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Unnamed Pandas
模型库：超过10,000个预训练模型工具链社区：Hugging Face Hub模型共享小型任务：DistilBERT生成任务：GPT-2多语言：XLM-RoBERTaHugging Face官方课程《Attention Is All You Need》论文精读Transformers源码分析。
车牌识别系统(LPR)是智能交通系统的核心技术之一，主要通过计算机视觉技术自动识别车辆牌照信息。图像采集：通过摄像头获取车辆图像车牌定位：在复杂背景中找到车牌区域字符分割：将车牌中的字符单独分离字符识别：识别分割后的字符内容传统图像处理方法主要依赖OpenCV等库进行特征提取和模式识别，而深度学习方法则采用CNN等网络进行端到端识别。传统方法在硬件资源有限的情况下仍具优势，而深度学习方法在复杂场景
基于RAG技术的自动化知识库构建系统是一个专为检索增强生成（RAG）系统设计的自动化知识库构建与管理工具。该系统通过读取各类文档数据，利用大规模语言模型自动生成高质量的问答对（QA对），并将这些数据高效插入数据库中，实现RAG系统知识库的自动化构建和管理，显著提升知识库构建效率和质量。该系统采用Python作为主要编程语言，结合Streamlit框架构建用户友好的Web界面，使操作更加直观便捷。系
在 Ubuntu 20.04 的 Conda Python 3.11 环境中配置并运行 ROS（Robot Operating System）的rosrun和roslaunch命令，需要注意多个依赖和环境兼容性问题。由于 ROS Noetic 是目前支持 Python 3 的第一个 ROS 版本，因此可以尝试在 Conda 环境下进行集成。
工作记录。
Hello！最近很多朋友都在问如何在本地部署大语言模型，既能保护隐私又能随时使用。今天我就要分享一个超级无敌简单的教程，保证30分钟就能搞定！而且是真的超级简单哦，不会写代码的小白也能轻松搞定！
本文详细介绍了如何使用Python调用DeepSeek API，涵盖了从环境配置到高级应用的完整流程。首先，确保Python版本≥3.8并安装必要依赖，然后获取并安全存储API密钥。接着，通过示例代码展示了如何进行基础API调用，包括认证、连接和文本生成。文章还探讨了异步调用、错误处理与重试等高级技巧，并提供了智能客服机器人和内容生成应用的实战案例。最后，介绍了性能优化与监控的方法，如请求批处理和
在日常办公中，Excel是最常用的数据处理工具之一。通过Python自动化Excel操作，可以大幅提高工作效率，减少重复劳动，降低人为错误。本文将介绍几种常用的Python操作Excel的方法，并提供实用的代码示例和应用场景。
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）
本次记录是用python3.11部署和运行stable diffusion webui后怎么消除python版本不匹配的输出的方法，理论上python3.11在一些包的兼容性和可用性会更好一些。我使用的.venv虚拟环境，是通过预备的anaconda python3.11虚拟环境新建而来的，也就是用"D:\ProgramData\anaconda3\envs\python311\python.ex
在多Agent系统中，提示词（Prompt）扮演着至关重要的角色。它不仅仅是启动系统操作的触发器，更是系统与用户、不同Agent之间沟通的桥梁。一个设计得当的提示词，能够显著提高系统的效率与准确性，确保多Agent协作顺畅进行。然而，许多开发者往往忽视了提示词的设计，更多关注系统功能和理论课程，导致实际效果不尽如人意。那么，如何才能写出一个优秀的多Agent系统提示词呢？本文将从实践角度出发，探讨
海思官方在gitee仓库中提供了一个文档介绍，这个说明大体上是正确的，但是有一些关于Python配置的细节有疏漏，导致有些朋友在搭建时出现错误，这里结合自己的操作重新整理一份搭建过程的文档供大家参考。
环境配置出现的常见问题
在GPU计算领域，CUDA内核与Java进程的joint调用，创造了CPU-GPU协同计算的新范式。在技术迭代加速的当下，唯有深刻理解体系化的设计哲学，方能在算法与架构的选择中始终把握技术演进的主线。的实现中，双重CAS机制突破ABA问题的限制，其思路值得在分布式锁设计中迁移应用。在容错框架领域，Hystrix的断路器机制与Metrics监控的结合，展现出微服务抗风险能力的现实需求。参数的组合配置
