本书是一本全面介绍在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的

当谈到人工智能领域时，我们不得不提到ChatGPT。许多人都在积极尝试利用它来提高工作效率或解决各种问题。然而，要使用ChatGPT，我们必须克服一些使用门槛。首先，我们需要“科学上网”才能访问它，其次，GPT4的价格相对较高。值得庆幸的是，国内也有一些优秀的大模型平台供我们使用。与ChatGPT相比，这些平台的价格更为经济实惠，而且不需要像“科学上网”这样的额外准备。更重要的是，它们支持的功能也

爬虫的成功与否，往往和代码本身关系不大。对于一个真实网站来说，是否能抓到数据，取决于一整套运行环境，包括但不限于：请求来源是否可信（IP、地理位置、信誉）是否存在频率限制和行为检测是否启用了验证码、JS 渲染或动态加载是否对自动化行为进行识别和拦截生成一段逻辑上合理的抓取代码。它无法：为你提供稳定、干净的出口 IP帮你绕过真实世界中的反爬机制在请求被拦截时自动切换策略这也是为什么很多“AI 写爬虫

本研究基于深度学习技术，比较了四种神经网络架构在水稻叶片病害识别中的性能表现。实验使用约19500张标注图像，涵盖7种病害类别。结果表明，Vision Transformer和Swin Transformer模型表现最佳，验证准确率达94.99%；ResNet50和5层CNN分别获得76.19%和72.08%的准确率。Transformer架构凭借其全局注意力机制，在分析病害空间分布模式上展现出明

本项目对比了多种深度学习模型在区分AI生成艺术与人类创作艺术上的表现。实验使用了Kaggle数据集，包含AI和人类艺术两类图像。通过训练Vision Transformer、ResNet50、Swin Transformer和5层CNN等模型，结果显示Swin Transformer以88.21%的验证准确率表现最佳，其次是ViT（86.67%）和预训练ResNet50（85.64%）。

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回顾整个实践过程，可以发现一个非常清晰的结论：在房地产这样高反爬、高价值、长周期的数据场景中，决定成败的往往并不是爬虫技巧本身，而是采集系统是否具备“企业级稳定运行”的基础条件。这也是很多团队在项目初期容易忽略、但在中后期一定会面对的现实问题。

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本文介绍了一个基于BrightData和DeepSeek构建的LinkedIn AI求职助手系统。该系统通过BrightData合规采集LinkedIn职位数据，利用DeepSeek大模型对职位与用户简历进行智能匹配分析，生成0-100分的匹配度评分及个性化建议。文章详细讲解了技术选型、核心工具特点、系统架构设计和完整实现代码，包括数据采集、AI分析、结果导出等关键模块。该助手能有效解决求职过程中

iVX低代码平台代表了低代码开发的新潮流，与传统低代码平台有着明显的区别。它不仅提供了可视化开发的便利性，还支持生成全栈代码，允许程序员保持编程逻辑的完整性。此外，iVX还具备丰富的自定义能力，包括自定义组件、函数、JSON代码、SQL语法等，使开发人员能够根据需求添加自己的代码。iVX还拥有一个丰富的应用商店，为开发者提供各种应用模板，加速应用开发过程。总之，iVX低代码平台为企业和开发者带来了