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立志于成为技术大咖的唐叔在学习中...

"别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!"

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原创 【Python爬虫必看】零基础手把手教你爬取豆瓣电影Top250,附完整代码实战!

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-04-06 20:45:04 1007

原创 【Python爬虫高级技巧】深入掌握lxml库:XPath解析/HTML处理/性能优化全攻略|附企业级实战案例

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-04-06 18:23:29 550

原创 【Python爬虫必看】lxml库实战指南:5分钟教你玩转HTML/XML解析|附豆瓣电影爬虫案例

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-04-06 11:10:20 830

原创 【Python爬虫高级技巧】BeautifulSoup高级教程:数据抓取、性能调优、反爬策略,全方位提升爬虫技能!

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-04-05 22:45:41 1291

原创 【Python爬虫必看】Python爬虫必学BeautifulSoup:5分钟上手,小白也能高效抓取豆瓣网页数据!

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-04-05 19:06:30 912

原创 【Python进阶】深入Python魔法方法:解锁比__init__更强大的__getattr__等高级用法

"别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!"

2025-04-02 08:31:53 1096

原创 【Python入门】一文速通Python魔法方法(__init__等):解锁类设计的超能力

"别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!"

2025-04-01 07:39:24 613

原创 【Python爬虫高级技巧】requests库高级用法 - 代理SSL流式一网打尽

"别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!"

2025-03-30 18:46:13 662

原创 【Python爬虫必看】requests库常用操作详解 ,附实战案例

"别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!"

2025-03-30 12:43:50 1347 1

原创 【Python入门】Python文件操作终极指南:从基础到高阶实战

"别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!"

2025-03-29 23:08:33 768 1

原创 【Python进阶】OS模块不为人知的10个实用操作,唐叔带你解锁新姿势

os模块就像Python标准库里的"多功能军刀",今天介绍的这些操作可能你平时用不到,但关键时刻绝对能救命。记住唐叔的话:高级程序员和初学者的区别,不在于知道多少语法,而在于知道多少"隐藏API"我是唐叔,如果觉得有用,别忘了三连支持!

2025-03-27 22:18:11 332 1

原创 【Python实用技巧】OS模块详解:文件与目录操作的瑞士军刀

os模块就像Python程序员的"瑞士军刀",虽然看起来简单,但在实际开发中几乎无处不在。路径操作永远使用os.path:不要自己拼接路径字符串,跨平台兼容性会让你头疼操作前先检查:特别是删除操作,先检查路径是否存在考虑异常处理:文件操作容易出错,记得添加try-except善用os.walk:目录递归遍历的神器我是唐叔,我们下期再见!

2025-03-27 21:49:54 392 1

原创 【Python入门】Python列表和字典:从入门到入土的黑魔法全解,效率直线拉升!

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-03-23 18:50:02 339 4

原创 【Python进阶】Python正则表达式:5分钟掌握字符串匹配黑魔法,效率提升100%!

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-03-23 12:09:45 867 1

原创 【Python入门】Python字符串操作大全:从基础到实战,轻松玩转字符串处理!

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-03-22 23:58:00 339 1

原创 从理论到实战:一文掌握大模型的本地知识库搭建全流程

RAG这玩意儿,说白了就是让AI学会查字典——不会的问题先翻书,翻完再回答!按唐叔的流程走,保你半天搭好知识库。记住三句话嵌入模型是翻译官(文字→向量)向量数据库是图书馆(存得多+查得快)大模型是学霸(整合信息输出人话)有啥问题评论区砸过来,唐叔在线蹲!

