
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本文介绍了OpenCV在计算机视觉领域的核心应用,通过7个实战案例展示其强大功能。首先讲解了环境配置和图像去噪预处理,然后详细演示了Canny边缘检测算法和Haar级联人脸检测方法,最后介绍了ORB特征匹配技术。每个案例都提供完整的Python代码实现,涵盖从基础图像处理到高级目标检测的关键技术,帮助开发者快速掌握OpenCV在视觉任务中的实际应用。

**摘要:**Gemini 3.0作为新一代多模态AI模型实现了多项技术突破:原生多模态架构可直接处理视频、音频、文本和代码;近乎无限的上下文窗口支持长序列理解;创新的链式与树状推理引擎提升复杂决策能力;半自主化的工具使用能力展现AI Agent雏形。在应用层面,该模型在财报分析、UI原型生成、视频会议自动化、药物研发等场景展现了革命性潜力。开发者可通过API灵活接入,第三方平台提供低成本解决方案

Pytest 测试框架:Python 高效测试实践 本文介绍了 Pytest 测试框架的核心特性与前沿应用案例。Pytest 凭借其声明式测试设计、强大的 fixture 依赖注入系统和丰富的插件生态,成为 Python 生态中最主流的测试工具。文章重点分析了 Pytest 的架构精髓,包括自动发现机制和插件化设计。同时展示了 6 个来自工业界的实战案例,涵盖异步微服务测试、AI 模型验证、分布式

摘要: Facebook开源的Prophet时间序列预测工具因其简易性和鲁棒性,在2025年仍广泛应用于气候、能源、电商等领域。其核心采用加法模型分解趋势、季节性和节假日效应,支持缺失值和异常值处理。本文解析Prophet算法原理,并提供6个实战案例,包括全球气温预测、光伏发电负荷分析、电商促销预警等,展示其处理非线性趋势、高频数据和外部变量的能力。最佳实践建议结合分段拟合、不确定性分析和混合建模

摘要: Scrapy作为Python生态成熟的异步爬虫框架,2025年迎来重大更新,支持原生asyncio、AI调度和TLS指纹随机化。其核心架构包含引擎、调度器、下载器等五大解耦组件,支持高效数据流处理。文章通过6个实战案例(门户网站采集、电商价格监测、房产数据聚合等)展示Scrapy应用,涵盖静态/动态页面处理、分布式任务调度等场景。最佳实践包括解耦持久化逻辑、性能预热和异常重试策略。Scra

> 在 Python 数据科学领域,Pandas 长期以来是无可争议的王者。然而,随着数据集的日益庞大和多核 CPU 的普及,Pandas 在性能和内存效率上的瓶颈也愈发凸显。Polars,一个从零开始用 Rust 编写的高性能 DataFrame 库,正以其闪电般的速度和富有表现力的 API,成为数据分析领域的下一代挑战者。本文将通过 7 个实战案例,带你领略 Polars 的魅力。

本文介绍了PyTorch FSDP(Fully Sharded Data Parallel)技术,这是一种训练超大规模模型的高效分布式训练方法。FSDP通过将模型参数、梯度和优化器状态分片到所有GPU上,解决了传统数据并行方法无法训练超大模型的瓶颈问题。文章详细解析了FSDP的核心原理:在前向/反向计算时通过all-gather临时获取完整参数,计算后立即释放以节省显存。通过两个实战案例,展示了基

摘要 本文详细介绍了LangChain框架及其在大型语言模型(LLM)应用开发中的实践。文章首先讲解了环境准备和核心概念(Models、Prompts、Chains、RAG、Agents),然后通过7个实战案例展示了LangChain的强大功能: 基础对话:使用PromptTemplate和ChatOpenAI实现简单问答 输出解析:通过Output Parsers规范模型输出为结构化数据 知识库

本文介绍了OpenCV在计算机视觉领域的核心应用,通过7个实战案例展示其强大功能。首先讲解了环境配置和图像去噪预处理,然后详细演示了Canny边缘检测算法和Haar级联人脸检测方法,最后介绍了ORB特征匹配技术。每个案例都提供完整的Python代码实现,涵盖从基础图像处理到高级目标检测的关键技术,帮助开发者快速掌握OpenCV在视觉任务中的实际应用。

本文探讨了机器学习中数据不平衡问题的解决方案,重点介绍了SMOTE、ADASYN和Focal Loss三种方法。SMOTE通过线性插值生成合成样本扩充少数类,ADASYN则自适应地对边界样本进行重点扩充。Focal Loss通过修改损失函数,使模型聚焦于难以分类的样本。文章通过信用卡欺诈检测、医疗影像分析等案例展示了这些技术的实际应用效果,并指出在大模型时代,结合LLM的智能数据增强可提供新思路。








