忆往昔之不谏 知来者之可追

Ollama安装指南：支持Windows和Docker两种方式。Windows用户需从官网下载安装程序，默认路径不可更改但可通过命令行指定（如OllamaSetup.exe/DIR="E:\location"）。安装后通过命令行输入"ollama--version"验证。Docker用户可拉取官方镜像并运行容器，通过http://localhost:11434访问服务。两种方式均提供详细安装说明和验证步骤。

今天搭建了一个简单的AI Agent, 欢迎大家试用，评论区加问题~随意聊天对话，它会输出最新的资讯给到你。

df.ndim: 返回DataFrame的维度数，对于DataFrame来说通常是2， Series 是1.也是一种获取行数的方法。它通过获取DataFrame的索引长度来计算行数。df.shape: 返回一个包含行数和列数的元组，例如(行数, 列数)len()函数可以直接返回DataFrame的行数。这将返回一个整数，表示DataFrame中的元素总数。属性，尤其是在处理大型DataFrame时。获取DataFrame的大小，可以使用。

data['Value'].fillna(method='bfill', inplace=True)，使用后向填充（backward fill）方法填补剩余的缺失值，用后一个有效值填充前面的缺失值，这样可以确保所有缺失值都被填补（如果开头有缺失值，ffill 无法处理）bins区间的最右边，默认为True，最右边为闭区间，False则不包含 labels：要返回的标签，和bins的区间对应。根据某个特征数据（如某列），筛选，把筛选出来的数据按条件赋给新数据列，列如。是否删除缺失值nan，默认删除。

梯度是一个向量，表示多元函数在某点处变化最快的方向和变化率：对于单变量函数：梯度就是导数对于多变量函数：梯度是由各个偏导数组成的向量可以把梯度想象成坡度（就像山坡的陡峭程度），方向指引（告诉你朝哪个方向走能最快上升或下降）和敏感度（表示输入的小变化会引起输出多大的变化）在机器学习中，我们通常使用梯度来更新模型参数，使损失函数最小化。

PyTorch 主要有以下几个基础概念：张量（Tensor）、自动求导（Autograd）、神经网络模块（nn.Module）、优化器（optim）等。张量（Tensor）：PyTorch 的核心数据结构，支持多维数组，并可以在 CPU 或 GPU 上进行加速计算。自动求导（Autograd）：PyTorch 提供了自动求导功能，可以轻松计算模型的梯度，便于进行反向传播和优化。

直接输入命令pip install torch torchvision，下载了一天都没下载下来，非常慢...加了超时，也不行。这里大家就不要踩这个坑了。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，这里介绍下安装方法。

随着 AI 技术的迅猛发展，其强大的数据分析、智能识别与自主学习能力，加速了测试流程的智能化进程。手动编写脚本效率低、用例覆盖率不足、跨平台兼容性差等传统自动化测试痛点，也正被AI技术逐一击破。2025年，AI驱动的自动化测试工具已能基于自然语言生成测试场景、智能预测缺陷模式、甚至通过强化学习自我优化测试策略。这种变革，不仅让测试速度提升数倍，更将测试从“事后验证”推向“预防式质量守护”。

ONNX Runtime是一种高性能引擎，旨在高效运行 ONNX 模型。它是一种帮助更快、更高效地运行机器学习模型的工具。它适用于 Windows、Mac 和 Linux 等不同平台.

未来，人机协作的开发模式将成为主流，开发者需要适应这一趋势，利用AI提升效率，同时专注于更高价值的创造性工作。凭借其强大的知识储备和分析能力，大模型可以对不同架构模式的优缺点进行评估，根据项目的具体需求和约束条件，推荐合适的软件架构。近年来随着人工智能技术的快速发展，（AI）大模型正逐步渗透到软件开发的各个环节，深刻影响着传统的软件开发流程。传统的软件开发流程通常包括需求分析、设计、编码、审查、优化、、测试和部署等多个阶段，而AI大模型的引入使得这些环节的效率大幅提升，甚至在某些方面实现了自动化。