2025-03-20 08:44:50 904

原创 从“死记硬背“到“开卷考试“: 3分钟搞懂微调与RAG的本质区别

通过上面的解释,相信你已经对模型微调(FT)和检索增强生成(RAG)有了初步的了解。模型微调:让大模型在某个领域变得更专业,适合深度定制化场景。检索增强生成:让大模型借助外部知识库回答问题,适合需要动态更新知识的场景。未来,这两种技术很可能会结合使用,取长补短,推动大模型在更多领域的落地应用。PS。

2025-03-19 07:40:17 532

原创 【唐叔学AI】一张图彻底拆解DeepSeek V3和R1双模型

唐叔带你读懂DeepSeek家族的技术内幕 ~

2025-03-16 23:34:23 1185 1

原创 【唐叔用AI】选错模型=浪费资源!DeepSeek V3/R1场景匹配全攻略

从AI模型选择到提问技巧,一文解决90%使用痛点!

2025-03-09 16:28:23 499

原创 【唐叔用AI】唐叔教你用GGUF文件实现低配电脑玩转百亿大模型

还在为Ollama官方模型太少发愁吗?还在吐槽Ollama官方模型库不够丰富,想跑量化版模型总找不到门路。那就来试试使用GGUF文件自建模型库吧

2025-03-02 22:44:22 546

原创 手把手教你自定义Ollama和大模型安装路径 | C盘空间瞬间解放

官方隐藏技巧:命令行指定安装目录官网链接:https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/windows.md#changing-install-location步骤详解定位安装包:找到下载的,右键选择“打开文件所在的位置”。打开终端:按住Shift + 右键→ 选择“在此处打开 PowerShell 窗口”(或CMD)。执行安装命令OllamaSetup.exe /DIR="D:\software\Ollama" # 路径用英文,禁止中文/空格!

2025-02-25 23:49:17 561 1

原创 【Python入门】掌握Python函数:从基础到实战邮件发送

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-02-13 08:02:16 541

原创 【唐叔用AI】唐叔手把手教你搭建DeepSeek本地大模型

现在,本地大语言模型已经成功搭建完成,你可以尽情地和模型对话,享受它带来的智能体验啦!

2025-02-10 08:34:54 970

原创 【Python入门】轻松掌握Python语法:从零开始编写你的第一个程序

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-02-08 23:57:56 1153

原创 【Python入门】Python 入门,轻松踏上编程之旅

“别摆烂!你写的每一行代码,都是通向国一的功德!“

2025-02-06 23:46:41 1009

原创 【唐叔学算法】第22天:唐叔带你轻松理解排序算法-从入门到精通

算法类型算法名称唐叔的比喻适合场景插入排序直接插入排序从第二张牌开始,逐个插入已排序部分小规模数据,基本有序折半插入排序用二分查找快速找到插入位置中等规模数据,基本有序希尔排序分组插入排序,逐步缩小增量中等规模数据,减少交换次数选择排序直接选择排序每次选择最小元素插入已排序部分小规模数据,对稳定性无要求堆排序利用堆结构选择最大或最小元素大规模数据,频繁访问最大或最小值交换排序冒泡排序相邻元素交换,将最大元素“冒泡”到末尾小规模数据,基本有序快速排序。

2024-12-23 22:48:49 999

原创 【唐叔学算法】第21天:超越比较-计数排序、桶排序与基数排序的Java实践及性能剖析

特性计数排序桶排序基数排序时间复杂度O(n + k)O(n + k)空间复杂度O(k)O(n + k)O(n + k)稳定性稳定稳定稳定适用场景整数范围较小数据分布均匀整数或字符串。

2024-12-23 08:23:49 2232

原创 【唐叔学算法】第20天:归并之道-二路归并与多路归并排序的Java实现及性能解析

特性二路归并排序多路归并排序时间复杂度O(n log n)空间复杂度O(n)O(n)适用场景内部排序外部排序(大规模数据)实现复杂度简单复杂。

2024-12-22 16:06:11 578

原创 【唐叔学算法】第19天:交换排序-冒泡排序与快速排序的深度解析及Java实现

特性冒泡排序快速排序时间复杂度O(n²)平均 O(n log n),最坏 O(n²)空间复杂度O(1)O(log n)稳定性稳定不稳定适用场景小规模数据或基本有序数据大规模数据或随机数据。

