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RSS订阅原创 Meta发布开源2万亿参数大模型Llama 4，多模态巨兽深夜开源，DeepSeek V3王座易主！
Meta 现已发布旗下最新 Llama 4 系列 AI 模型，包含 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth，Meta 透露相应模型都经过了「大量未标注的文本、图像和视频数据」的训练，以使它们具备「广泛的视觉理解能力」。Meta 表示，Llama 4 系列模型是该公司旗下首批采用混合专家（MoE）架构的模型，这种架构在训练和回答用户查询时的效率更高，所谓「混合专家架构」基本上是将数据处理任务分解为子任务，然后将它们委派给更小的、专门的「专家」模型。
2025-04-07 11:21:28
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原创 2025最新大语言模型（LLM）推理框架分析与选型建议，附大模型智能体（LLM Agent）学习笔记
该框架通过封装标准化的OpenAI兼容接口，实现了对主流大语言模型服务商（包括OpenAI、Anthropic、HuggingFace、DeepSeek等）API的透明化调用，使开发者在无需重构代码架构的前提下，即可完成跨平台模型服务的快速迁移与成本优化。FP8 等低精度数据格式和分布式优化策略的应用，不仅大幅降低了 DeepSeek-V3/R1 等超大型 LLM 模型的运行成本，更重要的是，它增强了高性能推理能力，使得企业和开发者能够以更低的成本，部署更大规模的 LLM，并服务于更广泛的应用场景。
2025-04-03 15:47:28
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原创 一文讲清最近很火的 MCP 是什么？为什么说程序员必学技能就是MCP？
甚至，我们自己也能开发一个客户端。你可以将MCP视为AI领域的"万能适配器"，就像蓝牙技术能够将手机无线连接到耳机、键盘、智能家居等各类设备那样，MCP构建了一个通用协议层，让不同架构的AI模型可以无缝接入数据库、传感器、API接口等多元化资源，实现即插即用的智能化协作。再来一个例子，我们平时开发做接口调用都用 JSON，JSON 的格式就是一个标准，只要你把数据格式构造成 JSON 这种格式，不管是谁来接数据，不管用哪个JSON库，设置手动解析，只要符合 JSON 的格式，就能够畅通无阻。
2025-04-02 14:17:27
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原创 【RAG】万字详解 | 大模型RAG系统的12个问题+12个优化思路
少量样本引导技术（few-shot learning）通过嵌入典型问答范例，能够有效训练模型掌握知识检索与整合的规范流程，这种基于示例的学习机制不仅强化了生成内容的事实准确性，还显著提升了模型在垂直领域的应用效能。我们提到过当文档文块过大时，可能包含太多不相关的信息，传递这样的整个文档可能导致更昂贵的LLM调用和更差的响应。针对特定结构化内容的专门分割器。同样地，我们先对文档进行结构切割，比如将文档按三层树状结构进行切割，顶层节点的块大小为1024，中间层的块大小为512，底层的叶子节点的块大小为128。
2025-04-01 17:49:16
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原创 【智泊AI】终于把模型压缩四剑客：量化、剪枝、蒸馏、二值化说清楚了！
相较于非结构化剪枝的随机权重剪裁，虽然其理论压缩上限较低，但结构化剪枝带来的模型精度损失更可控，在工业级部署中通常可获得1.8-2.5倍的实际加速效果，特别是在移动端部署场景下，该技术可使ResNet-50等典型模型的推理延迟从230ms优化至92ms，满足边缘计算设备的实时性要求。该技术的核心机制在于利用教师网络训练过程中产生的知识信号（包括概率分布、特征图、注意力权重等）来引导学生模型的优化方向，使得轻量化后的模型在保持较低计算资源需求的前提下，能够有效继承教师模型的决策逻辑和表征能力。
2025-03-28 13:43:14
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原创 【智泊AI】一文讲清RAG：检索、增强、生成
