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简介

以0和1为基因,在赛博空间搭建诗意的代码迷宫;用AI与算法作羽翼,在数字穹顶下翱翔创新的无垠天际。这里有前沿技术的深度拆解,有编程美学的多维探索,邀您共赴一场科技与诗意交织的未来盛宴。

擅长的技术栈

Java Python AI NodeJS VUE

可提供的服务

AI/Java/Python 技术服务支持与开发

第11课:asyncio|异步HTTP请求【aiohttp 从入门到精通】

aiohttp 异步HTTP客户端指南 摘要 本文介绍了aiohttp异步HTTP客户端的使用方法,重点讲解了ClientSession的设计原理和最佳实践。主要内容包括: ClientSession核心功能:连接池管理、Cookie持久化、统一配置请求参数,强调必须复用Session以提高性能 响应处理机制:详细解释了ClientResponse的工作流程,指出响应头与响应体的异步获取过程 HT

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#人工智能#python
深入剖析AI 大语言模型 LLM

大型语言模型(LLM)已成为AI领域的核心引擎,其发展揭示了规模、数据与架构协同进化的智能涌现规律。基于Transformer架构,LLM通过自注意力机制实现上下文理解,经历预训练(海量数据学习)和后训练(人类对齐)两阶段形成智能。关键技术包括KVCache推理加速、PagedAttention内存管理等。模型评估遵循Scaling Laws,未来将探索混合专家模型、多模态理解等方向。从实践角度,

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#语言模型
第32课:Python|装饰器入门与进阶【无参装饰器、有参装饰器底层实战】

Python装饰器精要指南 摘要 装饰器是Python中基于闭包实现的强大特性,允许在不修改原函数代码的情况下动态扩展功能。本文系统讲解了装饰器的核心知识点: 本质原理:装饰器本质是接收函数作为参数并返回新函数的高阶函数,利用闭包特性保存被装饰函数 实现方式: 无参装饰器(两层嵌套) 带参装饰器(三层嵌套的装饰器工厂) 类装饰器(通过实现__call__方法) 关键技巧: 使用*args, **k

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#python#人工智能
第33课:Python|并发编程基础【多线程创建、生命周期与线程安全详解】

Python多线程编程摘要 本文介绍了Python多线程编程的核心概念与应用。主要内容包括: 进程与线程区别:进程是资源分配单位,线程是执行单位,线程共享进程内存空间但拥有独立栈空间。 线程创建方式: 直接使用Thread类传入目标函数 继承Thread类重写run方法 线程生命周期管理: start()启动线程 join()等待线程结束 daemon属性设置守护线程 线程同步机制: Lock基本

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#python#人工智能
第40课:Python|办公自动化【Excel/Word/PPT批量处理零基础实战】

Python办公自动化:Excel/Word/PPT高效处理指南 摘要 本文系统介绍了Python三大办公自动化库的使用方法,帮助职场人士高效处理文档工作。主要内容包括: Excel处理:使用openpyxl库实现数据读写、公式计算、样式设置和图表生成 Word文档:通过python-docx创建报告、添加格式文本、表格和图片 PPT制作:利用python-pptx自动生成演示文稿,设计幻灯片布局

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#python#人工智能
第46课:Python|爬虫反爬入门【请求头、代理IP、Cookie会话维持实战】

爬虫反爬策略与绕过技巧 摘要 本文介绍了常见的网站反爬虫机制及应对策略,包括请求头伪装、代理IP使用、Cookie会话维持和验证码识别等关键技术。主要内容: 反爬机制与对策:分析User-Agent检查、IP限制等常见反爬手段,提供伪装浏览器请求头、使用代理IP池等解决方案。 请求头伪装:详细说明如何设置User-Agent、Referer等请求头参数,模拟真实浏览器访问。 代理IP应用:介绍代理

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#python#爬虫#tcp/ip +1
第48课:Python|Django框架基础【项目创建、模型映射与后台管理系统】

Django入门:快速构建数据驱动网站 摘要 Django是一个“大而全”的Web框架,内置ORM、模板引擎、管理后台等组件,适合快速开发功能完备的Web应用。本文介绍了Django的核心概念和开发流程: 项目结构:通过startproject创建项目,startapp创建功能模块 MTV架构:Model定义数据模型,Template负责展示,View处理业务逻辑 ORM操作:使用Python类定

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#python#django#数据库 +1
第50课:Python|综合项目二【小型爬虫+数据分析完整商业级项目实战】【完结篇】

电商数据爬取与分析项目摘要 本项目实现了一个完整的电商数据采集与分析流程,包含爬虫、数据清洗和可视化分析三大模块。通过模拟真实商业场景,从测试电商网站抓取笔记本电脑商品数据,包括价格、评论数、评分等关键指标,并运用Pandas进行数据清洗,Matplotlib生成可视化报告。 核心功能: 爬虫模块:使用Requests+BeautifulSoup抓取商品数据,实现自动分页爬取和反爬处理 数据清洗:

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#python#爬虫#数据分析 +1
第三章:RAG系统工作流程详细解析:从数据源到智能问答的全链路实战指南

本文全面解析了RAG(检索增强生成)系统的全流程实现,包括离线数据处理和在线查询两大阶段。重点阐述了数据加载、文档预处理、向量生成与存储、检索匹配、大模型生成等核心模块的技术细节,提供了从入门级到企业级的代码实现方案。通过对比不同嵌入模型和向量数据库的优劣,详细讲解了混合检索、重排序等高级检索策略,并给出提示词工程和结果优化的实用技巧。文章最后包含练习题和答案,帮助读者巩固RAG系统构建的核心知识

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#人工智能#RAG#AI
第6节:Function Calling深度剖析

摘要 Function Calling技术扩展了大语言模型(LLM)的能力边界,使其从文本生成升级为任务调度,支持调用外部工具处理实时数据、计算或系统交互。本文介绍了其核心原理、应用场景及国产模型支持情况,包括文心一言、通义千问等。通过Python示例演示了如何调用天气API,展示了从函数定义到结果整合的完整流程,为开发者提供了实用指导。

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#人工智能#python
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