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LangChain 、Dify 、Ollama 、Coze:四款AI工具全方位对比指南

作者:朱元禄 | 版权声明:本文采用协议授权。

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#人工智能
Windows本地化部署Dify完整指南

本文详细介绍了在Windows系统上本地化部署Dify的完整步骤,涵盖了Docker Desktop的安装与配置、Dify源代码的获取、环境变量的设置、服务的启动与管理、以及常见问题的解决方案。文章首先指导用户如何下载和安装Docker Desktop,并配置WSL 2功能。接着,详细说明了如何获取Dify源代码,并通过Docker Compose启动服务。文章还提供了高级配置指南,包括如何配置大

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#AI
Python 智能银行卡识别系统的实现 (1)— PyQt5实现登陆功能

jacky 的一贯理念,学东西不要学表面,而要学本质。技术之上,永远都是哲学。(一)PyQt5 的演变史要说清楚 PyQt5 是什么,我们要先简要说说 Qt 是什么1. Qt 是什么先抽象的说 Qt 是什么?Qt 是跨平台 C++ 图形用户界面应用程序开发框架,Qt 可以同时支持桌面应用程序开发、嵌入式开发和移动开发,覆盖了现在所有的主流平台。1991年由挪威奇趣科技开发;这个挪...

Python地理信息数据可视化

地图基础铺垫定义地图(map):是指按一定的比例运用符号、颜色、文字标记等描绘显示地球表面的自然地理、行政区域、社会经济状况的图形。地图绘制步骤绘制需要展示的地图,获取地图对象,获取每个区域的名字及顺序;在每个区域的名字和顺序后面,加上我们需要展示的数据以及经纬度;根据数据的大小,设置每个区域展示的颜色的深浅,以区分每个区域(对数据进行标准化处理,使用[0,1]的值,代表颜色的透明度);

Python数据可视化

散点图基础铺垫定义散点图(scatter diagram):是以一个变量为横坐标,另一个变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量关系的一种图形。它是探索数值型变量数据关系的有力工具;散点图直观简便,不仅可传递变量间关系类型的信息,也能反映变量间关系的明确程度,因此散点图一般和相关分析,回归分析结合使用。散点图绘制函数plot(x,y,’.’,color=(r,g,b))plot参

#数据可视化#python
利用django框架,手把手教你搭建数据可视化系统(一)

如何使用django去构建数据可视化的 web,可视化的结果可以呈现在web上。使用django的MTV模型搭建网站基础铺垫—MTV模型Created with Raphaël 2.1.0Request服务器(Djangoweb)Response首先,要搞清楚我们去访问服务器,服务器返回信息的行为。1)Request向服务器(Djangoweb)发起请求点击页面,或查看网页信息,都是这个过程2)

如何从0到1,构建企业大数据平台

(一)企业大数据战略概述我们只要分享一些基础的概念,让大家明白什么是大数据,大数据有哪4个特征,作为企业战略的实施者或执行者,我们要具备6大战略,概括起来就是4V特征,6大战略;1.1 关于大数据的历史在大数据这个词出现之前,我们对日常数据的这种处理和分析,常常使用的一些类似SQL server、MySQL、Oracle等等这些关系数据库,传统的这些数据库处理T级别数据量已经是这...

用逻辑回归模型解决互联网金融信用风险问题

(一)基础铺垫逻辑回归(Logistic Regression)针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法,属于概率型非线性回归。优点:算法易于实现和部署,执行效率和准确度高;缺点:离散型的自变量数据需要通过生产虚拟变量的方式来使用;(二)底层原理及逻辑在线性回归中,因变量是连续变量,那么线性回归能够根据因变量和自变量之间存在的线性关系来构造回归方程;但是,一旦

AI Agent框架级开发实战课程 - 第一部分 & 第二部分

OpenAI的是一套,Anthropic的是一套,国内的大模型又是另一套。随着多模态、自主智能体(Autonomous Agent)等技术的发展,未来一定会有更高效、更强大的解决方案出现,来解决新的、我们目前还没遇到的需求和挑战。这个中间件负责理解用户的意图,然后替大模型去调用各种第三方工具API,拿到结果后,再整理好交还给大模型,最终生成一段流畅、准确的回答给用户。这样一来,我们的AI应用程序就

#人工智能#大数据
AI Agent框架级开发实战课程 - 第一部分 & 第二部分

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#人工智能#大数据
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