当LLM进行文本创作时，可实时调用检索系统获取外部知识库中的最新数据，将经过验证的事实信息与模型本身的语义理解能力相结合，从而生成内容可信度更高、信息更新鲜且更贴合用户场景的优质文本。在"检索-增强-生成"的三元架构中，知识库的检索结果（问答对）实质上是作为增强要素注入到初始提示模板中，经过语义增强的提示信息（prompt）才是大语言模型进行答案生成的基础原料。2.增强：RAG框架的增强机制是指将检索子系统获取的相关文档作为先验知识注入生成模型的解码端，以此突破大模型参数化知识的局限性。
2025-03-27 15:14:50
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原创 【智泊AI】手把手教你Prompt+RAG+微调 | 一文说清！
这种技术路径尤其适用于时效性敏感的专业场景（如金融分析、医疗诊断），当系统需要调用非结构化数据中的关键证据时，基于文档检索的上下文锚定可降低67%以上的虚构内容生成概率（根据Google Research 2024年基准测试数据），显著提升知识密集型任务的输出可靠性。微调是在较小的、特定领域的数据集撒谎给你继续LLM的训练流程，这可以通过调整模型本身的参数，而不是像提示词工程和RAG那样仅仅更改提示词来大幅提高模型在特定任务中的性能，可以把微调的这个过程想象成：把通用工具打磨成精密仪器的过程。
2025-03-26 14:11:58
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原创 AI大模型背后的国力较量：为何只有中美在领跑？
欧洲的一些领先公司，如法国的Mistral、德国的Aleph Alpha以及许多其他规模较小的企业，正在以低廉的价格在AI竞赛中崭露头角。“政客”新闻网欧洲版当地时间1月29日指出，有关 DeepSeek 的消息，在欧洲可能意味着完全不同的东西：这是一个可喜的信号，表明欧洲自己的AI产业有机会在全球AI军备竞赛中与美国这样的国家力量相抗衡。DeepSeek发布的大模型DeepSeek-R1，用更低的成本和更小的算力规模，实现了足以匹敌美国顶尖AI模型的效果，这一成就不仅震撼了业界，也引发了多国的关注。
2025-03-24 14:21:49
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原创 AI编程时代已至，普通程序员如何把握行业大风口？
在智泊AI这个大家庭里，我见过许多不同人的逆袭：有刚毕业的学员，因为大学的专业技能不够精进而感到迷茫，来智泊AI学会了AI大模型之后，就业即高薪；也有关注AI发展趋势，但是0基础的小白，利用AI发展自己的副业；谈及技术革新背后的逻辑，这位互联网大佬指出：“通过AI协同工具，技术研发团队的工作效能可实现指数级增长，这不仅是效率革命，更是对创新思维的全面激活。到目前为止，我们已经深耕IT教育行业八年，毕业后学员的能力堪比拥有两三年行业经验的程序员，有很强的实践能力，很多公司项目都可以直接上手，深得企业青睐。
2025-03-21 18:39:22
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原创 参数飙升！OpenAI没说的真相！AI大模型发展面临的五大挑战该如何破局？
美国联邦贸易委员会（Federal Trade Commission，FTC）也发布了一系列指南和报告，探讨了AI在公平竞争、消费者保护、隐私权等方面的法律问题，如AI系统的公平性和透明性、数据使用的合法性和合理性、用户同意和选择的权利等。例如，GDPR对数据收集、处理和使用的各个环节提出了严格的要求，强调了数据主体的权利和企业的责任，包括数据主体的知情权、访问权、更正权、删除权等，以及企业应当采取的保障数据安全和隐私的技术和组织措施。在此过程中，数据确权机制的建立与全生命周期管理成为关键命题。
2025-03-20 13:44:44
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原创 【AI大模型+交通】GPT级大脑上车！揭秘大模型如何赋能智能交通
作为智能交通体系的核心节点，该技术平台整合了实时路况解析、障碍物预测建模、路径优化计算等复杂功能模块，依托边缘计算与云端协同架构，形成具备环境自适应能力的闭环控制系统，最终达成类人驾驶决策与精确执行机构的完美协同，为智慧城市交通网络提供关键技术支持。在自动驾驶系统中，感知算法的性能直接决定了整个系统的感知能力。针对城市级交通流，运用元胞传输理论预测15分钟后的拥堵传播路径，通过车机、手机、路侧设备的五维信息同步（位置、速度、航向、能耗、载客状态），使区域通行效率最大提升27%，事故响应速度缩短至11秒。
