理权，低频语言则通过动态加载机制调用，这样既保证了处理效率，又实现了广泛的语言覆盖。但整体来说，这个框架为多语言文本处理提供了一套
1、创建shell脚本2、复制以下内容修改自己jar包的文件名和路径3、启动好了 ，到这里估计你的项目应该已经运行成功了！说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，
先在D盘创建缓存文件夹，例如 D:\conda_pkgs。1.打开 Anaconda Prompt（或任意终端，确保已激活 conda 基础环境）点击python中的解释器选项，然后在右侧点击添加解释器，添加本地解释器。出现在列表中（通常会优先使用靠前的路径），则表示配置成功。添加项目之后，点击文件的设置选项。如果输出结果中，你设置的。选择conda的路径，选择你新建的环境。替换为你实际创建的文件
涵盖内容：轮廓查找与形状分析（cv2.findContours、轮廓绘制与可视化、凸包检测原理、最小外接形状）
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。
我身边的情况，从去年（其实更早）开始，我们公司调整了招聘策略，减少Java后端开发人员的招聘，还裁掉了不少外协同学，转而增加算法工程师（尤其是大模型方向）的引进。今年随着机器人热潮，又加大了硬件研发和控制算法岗位的招聘力度。在 AI 大模型应用开发中，应用层面的开发人员（前端、后端、安卓）加班情况是很普遍的。相比之下，算法组则很少加班，主要是因为算法优化难以通过加班解决（玄学），更多情况下只能依靠
框架支持：flask/djangoPython版本：python3.7.7开发软件：PyCharm浏览器：谷歌浏览器数据库：mysql数据库工具：Navicat。
本项目围绕“牧场产犊事件智能监控”核心目标，整合萤石云摄像头定时截图与火山引擎多模态AI识别两大核心能力，构建了从“硬件视频流采集→AI智能识别→结果持久化存储→审计日志记录”的完整解决方案。项目采用Python开发，覆盖设备管理、定时任务、API对接、异常处理、数据存储等全环节，最终实现产犊事件的自动化识别、记录与追溯，有效降低人工监控成本，提升牧场管理数字化水平。把一个困难问题拆解成多个简单问
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