本文提出了一种基于Python和GLM大模型的邮件自动处理系统，通过三种技术方案对比，最终选择OAuth2认证+异步处理+缓存机制作为最优方案。系统架构包含邮件获取、处理、简报生成等模块，采用分层设计实现安全高效的邮件管理。核心代码展示了IMAP连接、邮件模型和异步处理实现，支持定时自动收取、智能摘要生成和HTML格式简报输出，适用于个人和企业级邮件自动化处理场景。

摘要 本项目实现了一个轻量级的邮件自动摘要系统，使用Flask框架构建后端，HTML作为前端界面。系统通过IMAP协议收取邮件，利用AI大模型(GLM)分析邮件内容并生成摘要，最后将结果存储在SQLite数据库中。核心功能包括： 邮件收取模块：通过IMAP协议定期检查并获取新邮件 AI摘要生成：调用GLM大模型API处理邮件内容 数据存储：使用SQLite数据库保存邮件和摘要信息 Web界面：提供

摘要 本项目实现了一个轻量级的邮件自动摘要系统，使用Flask框架构建后端，HTML作为前端界面。系统通过IMAP协议收取邮件，利用AI大模型(GLM)分析邮件内容并生成摘要，最后将结果存储在SQLite数据库中。核心功能包括： 邮件收取模块：通过IMAP协议定期检查并获取新邮件 AI摘要生成：调用GLM大模型API处理邮件内容 数据存储：使用SQLite数据库保存邮件和摘要信息 Web界面：提供

Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是 Python 常用的 2D 绘图库，同时它也提供了一部分 3D 绘图接口。Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一。Seaborn 是基于 Python 且非常受欢迎的图形可视化库，在 Matplotlib 的基础上，进行了更高级的封装，使得作

摘要：本文详细介绍基于Stable Diffusion、ControlNet和IP-Adapter等大模型技术构建虚拟试衣系统的方法。系统通过OpenPose提取人体姿态，结合服装描述提示词生成逼真试穿效果，相比传统方案显著提升真实感与泛化能力。文章涵盖从环境配置、核心技术实现到性能优化的完整流程，并提供了Gradio构建Web界面的示例代码，为开发者提供了一套可落地的虚拟试装解决方案。

在[《Python实战进阶》No37: 强化学习入门：Q-Learning 与 DQN ](https://blog.csdn.net/yweng18/article/details/146571979?spm=1011.2124.3001.6209) 这篇文章中，我们介绍了Q-Learning算法走出迷宫的代码实践，本文加餐，把Q-Learning算法通过代码可视化呈现。我尝试了使用Matplo

强化学习是一种强大的机器学习范式，适用于解决决策和控制任务。本集将从基础概念开始，逐步深入讲解 Q-Learning 和深度 Q 网络（DQN）的原理，并通过两个实战案例（迷宫问题和 Atari 游戏）展示如何使用这些算法解决问题，本文章中代码都已经通过实际运行验证通过，具体代码环境和关键依赖版本也提供了清单。

Ollama Cloud是一项创新的云端大模型服务，通过将计算负载自动转移到云端，让用户无需高端硬件即可使用强大AI模型。该服务提供包括200亿至6710亿参数的多款大模型，涵盖对话、代码生成等场景。用户可通过命令行或Python/JS API与云端模型交互，保持与本地模型相同的使用体验。还支持直接API访问，便于云端应用集成。Ollama Cloud特别适合教育研究、原型开发、代码辅助和内容创作

Streamlit 是一个强大而简洁的工具，特别适合数据科学家和机器学习工程师快速构建交互式应用。Streamlit 的基本组件和布局系统如何在 Streamlit 中集成数据可视化和机器学习模型应用部署与分享的方法如何构建实用的 AI 应用，如 ChatGPT 聊天助手和 OCR 识别助教Streamlit 的优势在于其简单性和快速开发能力，使得从想法到应用的过程变得异常高效。对于想要展示 AI

想象一下这样的场景：你正在写毕业论文，桌上堆满了50篇相关文献。每篇论文都有20-30页，你需要：如果用传统方法，这可能需要几个月的时间。但是，如果有AI助手帮忙呢？今天我们基于Madechango的文献分析实践，构建一个智能文献分析系统，让AI成为你的专业学术研究助手！学术文献分析不同于普通文本处理，它面临着独特的技术挑战：PDF扫描版格式多样性Word文档LaTeX源码数学公式内容复杂性图表数