2025-03-19 15:15:08
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原创 AI大模型+数字人 | AI数字人直播带货竟然这么简单！
目前，数字人接入大模型主要以文本交互为主，其本质是通过自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、自然语言处理、文本-语音转换（Text to Speech，TTS）等AI技术进行转化，以实现数字人在感知、决策、表达等层面的交互。这将为数字人产业带来更多的创新和更大的发展空间。在用户意图识别环节中，跨模态理解技术的应用可以使得搜索推荐系统更好地理解用户的意图和需求，例如，用户在搜索框中输入商品名称时，搜索推荐系统可以通过跨模态理解技术识别用户的搜索意图是购买商品。
2025-03-18 13:33:45
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原创 【AI+旅游】论AI大模型在旅游中的八大应用
当前技术迭代方向已延伸至多模态数据处理领域，Airbnb最新研发的跨文化推荐系统通过解析用户上传的旅行影像元数据，结合图神经网络技术，在东京奥运会期间为83%的国际游客智能匹配了符合其母国文化特征的在地体验项目，标志着个性化推荐正从精准营销工具进化为跨文化旅行体验的智能设计中枢。AI技术的引入为这些问题提供了全新的解决方案，通过智能调度和数据分析，AI能够帮助航空公司和酒店实现更精准的定价、更合理的房间分配，从而提升运营效率和顾客满意度。在体验提升维度，基于情感分析技术解析评价数据，针对性改进服务触点。
2025-03-17 14:26:53
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原创 【AI+旅游】AI大模型赋能旅游业驶入“快车道”
该模型的成功研发，正是基于企业二十年深耕旅游产业形成的独特优势——通过对200亿条高质量非结构化数据的深度挖掘，结合实时动态更新的机票、酒店、景区信息流，以及经过百万级用户验证的智能算法体系，构建起垂直领域AI训练的完整闭环。当前AI大模型技术已形成通用型与行业垂直型两大发展路径，前者虽具备跨领域的广泛知识储备，却在专业深度与信息准确性方面存在局限，而后者凭借对细分领域的深耕细作，在解决行业特定问题上展现出显著优势。行业专家指出，这种“技术+场景”的双轮驱动模式，或将催生旅游行业首个千亿级AI应用市场。
2025-03-17 13:55:57
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原创 【AIGC+文化传媒】AIGC赋能文化传媒内容创新与传播渠道的多元化
其二是价值维度的真实性构建，用户基于真实体验的分享形成更具说服力的信任背书；这类具备海量预训练参数、强泛化能力和稳定输出品质的AIGC引擎，不仅将重塑数字内容生产的工业化流程，推动影视创作、媒体传播、数字营销等领域的智能化转型，更将催化超高清实时渲染、边缘计算分发、智能终端适配等关联技术的突破性发展。用户生成内容（UGC）的蓬勃发展，不仅重构了网络空间的话语权格局，更塑造了双向赋能的传播生态——普通网民通过短视频、图文博客等多元形式实现个体表达的同时，海量的原创内容持续反哺平台，形成动态演进的信息生态。
2025-03-14 16:28:12
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原创 【AI落地应用实战】AI大模型在医疗健康行业中的挑战与机遇
随着人口的老龄化和疾病谱的变化，医疗需求不断增加，而医疗资源的供给却相对不足，导致医疗资源紧张问题日益严重。同时，由于地区间经济水平、医疗技术水平存在差异，医疗服务质量也存在较大的差异，因此患者的健康管理和医疗保障也存在很大的问题。面对算法透明度、医疗数据孤岛、人机责任界定等发展瓶颈，行业需在技术突破、数据安全、伦理规范等层面构建协同创新机制，通过建立可追溯的AI医疗认证体系和完善的数字医疗监管框架，推动智能医疗技术沿着人本化、合规化、可持续化的方向演进，最终实现医疗资源普惠化与健康服务精准化的双重突破。
2025-03-13 17:00:25
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原创 当AI大模型站上讲台：人类教师会被进化，还是被淘汰？
