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RSS订阅原创 使用 LangChain 构建智能问答系统：结合 DeepSeek-R1 和智普AI向量模型
通过 LangChain 和 DeepSeek-R1，结合智普AI的向量嵌入模型，我们可以轻松构建一个智能问答系统。这种组合不仅提高了开发效率，还为开发者提供了强大的语言处理和语义检索能力。希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用这些技术。
2025-02-10 10:30:00
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原创 使用 LangChain 构建多轮对话系统：结合 DeepSeek-R1 模型
为了使模型能够理解我们的需求，我们需要准备一个合适的 Prompt。以下代码展示了如何构建一个动态的 Prompt 模板，并引入('system', '你是一个乐于助人的助手。用{language}尽你所能回答所有问题。'),])技术要点：用于在 Prompt 中插入历史消息，支持多轮对话。动态的系统消息可以通过{language}等变量进行参数化。通过 LangChain 我们可以轻松构建一个多轮对话系统，并保存对话的历史记录。这种组合不仅提高了开发效率，还为开发者提供了强大的语言处理能力。
2025-02-07 10:30:00
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原创 LangChain + DeepSeek-R1：构建高效的语言模型服务
通过 LangChain 和 DeepSeek-R1，我们可以轻松构建一个高效的语言模型服务，并将其部署为一个可扩展的 API。这种组合不仅提高了开发效率，还为开发者提供了强大的语言处理能力。
2025-02-06 16:06:50
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原创 探索数据可视化：Matplotlib 基础指南
Matplotlib 是一个功能强大的 Python 绘图库，广泛用于数据可视化领域。本文将介绍 Matplotlib 的基础知识，帮助读者快速入门并掌握常用的绘图技巧。
2024-03-08 19:21:54
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原创 探索数据可视化：Pandas中的强大绘图函数
指定要绘制的图表类型，可选值包括 ‘line’（折线图，默认）、‘bar’（柱状图）、‘barh’（水平柱状图）、‘hist’（直方图）、‘scatter’（散点图）等。plot()是 Pandas 中最常用的绘图函数之一，它可以绘制多种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。scatter() 绘制散点图的函数，它可以接受一系列参数来自定义散点图的样式和属性。：指定要在图表中使用的数据列，其中 x 是横轴数据列，y 是纵轴数据列。：设置横轴和纵轴的标签。：控制是否显示网格线。：控制是否显示图例。
2024-03-08 10:30:00
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原创 Pandas 数据处理指南：异常值、抽样和数据聚合
借助any()函数, 测试是否有True，有一个或以上返回True，反之返回False。删除特定索引df.drop(labels,inplace = True)使用std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差。根据每一列的标准差，对DataFrame元素进行过滤。使用describe()函数查看每一列的描述性统计量。对每一列应用筛选条件,去除标准差太大的数据。
2024-03-07 10:30:00
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原创 Pandas 中的数据拼接操作详解
如果左右两个 DataFrame 中的列名不同，可以分别指定左右两个 DataFrame 中用于合并的列名。：如果设置为 True，在结果 DataFrame 中添加一个特殊的列，指示每行的合并方式（如是来自左表、右表还是两者的交集）。：如果设置为 False，则在可能的情况下，返回的对象不会复制。：默认为 0，表示沿着行的方向拼接，设为 1 则表示沿着列的方向拼接。：如果为 True，则使用左侧 DataFrame 的索引作为合并键。：如果为 True，则使用右侧 DataFrame 的索引作为合并键。
2024-03-05 10:00:00
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原创 深入了解 Pandas 中的层次化索引（Hierarchical Indexing)_续
这个参数用于指定要在哪个轴上进行级别的交换。对于 DataFrame 对象，axis=0 表示在行索引上进行操作，axis=1 表示在列索引上进行操作。：默认为 True，表示分组的依据列会变成结果 DataFrame 的索引。：这是最重要的参数，用于指定分组依据的列名、列名列表、Series、索引级别等；：如果数据是多层索引的 DataFrame，可以使用 level 参数指定要在哪个级别上进行分组。：指定分组的方向，axis=0 表示按行分组（默认值），axis=1 表示按列分组。
2024-03-01 11:03:36
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原创 深入了解 Pandas 中的层次化索引（Hierarchical Indexing）
注意在对行索引的时候，若一级行索引还有多个，对二级行索引会遇到问题！也就是说，无法直接对二级索引进行索引，必须让二级索引变成一级索引后才能对其进行索引！
2024-02-29 16:00:23
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原创 Pandas中的缺失值分析：None 与 NaN 的区别
pandas中对数据进行数学运算时，会自动跳过 NaN 值，以避免对计算结果产生影响。np.nan是浮点类型，能参与到计算中。但计算的结果总是NaN。但可以使用np.nan*()函数来计算nan，此时视nan为0。一般填充方式: 可以选择平均数, 众数, 中位数,拉格朗日插值法/机器学习算法根据规律预测的值去填.通用原则: 合理, 尽量合理, 尽量贴近真实情况.None是Python自带的，其类型为。因此，None不能参与到任何计算中。甚至可以用相邻的数据去填充.
2024-02-28 18:26:36
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原创 Pandas数据结构：DataFrame学习笔记全解析(二)
*dataframe和dataframe的运算规则: 对应索引位置的元素进行运算. 这个对应索引位置, 是要求行列索引都相同才行 **使用Python操作符：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效。（类似于numpy中二维数组与一维数组的运算，但可能出现NaN）：以列为单位操作（参数必须是列），对所有列都有效。：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效。
2024-02-28 10:00:00
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原创 jupyter notebook中IPython常用命令及快捷键介绍
ipython 是一个功能强大的交互式shell，ipython4.0开始改名成Jupyter notebook；一起来看看ipython的魔法指令和常用命令。
2024-02-22 17:02:44
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原创 python虚拟环境及jupyter notebook等依赖包安装
python安装在window系统中， 全部依赖包都安装到系统， 会导致系统python 依赖包越来越臃肿，开发工具加载python环境变慢， 所以这边使用虚拟环境管理安装相关依赖包。
2024-02-22 10:00:00
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原创 【spring源码】基于factoryMethod创建bean对象
BeanDefinition属性factoryMethod创建bean对象是spring创建对象
2022-06-12 23:38:32
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原创 基于supplier函数式接口创建spring bean对象
通过BeanDefinition 属性instanceSupplier;设置回调方法，创建bean实例
2022-06-02 09:00:00
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原创 `csv`文件上传及解析案例
导入相关依赖，依赖hutool工具；<dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <version>5.7.22</version></dependency>colntoller @PostMapping("/upload") public String
2022-05-31 08:32:19
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原创 【最左匹配原则和索引下推】mysql查询优化
表结构和索引如下图：select id, username, age, email from ums_member where username='wufan';select id, username, age, email from ums_member where age=22;select id, username, age, email from ums_member where email='wufan@qq.com';以上3条sql语句哪个走了索引？执行计划：mysql>
2022-05-26 09:49:02
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空空如也
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