问题操作 DataFrame 的时候有时会报SettingwithCopyWarning的警告，如下图：然后吧，你按着他的提示，尝试改用.loc，结果还是没卵用。最后由于懒得检查，索性直接关闭所有警告信息：import warningswarnings.filterwarnings("ignore")警告虽不是错误，但直接关闭警告肯定是不对。警告的作用就是告诉你虽然代码语法正确，但也会出现潜在的错

爬取的内容很简单，就是抓取当前期刊页中所有的论文，如红框所示，初始url就是像https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/8961330/proceeding 这样子的。1、研究下网站结构emm，还在加载。很明显，下面的数据都是异步加载的。F12 ->Network->F5，复制个论文标题关键词全局搜索一下，即可找到对应的文件，我们想要的东西就应该在

创建ollama服务的配置的覆盖文件。Linux系统的默认存储路径是。我想在Ubuntu下修改到。重启ollama服务。

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3、源码中的<w:outlineLvl w:val=“2”/>就表示这是个3级大纲（因为是从0开始）。2、然后我们再获取每个段落的xml源码，即：xml = paragraph._p.xml。1、docx.Document()读取文档后会按照文章段落划分成一段一段的。4、接下来就好办了，就用字符串匹配把这个值提取出来就行了。原理和代码同上，只需要把。

之前不小心把3万条数据全部解压到了个目录下，已经爆满。但是官方没有提供全部删除功能和批量删除功能，只能使用一些特殊方式来快速批量删除了。方法一：使用colab运行python脚本1、新建一个ipynb2、挂载谷歌云盘把下面代码粘贴到下图中所示位置，然后运行即可。注意：colab要获取你云盘的权限，直接无脑全部勾选就行。from google.colab import drivedrive.moun

1、需要用到库。2、然后使用python的subprocess执行转化命令。

基本概念小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)，顾名思义，就是能够仅通过一个或几个示例就快速建立对新概念的认知能力。这对于人类来说很简单，比如一个警察完全可以单凭一张照片就能在茫茫人海中认出犯罪嫌疑人。实现小样本学习的方式也有很多，比如：度量学习、数据增强、预训练模型、元学习等等。元学习(meta learning或learning to learn)，对于一族待解决的多个任务

3、源码中的<w:outlineLvl w:val=“2”/>就表示这是个3级大纲（因为是从0开始）。2、然后我们再获取每个段落的xml源码，即：xml = paragraph._p.xml。1、docx.Document()读取文档后会按照文章段落划分成一段一段的。4、接下来就好办了，就用字符串匹配把这个值提取出来就行了。原理和代码同上，只需要把。

参考：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.24.1cd8593aLNK3uJ&postId=95460目前调参方案有：贪心调参参考：https://blog.csdn.net/m0_37893230/article/details/104449166网格调参随即搜索调参贝叶斯调参参考：ht