Series 的数据结构是非常有用的，因为它可以处理各种数据类型，同时保持了高效的数据操作能力，比如可以通过标签来快速访问和操作数据。Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。用得最多的pandas对象是Series，一个一维的标签化数组对象，另一个是DataFrame，它是一个面向列的二维表结构。在数据结构中，每
而对于 debug 来说，不管最终是采用的是 print() 大法，或是善用 assert 语句，亦或是以直接设置断点，包括各种新推出的 debug 工具。然而，JupyterLab 还是有一大缺陷，它不能通过可视化的方式进行 Debug，这限制了进一步的调试。尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了，Debug 并没有太大的需求，但弥补上 Jupyter 缺失的一环，能
在日常使用帆软报表时，一定要注意数据库连接的安全性、稳定性、权限控制和性能优化，这样才能更好地利用帆软报表进行数据分析与报表生成。在设置数据库连接时，要根据用户的权限来进行相应的设置，以保证数据的安全性和完整性。帆软是一款功能强大的数据分析与报表工具，它支持多种数据库的连接，我们可以通过设置来连接不同的数据库。这样会影响到报表的正常运行，所以在设置数据库连接时，一定要确保数据库服务器的稳定性。在帆
Anaconda：一个开源的Python发行版，用于简化包管理和环境部署。通过Conda工具，您可以轻松创建、管理和切换多个独立的Python环境，避免依赖冲突。Pycharm：一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），提供代码编辑、调试、版本控制等一体化支持，适合开发大型项目。CUDA：由NVIDIA推出的并行计算平台和API模型，允许开发者使用NVIDIA GPU进行通用计算，大幅加速
Python 操作 PDF 会用到两个库，分别是：PyPDF2 和 pdfplumber其中PyPDF2可以更好的读取、写入、分割、合并PDF文件，而pdfplumber可以更好的读取 PDF 文件中内容和提取 PDF 中的表格对应的官网分别是：由于这两个库都不是 Python 的标准库，所以在使用之前都需要单独安装win+r 后输入 cmd 打开 command 窗口，依次输入如下命令进行安装：
behave是自动化测试工具里面的一个框架，本文讲诉如何下载安装behave 以及在vscode里面添加behave插件来使用。在macos下命令行就很方便安装behave ，必须已经安装python。
今天给大家分享一篇用openpyxl操作Excel的文章。各种数据需要导入Excel？多个Excel要合并？目前，Python处理Excel文件有很多库，openpyxl算是其中功能和性能做的比较好的一个。接下来我将为大家介绍各种Excel操作。
python 3.13.1 for Windows(python开发环境工具) 官方正式版(附安装教程)
Python 非常易学，强大的编程语言。Python 包括高效高级的数据结构，提供简单且高效的面向对象编程。Python 的学习过程少不了 IDE 或者代码编辑器，或者集成的开发编辑器（IDE）。这些 Python 开发工具帮助开发者加快使用 Python 开发的速度，提高效率。高效的代码编辑器或者 IDE 应该会提供插件，工具等能帮助开发者高效开发的特性。
作为，还是要学习多个编辑软件的好，因为每一个代码编辑器都有自己的好处，今天就来一款多功能的代码编辑器4，Sublime Text 是一款收费的软件，但是也是可以免费使用的，目前没有强制执行的评估时间限制。sublime text 4是一款非常好用的文本代码编辑器、程序员之必备神器!Sublime Text 是个功能强大的代码编辑器，也是和TXT先进的文本编辑器。的插件，完整的Python API
一篇入门的Video Object Segmentation[VOS][视频目标分割]。
在图形用户界面中，单选按钮（Radio Button）是一种常见的控件，通常用于在一组互斥的选项中进行选择。是 PySide6 中的一个控件，提供了单选按钮的实现，允许用户从一组选项中选择一个选项。与复选框（CheckBox）不同，单选按钮是互斥的，也就是说，在同一组中的多个单选按钮只能有一个被选中。本文将介绍的基本用法，以及常用的函数和功能，帮助你轻松实现单选按钮的功能。是 PySide6 提供
