在本文中，我们将介绍如何使用 LSTM（长短期记忆）神经网络来预测水位数据。我们将使用 Python 中的一些流行库，如 NumPy、Pandas 和 Keras。首先，我们将加载数据，然后预处理它以进行适当的训练。接着，我们将构建 LSTM 模型，并对其进行训练。最后，我们将使用训练好的模型进行预测，并将结果可视化。

在CentOS上搭建Squid代理服务器详解

通过Docker部署n8n和crawl4ai可以快速搭建自动化工作流环境。本文详细介绍了部署步骤和注意事项，希望对大家有所帮助。后续可以根据实际需求进行更多的自定义配置和优化。

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本文介绍了如何使用 Python 构建一个 WeaviateHelper 工具类，用于管理 Weaviate 向量数据库中的数据。通过结合本地向量模型（如 Ollama 部署的 nomic-embed-text），该工具类支持数据插入、语义搜索、混合检索以及集合管理等功能。文章详细讲解了工具类的核心功能，包括创建集合、批量插入数据、混合搜索与语义搜索的实现，并提供了代码示例。该工具类适用于私有部署

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Centos7下使用selenium，无头模式

随着人工智能技术的发展，Agent（代理）的概念在这个领域中变得愈发重要。在人工智能的应用中，Agent可以是一个系统、软件或机器人，能够执行特定的任务，理解上下文，并做出相应的决策。一个引人注目的例子是面向法律领域的虚拟助手。让我们深入了解一下，通过一个简单示例展示法律虚拟助手的工作原理。

在本文中，我们将介绍如何使用 LSTM（长短期记忆）神经网络来预测水位数据。我们将使用 Python 中的一些流行库，如 NumPy、Pandas 和 Keras。首先，我们将加载数据，然后预处理它以进行适当的训练。接着，我们将构建 LSTM 模型，并对其进行训练。最后，我们将使用训练好的模型进行预测，并将结果可视化。

通过本文的介绍，我们实现了一个基于OpenAI API解析PDF使用 PyMuPDF 解析 PDF 文本构造 AI 提示词，让大模型精准提取发票信息调用 OpenAI API 并解析返回 JSON 结果这一方案可以广泛应用于财务报销、企业票据管理等场景，极大提高工作效率。如果你有更复杂的需求，可以尝试调整prompt或使用更强大的LLM模型。