Win64;BASE_URL：豆瓣Top250的基础网址，后续拼接分页参数即可访问不同页面；HEADERS：请求头，核心是User-Agent，告诉豆瓣服务器“我是浏览器，不是爬虫”，避免被拦截（新手可直接复制这个UA，无需修改）；all_movies：空列表，用于存储所有爬取到的电影数据，相当于“数据仓库”。start= {：定义函数，

vLLM工业级部署实战：突破大模型推理效能瓶颈 在智能制造领域，传统AI质检系统面临严重推理瓶颈：7B模型单卡吞吐仅12 tokens/s，延迟高达800ms，无法满足每小时5000张图像的实时质检需求。vLLM框架通过三大创新实现效能跃升： 内存革命：PagedAttention技术将显存利用率提升至95%，单卡并发量从8激增至64； 量化突破：AWQ INT4量化使7B模型显存占用降至3.8G

电商商品评论里藏着黄金数据——用户对产品的真实反馈、痛点需求、满意度评价，不管是做市场调研、产品优化还是竞品分析，都是核心素材。但手动复制评论效率太低，用Python不仅能批量爬取，还能自动做情感分析、生成词云，快速提炼关键信息。本文以京东商品为例（反爬宽松、结构清晰，新手友好），全程实战「」全流程，用最基础的技术栈（requests+BeautifulSoup+SnowNLP），不用复杂配置，3

本文介绍了基于Python的京东商品评论爬取与情感分析全流程。通过requests库抓取京东商品评论API数据，利用SnowNLP进行情感分析，将评论分类为正面、负面和中性。文章详细展示了数据预处理、情感评分、可视化分析（词云、情感分布图）以及自动化监控的实现方法，并提供了优化建议如代理池、模型训练和交互式图表。该方案能帮助商家分析产品口碑、识别潜在问题，并支持自动化舆情监控与提醒。

摘要： 本文探讨了在嵌入式系统中部署 PyTorch 深度学习模型的方法与挑战。嵌入式设备通常面临计算资源有限、实时性要求高和低功耗等限制，但通过 PyTorch 框架及其优化工具（如 TorchScript、ONNX 和 PyTorch Mobile），可以实现高效模型推理。文章详细介绍了从 PC 端模型训练到嵌入式设备部署的流程，包括模型导出、转换（如 ONNX 格式）以及在 Raspberr

从阿西莫夫的《基地》系列小说中的心理史学到现代人工智能的实际应用，科技的进步正在逐步让我们实现社会预测的梦想。深度学习作为AI的一项核心技术，在图像、语音、文本等领域表现出色，其强大的数据处理和模式识别能力让我们能从大规模的社会数据中发现隐含的规律。未来的社会模型将不仅仅是技术的创新，更需要跨学科的合作和深思熟虑的伦理框架。在不久的将来，AI可能不再是单纯的工具，而是成为我们理解和预测社会、决策和

本文介绍了PyTorch代码优化的系统方法，从基础规范到高级技巧，帮助开发者提升深度学习项目的效率。首先强调遵循Python编码规范（PEP 8）和类型注解的重要性，确保代码可读性和可维护性。中级部分探讨设备管理（CPU/GPU）、DataLoader优化和梯度累积等性能提升技巧。高级技巧包括混合精度训练、计算图优化和数据集子集使用。最后，专家级建议涉及模块化封装和模型版本管理，以增强代码可扩展性

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本文介绍了如何利用Pyecharts绘制A股行业热力图，直观展示行业涨跌趋势。通过Tushare获取行业分类数据并清洗后，使用Pyecharts的HeatMap功能生成交互式热力图，X轴为行业名称，Y轴为涨跌幅，颜色深浅反映涨跌幅度。该可视化方法能帮助投资者快速识别表现优异或存在风险的行业，优化投资决策。文章还探讨了热力图的优化方法，如调整颜色映射、添加交互功能等，并展望了结合机器学习预测行业趋势

本文介绍了两种Python抓取微博数据的方法：1）通过分析XHR接口使用Requests获取JSON数据，需处理Cookie和反爬；2）使用Selenium模拟浏览器操作抓取页面内容。文章对比了三种抓取方式的优缺点，推荐API接口或Selenium方案，并详细说明了环境准备、Cookie获取、代码实现步骤及注意事项。数据目标包括微博内容、用户、发布时间和链接，最终可导出为CSV文件。两种方法各具特