大家好，这次我会介绍如何使用xlwings将Python和Excel两大数据工具进行集成，更便捷地处理日常工作。说起Excel，那绝对是数据处理领域王者般的存在，尽管已经诞生三十多年了，现在全球仍有7.5亿忠实用户，而作为网红语言的Python，也仅仅只有700万的开发人员。这就是本文要讲到的主题，Python的第三方库-xlwings，它作为Python和Excel的交互工具，让你可以轻松地通过

在做NLP（自然语言处理）相关任务时，经常会遇到需要识别并提取省、城市、行政区的需求。虽然我们自己通过关键词表一个个查找也能实现提取目的，但是需要先搜集省市区关键词表，相对而言比较繁琐。今天给大家介绍一个模块，你只需要把字符串传递给这个模块，他就能给你返回这个字符串内的省、市、区关键词，并能给你在图片上标注起来，它就是 Cpca 模块。喜欢记得收藏、关注、点赞。完整代码、技术交流，文末获取1.准备

优点：稳定可控，适合复杂任务（如机器人学走路、游戏AI打Boss）。缺点：需依赖“体能评估师”（Critic网络）和大量训练数据，计算成本高。

举个例子，看这张图。看这张图，向前传播时，由于 s 是多个 z 共同决定的，所以需要求出 s 对所有 z 的导数，以 s1 为例，前向传播求梯度的时候，需要求出 s1 对 z1，z2，z3…这是阿里的一份大模型算法面经，可以看到，面试官避开了 rag，agent 这些热门考点，转而对大模型训练中的损失函数进行了深挖，很好的考察到了候选人的基本功。所以我们最后求偏导的时候，需要计算 i=j 和 i≠

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1、项目背景与分析说明1）项目背景网购已经成为人们生活不可或缺的一部分，本次项目基于淘宝app平台数据，通过相关指标对用户行为进行分析，从而探索用户相关行为模式。2）数据和字段说明本文使用的数据集包含了2014.11.18到2014.12.18之间，淘宝App移动端一个月内的用户行为数据。该数据有12256906天记录，共6列数据。user_id：用户身份item_id：商品idbehavior_

大家好，之前分享过很多关于 Pandas 的文章，今天我给大家分享5个小而美的 Pandas 实战案例，喜欢的小伙伴，记得收藏、分享、点赞。内容主要分为：如何自行模拟数据多种数据处理方式数据统计与可视化用户RFM模型用户复购周期推荐文章终于盼到了，Python 数据科学速查表中文版来了上瘾了，最近又给公司撸了一个可视化大屏(附源码)梳理半月有余，精心准备了17张知识思维导图，这次要讲清统计学年终汇

优点：稳定可控，适合复杂任务（如机器人学走路、游戏AI打Boss）。缺点：需依赖“体能评估师”（Critic网络）和大量训练数据，计算成本高。

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