基于flask、pika、multiprocessing、thread，搭建一个多线程多进程及Web服务架构，其中，使用multiprocessing完成并行计算任务，thread完成rabbitmq侦听和Flask服务，并通过multiprocessing.Queue与并行计算任务交互资源，由web路由api服务，启停消息侦听任务、并行计算任务，以及动态调参的任务。

Gartner 2022年新兴技术、人工智能技术成熟度曲线，以及新兴技术和趋势影响力雷达图中五项具有影响力的技术概述

使用python，以运动位置与速度，预测短期用电量为例实践卡尔曼滤波预测应用，ChatGPT在这次实践中发挥了助手的作用，通过理解用户问题并提供相关知识和指导，帮助解释卡尔曼滤波算法的原理和步骤，给出代码实现的建议和提示，提高工作效率和准确性。

大数据更多的是关注相关性，图数据库与普通数据库相比，图数据库更关注联系，并试图从联系中找到有用信息。以加油站客户关系为例，实践Neo4j建立图数据库，为客户运营服务。图数据库应用也很广泛，包括社交网络、推荐、主数据管理等。

使用time.sleep()，最好使用线程方法；合理的引导chatGPT交流，能快速帮助我们解决问题。

我们在用机器学习、深度学习建模、训练模型过程中，需要对我们模型进行评估、评价，并依据评估结果决策下一步工作策略，常用的评估指标有准确率、精准率、召回率、F1分数、ROC、AUC、MAE、MSE等等，本文将结合SKlearn的metrics所封装的函数，重点围绕多分类问题实践评估指标。

使用pymysql驱动API，出现如下错误：DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': not all arguments converted during string formatting

机器学习回归模型评价是指对回归模型的性能进行评估，以便选择最佳的回归模型。其中，MAE、MSE、RMSE 用于衡量模型预测值与真实值之间的误差大小，R² 用于衡量模型对数据的拟合程度。在实际应用中，我们可以使用这些指标来评估回归模型的性能，并对模型进行优化。例如，在工业领域，回归算法可以通过对历史数据的回归分析，预测用电负荷、发电量等生产指标。

简述控制图原理，并基于Plotly开源python库实现可视化控制图。

使用夜神模拟器环境，实践爬虫利器Frida RPC入门。Frida是一款轻量级HOOK框架，可用于多平台上，例如android、windows、ios等。frida分为两部分，服务端运行在目标机上，通过注入进程的方式来实现劫持应用函数，另一部分运行在系统机器上。