2024-12-22 15:06:00 607

原创 【唐叔学算法】第18天:解密选择排序的双重魅力-直接选择排序与堆排序的Java实现及性能剖析

通过上述讲解,我们可以看出直接选择排序和堆排序虽然都属于选择排序,但它们有着显著的不同之处。前者更易于理解和实现,但在处理大数据量时效率较低;后者则具有更好的性能表现,特别是在需要频繁访问最大或最小值的应用场景下。希望这篇文章能为你揭开选择排序的神秘面纱,并为你的编程之旅增添一份力量。

2024-12-22 13:54:54 664

原创 【唐叔学算法】第17天:排序算法之插入排序

这三种插入排序算法各有特点,直接插入排序简单易懂,折半插入排序在找到插入位置时效率更高,而希尔排序通过引入间隔的概念,可以更快地对数组进行初步排序。在实际应用中,可以根据数据的特点和需求选择合适的排序算法。

2024-12-20 23:49:05 442

原创 【唐叔学算法】算法概念+使用场景+题目总结

好啦,以上就是唐叔近期发表的文章的总结啦,如果你觉得归纳的不错,欢迎一键三连哦。我是唐叔,微信公众号【唐叔在学习】,欢迎和我一起学习、一起进步。

2024-12-16 00:35:26 1898

原创 【唐叔学算法】第16天:枚举-探索所有可能性的艺术

枚举算法,也称为穷举算法,是一种通过遍历所有可能的候选解来寻找正确答案的算法。它的核心思想是检查所有可能的选项,直到找到满足条件的解。作为一种通用性强且易于理解的问题解决方法,枚举为我们提供了一种清晰的方式来探索复杂问题的空间。希望各位读者朋友能够在实践中灵活运用这些知识,解决更多的编程挑战。如果有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言交流!下次见!希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和应用枚举算法。😊我是唐叔,我们下期见。

2024-12-12 00:16:57 978

原创 【唐叔学算法】第15天:动态规划-构建复杂问题的最优解之路

动态规划是一种求解最优化问题的方法,其核心思想是把原问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适用于动态规划求解的问题经分解得到的子问题往往不是相互独立的,而是存在重叠子问题和最优子结构性质。最优子结构:如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解,则称该问题具有最优子结构性质。重叠子问题:当递归算法反复求解相同的子问题时,我们说这个问题包含了重叠子问题。它通常用于优化问题,通过存储子问题的解(通常在一个表格中),从而避免重复计算。

2024-12-11 23:22:30 632

原创 【唐叔学算法】第14天:贪心算法-抓住每一个最优的选择

贪心算法是一种用于求解最优化问题的启发式方法,其核心思想是在每一步决策时都选取当前看来最佳的选择,而不考虑未来的后果。换句话说,就是“只顾眼前利益”。通过今天的分享,相信大家已经掌握了贪心算法的基本原理及其在实际问题中的应用。作为一种简洁而有效的解决问题的方法,贪心算法为我们提供了一种直观的方式来处理复杂问题。希望各位读者朋友能够在实践中灵活运用这些知识,解决更多的编程挑战。我是唐叔,我们下次见!

2024-12-11 13:14:36 942

原创 【唐叔学算法】第13天:拓扑排序-解锁有向图的线性秩序

拓扑排序是对有向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph)中的顶点进行线性排序,使得对于每一个有向边 u -> v,顶点 u 在排序结果中都出现在顶点 v 之前。换句话说,它是一种能够反映节点之间先后顺序关系的排序方法。不过,需要注意:这种排序不是唯一的,因为图中可能存在多个有效的拓扑排序。拓扑排序为我们提供了一种清晰的方式来理解和处理复杂的事物依赖关系。希望各位读者朋友能够在实践中灵活运用这些知识,解决更多的编程挑战。也欢迎关注我的微信公众号,获取更多技术文章和学习资料。