在开发图形用户界面（GUI）时，表格控件是常用的元素之一。它允许用户以行列的形式查看和编辑数据。是 PySide6 提供的一个表格控件，支持显示二维数据、编辑单元格内容、设置单元格样式等功能。本文将介绍控件的基本用法，并深入探讨其常用函数，帮助你快速掌握如何在 PySide6 中使用该控件。是一个用于显示表格数据的控件，类似于电子表格应用中的表格。它可以用来显示和编辑数据，并提供了多种功能，例如设
找了些示例,测试成功,这次测试的代码主要还是使用shell方式,但看中的是图色识别自动化功能,以后再测试,python运行代码相对其它方式,除了功能强大,稳定运行性也是最重要的,这才是替换一些自动化脚本软件最大的原因./data/data/com.termux/files/usr/lib/python3.11/site-packages/airtest/core/android/static/ad
aircrack-ng -w /home/kali/Desktop/wifi.txt /home-01.cap 破解。aireplay-ng -0 0 -a 路由器的MCA -c 连接设备的MCA wlan0mon。3、查看是否监听成功 wanl0mon。3、客户端当前没有进行WPA握手。5、查看wifi连接的设备。4、扫描附近的wifi。1、WiFi信号太弱。1、查看网卡是否识别。
根据具体的识别与分类需求，设计模型结构，在模型中添加卷积层、池化层、全连接层等组件，并决定它们的数量和顺序。在程序设计实现过程中，还需要考虑一些其他的因素，例如计算资源的需求、训练时间的长短、模型的存储和加载等方面的问题。总之，从程序设计角度来看，实现《基于深度学习的图像识别与分类》课题需要合理选择深度学习框架和模型结构，并对数据进行预处理和模型训练。《基于深度学习的图像识别与分类》是一个涉及图像
Matplotlib由John Hunter于2003年创建，最初是为解决EEG（脑电图）数据分析的可视化需求而开发。跨平台支持：可在Windows、Linux和macOS系统上无缝运行多输出格式：支持PNG/PDF/SVG/PS等出版级输出双重API：提供MATLAB风格的pyplot接口和面向对象的API与Seaborn等高级封装库不同，Matplotlib提供了更底层的控制能力，而Plotl
这个代码的竞争力相比之下小很多，但是希望给读者在python的运用的一些其他方面带来思考，同时也可以更了解matplotlib库的使用方法。
一个基于机器学习的情感分析系统可以通过训练一个分类器来预测输入文本的情感。模型训练：使用特征和对应的情感标签训练一个机器学习模型。特征提取：从预处理的文本中提取特征，以便用于训练机器学习模型。数据可以是从各种来源获取的，如社交媒体文本、评论、新闻文章等。数据预处理：对收集到的数据进行预处理是必要的，以便将其转换为适合机器学习算法处理的形式。预处理步骤可能包括文本。模型评估：使用测试集评估训练好的模
今天我们一起来学习一个 Python 爬虫实战案例，我们的目标网站就是东方财富网，废话不多说，开搞。
它支持获取最细到1分钟级的历史数据及股票基本面数据，是免费获得美股分钟级及以上粒度数据的不二之选。总之，有了yfinance这个神器，除了高频数据你无法获取之外，其他的美股数据你都能获取得到，有需要的小伙伴可以试试，非常好用。3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.此外还支持小时级和天线、周线、月线级别：1h,1d,5d,1wk,1mo,
核心收获掌握了pyglet窗口创建、图形绘制和事件处理理解了游戏循环和状态管理机制实践了递归算法在游戏中的应用扩展方向添加关卡系统（不同圆盘数量）实现AI自动求解演示移植到移动端（使用Kivy等工具）学习资源pyglet官方文档《Python游戏编程入门》通过这个项目，你已具备开发简单2D游戏的能力。接下来可以尝试开发俄罗斯方块或贪吃蛇等经典游戏来巩固知识！🔥🔥🔥道阻且长,行则将至,让我们一
异步编程并非万能解决方案，但其在处理 I/O 密集型任务时，性能提升优势显著。需深入理解同步与异步的本质差异，警惕阻塞问题。只有合理运用相关工具，才能让程序兼具高效性与优雅性，反之则可能适得其反。
工作空间区则是AI协作的战术执行层。这里汇聚了文件管理、知识库增强（RAG）、工具链扩展（Tools/Pipes）等核心模块，支持多模态作战、团队沙盒、流程工业化；通过提示词工业化、知识库动态化、工具链原子化、函数协同化、模型场景化五大核心模块的深度配置，你的团队将实现从“人机对话”到“人-机-知识三元融合”的质变升级
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——python3.11
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