在处理中文文本的 Python 第三方库中，jieba 库绝对是不可或缺的 “利器”。它专注于中文分词，能将连续的中文语句精准拆分成有意义的词语，为后续的文本分析、自然语言处理等工作打下坚实基础。无论是新闻数据的关键词提取、社交媒体评论的情感分析，还是聊天机器人的语义理解，jieba 库都能发挥重要作用。对于数据分析师，它能让中文文本数据的处理效率大幅提升；对于自然语言处理爱好者，掌握 jieba

解析引擎，可选 'c' (C语言引擎，更快) 或 'python' (Python引擎，功能更全)：填充方法 ('backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None)：0 或 'index' (检查每列)，1 或 'columns' (检查每行)：0 或 'index' (删除行)，1 或 'columns' (删除列)：'any' (有缺失就删除) 或 'all'

在计算机视觉领域，OpenCV作为最常用的开源库，提供了丰富的图像处理接口。上一篇我们介绍了图像的基本读写、色彩空间转换等基础操作，而实际应用中，我们往往需要更复杂的预处理（如边界扩展）、特征提取（如阈值分割）、噪声处理（如平滑滤波）等操作。本文将围绕OpenCV的进阶操作展开，通过具体案例详解边界填充、阈值处理、图像运算、平滑滤波及视频去噪的实现原理与实战技巧，所有代码均可直接运行，适合初学者进

​​基础掌握​熟练使用imread/imshow基本函数理解图像在NumPy中的表示形式​​进阶技巧​学习更多色彩空间转换（如HSV）掌握图像阈值处理（threshold）尝试边缘检测算法（Canny等）​​项目实践​实现简单的人脸检测开发视频滤镜应用构建运动检测系统。

本文介绍了Python网络爬虫的基本概念和requests库的使用方法，主要内容包括：1) 网络爬虫定义及常用爬虫库（urllib、requests、scrapy、selenium）的特点；2) robots.txt文件的爬取规则；3) requests库的安装及网页源代码查看；4) 使用get()函数获取网页资源，包括搜索和添加参数；5) Response对象的属性和处理方法，如状态码、head

在自然语言处理（NLP）领域，词向量（Word Embedding）是将文本中的词语转换为数值向量的技术，它解决了传统文本表示方法的局限性，为机器学习模型理解语言语义提供了基础。以下从概念、发展历程、核心原理、主流模型、应用场景等方面详细介绍词向量。词向量是自然语言处理的核心技术，它将离散的词语转换为连续的向量空间表示，使机器学习模型能够 “理解” 语义。从早期的 Word2Vec 到如今的 BE

本文系统介绍了深度学习的核心概念与实践方法。首先阐述了深度学习与机器学习的关系，指出深度学习通过多层神经网络自动提取特征的优势。重点讲解了神经网络的基本单元神经元及其数学表达，包括激活函数的作用和常用类型。详细分析了感知器和多层感知器的结构与工作原理，强调隐藏层对解决非线性问题的重要性。在模型训练方面，深入讲解了损失函数、正则化和梯度下降等关键技术，并介绍了反向传播算法的实现原理。文章还探讨了深度

本文介绍了大模型的本地部署、微调、提示词工程及扩展应用。首先讲解Ollama工具的本地安装与运行，支持通过命令快速部署开源大模型，并介绍相关管理命令及模型参数单位“B”（十亿）的含义。其次阐述大模型微调的显存需求，涉及全量微调、高效微调（PEFT:Lora）及QLora（参数降精度方法）。随后说明提示词工程的核心作用，即通过优化提示词提升AI生成效果。接着引入RAG（检索增强生成）技术，通过外部知

本文介绍了使用OpenCV实现多模板匹配与多角度图像识别的完整流程。首先讲解了多模板匹配的核心步骤，包括读取图像、选择匹配方法、执行匹配和结果筛选。然后详细分析了OpenCV固定角度旋转的高效实现方法，比较了不同旋转模式的技术特点。最后提出了多角度图像识别的解决方案：通过生成旋转模板集合，结合通用匹配函数，实现在大图中识别不同角度的小模板。文章提供了完整的Python代码示例，展示了从单角度匹配扩

本文介绍了使用OpenCV实现多模板匹配和图像旋转的技术。在模板匹配部分，详细说明了读取图像、选择匹配方法、设置阈值和处理重叠区域的步骤，并提供了示例代码。在图像旋转部分，重点分析了固定角度旋转（90°、180°、270°）的技术优势，包括像素位置预测、画布尺寸变化和计算效率等特性。文章还深入解析了cv2.rotate()函数的参数和底层实现机制，并给出两种旋转方法的代码示例。最后，通过一个案例展