2024-12-11 08:32:57 627

原创 【唐叔学设计】一文带你了解文件上传设计方案

文件上传,可以说是一个绕不开的很基础的后端操作,一般都怎么实现呢?接下来,就让唐叔花几分钟给你做简要的介绍吧。

2024-12-11 00:02:14 990

原创 【唐叔学算法】第12天:回溯算法-探索所有可能的旅程

回溯算法是一种系统性搜索问题解空间的方法,它类似于暴力求解,但更加智能。当面对一个问题时,我们会逐步构建解决方案,并在每一步都做出选择。如果发现当前选择无法通向正确答案,则撤销该选择(即“回溯”),并尝试其他可能性。回溯算法以其在解决组合、排列和分割问题中的独特能力,成为算法设计中的重要工具。如果你有任何问题或想法,欢迎在评论区与我交流。让我们一起享受编程的乐趣,不断探索和学习!也欢迎关注我的微信公众号【唐叔在学习】,获取更多技术文章和学习资料。我是唐叔,我们下次再见!

2024-12-10 22:27:50 1082

原创 【唐叔学算法】第11天:深度优先遍历-探索图与树的神秘深处

深度优先遍历是一种用于遍历或搜索图(Graph)和树(Tree)数据结构的算法。它的核心思想是从某个起始节点开始,首先访问该节点,然后递归地对每个相邻且未被访问过的节点进行同样的操作,直到所有可达节点都被访问过。通过今天的分享,相信大家已经掌握了深度优先遍历的基本原理及其在实际问题中的应用。作为一种强大的搜索工具,DFS能够帮助我们高效地解决许多涉及图和树结构的问题。希望各位读者朋友能够在实践中灵活运用这些知识,解决更多的编程挑战。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和应用深度优先遍历技术。

2024-12-10 13:14:15 2158

原创 【唐叔学算法】第十天:广度优先遍历-探索图结构的逐层之旅

广度优先遍历是一种用于遍历或搜索图(Graph)和树(Tree)数据结构的算法。它的核心思想是从某个起始节点开始,首先访问所有直接相连的一级邻居节点,然后再依次访问这些邻居的未访问过的邻居,以此类推,直到没有新的节点可以访问为止。通过今天的分享,相信大家已经初步了解了广度优先遍历的基本原理及其在实际问题中的应用。作为一种强大的搜索工具,BFS能够帮助我们高效地解决许多涉及图和树结构的问题。希望各位读者朋友能够在实践中灵活运用这些知识,解决更多的编程挑战。如果有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言交流!

2024-12-09 22:55:14 617

DeepSeek-R1: 基于强化学习提升LLM推理能力的技术研究报告

内容概要:DeepSeek团队介绍了他们的第一代推理模型,包括DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。前者通过大规模强化学习(RL)训练,在不需要监督微调(SFT)情况下展现了卓越推理能力。然而,该模型存在易读性差等问题。为解决这些问题,团队提出了DeepSeek-R1,它在RL前加入了多阶段训练和冷启动数据,从而提升了推理性能并在多个基准测试中表现出色。此外,该团队还通过模型蒸馏技术,将DeepSeek-R1的推理能力迁移到较小的密集模型中,使得这些小模型在多个推理任务中显著超越现有模型,并已将这些模型开源。 适合人群:对该领域有兴趣的专业研究人员,尤其是从事大型语言模型(LLM)、强化学习、深度学习等方面的学者和技术开发者。 使用场景及目标:研究者可以用该模型改进或创建新的AI系统,在数学、编码、常识等多个推理领域开展实验;开发者可以参考该技术路径优化产品性能,特别是涉及到智能对话系统的推理模块。 其他说明:该研究证明了大规模强化学习在无监督条件下能有效激发LLM推理能力的可能性,但也揭示了一些限制如语言混合现象,后续还需在语言多样性等方面继续改进。此外,DeepSeek团队认为更大的基础模型配合更大的强化学习规模或许是未来超越智能边界的关键。他们已经开源了全部模型及相关资源以促进社区发展。

2025-03-23

空空如也

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