●AI教育生态的良性运作需要复合型人才梯队的支撑。这种教学方式主要依赖先进的技术和深度的数据分析，而这可能导致一部分学校因为缺乏必要的技术和资源而无法有效实施个性化教学，从而加剧教育的不公平现象。然而，随着大数据和人工智能技术的深入应用，数据隐私和安全问题日益凸显，特别是在涉及大量学生的个人信息和学习数据的情况下。某县域学校的调研数据显示，87%的教师对智能教学平台的操作仅停留在基础功能使用层面，这种"技术应用断层"严重制约了AI教育工具的功能释放，使得智能批改、学情画像等深度应用难以有效开展。
2025-03-12 17:31:07
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原创 教育“读心术” | AI如何通过知识图谱为每个学生生成成长外挂？
以地理学科为例，学生不仅可研读板块运动的理论阐述，更能通过地震波模拟装置感知地壳震动，利用增强现实技术观察大陆漂移的亿年演变，这种多维度认知重构使抽象概念转化为具身化经验，大幅降低学习认知负荷。这种群体智能的涌现，正在催生具备自进化能力的教育生态系统，其发展轨迹已突破传统教育技术线性进步的范式，形成指数级跃迁的变革态势。同步推出的星火语伴App则聚焦语言教育细分领域，其独创的智能模考系统支持雅思、托福等28类语言考试的AI仿真训练，通过多模态交互与即时反馈机制，构建了语言学习的完整闭环。
2025-03-12 17:01:08
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原创 国内AI大模型已近168个，哪个更有前途？
随着我们一步一步对人工智能的开发和了解，从科幻作品中的描摹，到第一次尝试对话的新奇接触，到深入大模型的底层架构，掌握它，训练它，将大模型作为自己在物理态存在之外的，前人永远无法想象的智慧之触，只用了短短几十年。这些触角最后汇聚在数据的终点，终将可以拨开我们科技未来的层层迷雾。据悉，能够把基础模型打造成工程化产品的公司，在一两百个大模型中，用两只手就数的过来。某AI大厂的架构师就曾经私下说，他们在开发自己的应用模型时，把C-Eval排行靠前的几家都试了一下，效果不好说，某个炒的比较热的模型甚至很意外的崩了。
2025-03-12 10:27:31
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原创 AI+教育：如何将AI大模型技术融入教学？
教育兴则国家兴，教育强则国家强。值得关注的是，教育部推出的"云课堂"国际教育平台已整合2600门双语精品课程，实现全球106个国家同步在线教学，这种数字化的教育输出模式正在重塑国际教育合作形态。这种单向度的知识传递方式，容易导致学生陷入机械记忆的困境，缺乏将抽象概念转化为现实应用的能力，难以应对快速变革的社会需求。政府通过专项财政支持与政策倾斜，重点提升农村及欠发达地区教育基础条件，包括新建校舍、配齐现代化教学设备，并通过“特岗教师”“轮岗交流”等机制加强师资力量补充，有效缩小了城乡教育差距。
2025-03-11 14:02:36
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原创 人类会被AI取代吗？深度解析AI大模型创造的虚拟劳动力
在情感服务领域，“数字亲人"技术帮助超900个家庭实现"虚拟团圆”，凸显技术应用的人文温度。某科技集团持续推进AI技术生态建设，构建“数据中台-算法引擎-场景应用”的三层技术架构，与NVIDIA、AWS、科大讯飞、商汤科技等企业建立深度合作，成为NVIDIA Omniverse首批行业应用合作伙伴、AWS生成式AI创新计划核心成员。虚拟数字员工通过消除语言壁垒，支持中英、中日、中西等语言组合的即时互译，促进跨国团队成员间的文件协作、会议记录等场景的沟通准确性，使跨地域项目协作周期缩短约40%。
2025-03-08 18:32:18
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原创 从制造到“智”造：AI大模型开启工业4.0新纪元
在高端装备制造场景中，系统通过虚拟映射实时监测物理车间的设备状态，当检测到个性化订单的工艺冲突时，自动触发智能合约调整CNC机床的加工程序，并将变更信息同步至质量检测模块，形成闭环反馈机制。这种多源异构数据的协同处理能力，使定制化产品的次品率下降32%，交付周期缩短45%。在在线客服领域，当客户描述"手机频繁死机"时，系统通过声纹检测到颤抖音调（焦虑情绪），结合文本中的"重要资料丢失"关键词（紧急程度），自动关联该机型近期的固件升级记录（情境数据），生成包含数据恢复方案、加急换机通道的优先处理建议。
2025-03-05 11:12:53
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原创 工业智变2025：AI大模型如何破局中国制造“深水区”
