是 Pandas 中非常实用的函数，能够根据给定的开始日期、结束日期、日期数量及频率生成一系列日期。参数时，可以将日期归一化为当天的零点（00:00:00），这对于某些应用场景，比如只关心日期而不关心具体时间，可以简化日期的管理。参数可以将日期归一化为当天的 00:00:00，这对于分析日期而忽略具体时间非常有用。会生成从 2025 年 1 月 1 日开始的连续 10 天的日期，按天排列。生成从

Pandas 提供了多种灵活的方式来筛选、过滤和修改数据，常见的方法包括基于列选择、条件筛选、位置筛选、索引筛选以及查询等。根据具体的需求，选择适合的方法来进行数据处理。通过这几个综合案例，我们展示了如何利用 Pandas 对DataFrame进行多种筛选与过滤操作，涉及数值比较、日期范围筛选、多条件组合、排序、去重等技巧。掌握这些基本操作后，你可以处理更复杂的筛选需求和数据处理任务。

亲爱的码农朋友们，听到AI工具写代码越来越强的消息，是不是有点慌了？🤔 ChatGPT、Copilot、AutoML，Cursor一个个名字看起来像是在“抢饭碗”的大佬。AI编程时代已经来临，单纯写代码的技能，可能会被逐渐边缘化！😱

创建一个 OpenAI 的语言模型实例# 文本输入LangChain 是一个用于开发基于大语言模型的应用的框架。它支持多种模型、处理和分割文本的工具，方便开发者构建复杂的自然语言处理应用。本框架提供了多种可重用的组件，帮助开发者快速集成不同的任务，如对话、问答、自动摘要等。随着 AI 技术的发展，文档处理成为了许多应用的核心任务。LangChain 提供了多种分割文本的方式，确保能够适应不同的应用

这些项目展示了AI Agent在数据分析领域的多样化应用，从金融投资分析到通用数据科学工具，为数据驱动决策提供了强大支持。：基于大型语言模型的数据分析智能体，如datawhalechina/so-large-lm项目中提到的。：Google Colab中的数据科学智能体，基于Gemini模型。：九章云极推出的数据分析和机器学习智能体。：数势科技推出的数据分析智能体。

【代码】新手如何部署Milvus数据库?

LangChain 提示模板是 LangChain 框架中用于创建和管理提示词（prompts）的工具。提示模板允许开发者定义具有占位符的文本模板，这些占位符可以在运行时被动态的值替换，从而使提示词更加灵活和可重用。

如果你的学习重点是AI Agent而非向量数据库本身，Chroma提供了最佳的平衡点，让你能够专注于Agent的逻辑构建，同时获得足够的向量存储和检索能力。：Chroma具有简洁的API设计和良好的Python集成，让初学者可以快速上手实现AI Agent的知识库功能。：Chroma可以直接在Python环境中嵌入式运行，无需复杂的服务器配置，降低了基础设施障碍。：Chroma完全开源，可以在本地

从最初的基于规则的方法，到统计学方法，再到深度学习、预训练模型，最后发展为大规模的语言模型（LLM），NLP的演变是技术、计算能力和数据集发展不断推动的结果。LLM代表了NLP发展的一个重要高峰，其强大的语言理解和生成能力正在推动许多实际应用的变革。未来LLM的发展将继续突破当前的局限，从效率、跨模态、多样性、个性化、安全性等方面带来革命性进展。随着技术的不断提升，我们有理由相信，LLM将更好地理

LangChain作为一个强大的LLM应用开发框架，它不仅简化了与大型语言模型的交互过程，还提供了从基础调用到复杂应用开发的全方位支持。通过其六大核心组件和清晰的架构设计，LangChain使开发者能够更加轻松、高效地构建基于LLM的智能应用，释放大语言模型的真正潜力。无论是构建简单的问答系统，还是开发复杂的智能代理，LangChain都能提供必要的工具和抽象，帮助开发者专注于创新和应用场景，而非