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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

📌 httpx工具简介 httpx是一款高效的HTTP探测工具包，支持多线程并发请求，适用于安全测试、漏洞扫描和网络监控。 🔧 核心功能 支持多种HTTP方法（GET/POST等）及高级特性（代理/TLS/WebSocket） 提供响应分析（状态码/内容哈希/标题/技术栈识别） 集成无头浏览器截图、ASN/CDN识别等扩展功能 ⚙️ 使用场景 渗透测试：匹配敏感内容（-ms/-mr）、过滤错误

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。

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