此篇文章中介绍QMainWindow 和 QWidget 的区别，转载自：[pyside2 系列之QMainWindow和QWidget]

本文中介绍 如何基于 Scrapy 框架的下载器中间件添加 Cookie 参数。

此篇文章中介绍基于 requests 和 threading 模块实现多线程爬虫，并以 抓取Cocos中文社区中：热门主题下的帖子名称及id数据 为例进行讲解。

此篇文章中介绍基于requests模块，实现对在响应内容中嵌入JS，真实的url地址进行跳转后数据的爬取，并以爬取行政区划代码数据为例进行讲解。

settings.py 文件是 Scrapy框架下，用来进行全局配置的设置文件，可以进行 User-Agent 、请求头、最大并发数等的设置，本文中介绍 settings.py 文件下的一些常用配置

本文中介绍 如何基于 Scrapy 框架实现 POST 请求爬虫，并以抓取指定城市的 KFC 门店信息为例进行展示。

本文主要介绍如何基于 DeepSeek 来创建一个聊天机器人。首先介绍 PromptTemplate 提示模版t，它作为设计对话流的基础，能够极大提升用户体验。接着，深入 DeepSeek 环境准备及模型创建过程，包括获取API、创建和配置 API Key、设置 base_url 以及选择合适的模型等步骤。基于 Langchain 框架，将介绍如何通过 MessagesPlaceholder 处理

深度学习作为机器学习的一个前沿领域，正推动着从图像识别到自然语言处理等多个行业的变革。与传统机器学习相比，深度学习无需手动设计复杂的特征提取步骤，而是通过多层神经网络自动从大量数据中学习高级特征。

向量化编程是一种利用专门的指令集或并行算法来提高数据处理效率的技术，尤其在科学计算、数据分析和机器学习领域中非常常见。它允许通过一次操作处理整个数组或矩阵的数据，而不是通过循环逐个处理每个元素。这种方法不仅简化了代码，而且能够显著提高程序运行速度，因为它更有效地利用了现代 CPU 的并行计算能力。

Logistic 回归是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的广义线性回归模型，主要用于解决二分类问题。尽管名字中包含“回归”二字，但它实际上是一种分类方法。Logistic 回归通过使用logistic函数（或者称为sigmoid函数）来预测一个事件发生的概率。