Python与Java, C, C++并列为全球4大最流行语言. 从C到C++,到Java再到Python, 细节越来越少, 让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”.早就听说Python容易, 但没想到这么容易, 机器学习的分类器, 或是中文分词能在十行内搞定. 开始时几乎完全不用考虑具体的数据结构. 在熟悉了Python之后, 用它看程序逻辑就很清晰, 有点像伪代码, 让

1.      安装支持库$ pip install panda$ pip install tushare2.      说明Pandas是数据分析工具包TuShare是国内股票数据抓取工具，除了股票的实时和历史数据，还有基本面数据，加上自然语言处理（比如情绪分析），或者机器学习，就比较有趣了。3.      程序1)       代码import tushare

开源项目：一键发布 markdown 到各个平台_Wechatsync

目标：提高大型语言模型（LLMs）在推理和文本生成中的外部知识获取和及时信息处理能力。方法：引入 Search-R1 模型，通过强化学习自行生成搜索查询，优化多轮搜索交互，利用检索的标记屏蔽进行稳定的强化学习训练。结论：在七个问答数据集上的实验表明，Search-R1 在性能上提高了 26%（Qwen2.5-7B）、21%（Qwen2.5-3B）和 10%（LLaMA3.2-3B），相较于强基线显

DeepSeek-V2 是一个 MoE 语言模型，其特点是经济高效的训练和推理。

前几天，和朋友讨论了如何让 Agent 自我构建知识体系，自我进化。刚好看到了这篇论文，作者对 Agent 结构进行了更为深入和丰富的思考，并提出了流程工程，或者思维工程的概念。

 “人脸识别”是人工智能的一个重要应用，听起来技术含量很高，貌似非常复杂，具体的实现也的确非常复杂，目前的算法一般都基于深度学习神经网络。但如果仅仅是使用识别功能，目前已有封装好的功能模块，并不需要训练模型，甚至不需要了解任何算法原理，只需调用Python的三方模块，几行代码即可实现人脸识别。 face_recognition是目前使用方法最简单，效果也非常好的人脸识别库，它的离线识别率高达9..

语音合成模型，输入是待合成的文本，3秒的录音，输出为与录音一致的合成后的语音内容。

用途有时候需要从图片（或文本）中提取出数值型特征，供各种模型使用。深度学习模型不仅可以用于分类回归，还能用于提取特征。通常使用训练好的模型，输入图片，输出为提取到的特征向量。加入特征之后，结果往往不尽如人意，大致有以下原因：深度学习模型一般有N层结构，不能确定求取哪一层输出更合适。深度学习模型很抽象——几十层的卷积、池化、信息被分散在网络参数之中。提取自然语言的特征时，常常提取...

1. 常用函数库  scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。 scipy的stats包含一些比较基本的工具，比如：t检验，正态性检验，卡方检验之类，statsmodels提供了更为系统的统计模型，包括线性模型，时序分析...