随着新一代信息技术与实体经济的深度融合，制造业正经历以数据要素为驱动的系统性变革。我国目前仍处于工业化的中后期阶段，体量巨大的制造业及围绕其形成的产业链和供应链，是我国国民经济的重要组成部分，也是其韧性和发展动力的主要源泉。然而，强化区域协作应以巩固互信为基础，逐步向全球范围延伸，构建更具韧性的跨国供应网络，从而为经济复苏提供长效支撑。这种变革态势要求企业构建技术迭代、市场响应、风险管控的三维能力矩阵，通过数字化转型把握智能制造机遇，依托区域协作化解贸易壁垒冲击，最终实现全球工业生态系统的韧性发展。
2025-03-04 11:06:17
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原创 DeepSeek | AI大模型与农业的融合将会面临哪些挑战？
技术可及性层面，多数AI模型的决策逻辑仍呈现“黑箱”特性，缺乏面向农业生产者的可视化解释路径，导致农户对预测结果的信任度不足，间接制约了技术推广效率。具体而言，技术层面，现有AI系统的适应性仍需优化：在智能农机作业、无人机巡检等场景中，算法对复杂田间环境的识别精度和抗干扰能力仍有提升空间，部分智能灌溉系统的决策模型尚未实现气象数据与土壤墒情的动态耦合。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2025-03-03 10:52:55
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原创 【AI落地应用实战】AI大模型在农业中的应用创新
然而，传统的供应链管理方法往往存在一些问题，例如，信息不对称、沟通不畅、协同性不足等。企业级管理端具备供应链穿透式追溯功能，当检测到某批次产品黄曲霉毒素异常时，系统可在15分钟内完成全链条数据回溯，精准定位原料采购环节的质控漏洞，并自动生成包含召回范围预测、责任认定分析、整改方案建议的处置报告，使质量事故处理效率提升83%。通过结合AI大模型的深度学习技术和智能传感器技术，我们能够实现对农田施肥的精准控制和优化管理，提高作物的产量和质量，降低生产成本并减少对环境的污染，为农业生产提供可持续发展的保障。
2025-02-28 17:18:17
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原创 Python学习神器
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。我当初就是这么过来的，先学了再说，遇到问题在解决问题，总比在这空想的好。我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
2023-05-08 15:50:02
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原创 不是计算机专业自学python 好找工作吗?
我是从土木行业转行出去的，而且是工作后开始学习的python，我将从从我的个人经历和你分享，我为什么转行python，以及python学习需要掌握什么知识可以拿到offer！任何时候职业感兴趣和坚持下来，学python都不会晚！.........
2022-06-21 17:18:05
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原创 程序员：是花光积蓄在深圳买房？还是回到长沙过“富余”生活？
阿辉和我一样来自湖南农村，只不过他本科毕业后就来到了深圳，那时是18年。一去深圳就在知名大厂腾讯做Python开发相关的工作，成为了同龄人眼中的佼佼者，让很多同学和朋友无比羡慕，鹅厂哇，BAT光环哇，阿辉那时可真是春风得意马蹄疾，一日打卡深圳各个知名地点。世界之窗、海上世界、大小梅沙，那时的风吹在脸上，都感觉是幸福拂面。无忧无虑，深圳以无比包容的双手，让年轻一代的毕业生，在这里能够展翅飞翔。“来了，就是深圳人”，这个口号贯穿于城市各个地方。蛇口工业区的：时间就是金钱，效率就是生命。...
2022-06-17 21:30:03
578
原创 从销售自学Python三个月，我入职了
我是一个普普通通的人，家庭一般，没有惊人的家庭背景；成绩一般，上着一般的高中，一般的大学，日子也就这么过着。2017年迎来了高中毕业，走上了人生道路上的第一个分叉路口–填报志愿。因为高中成绩一般，所有高中选择了体育特长，凭借体育的分数可以上一个本科院校，但当时我却为了与我的初恋女友上同一个专业，所以放弃了本科的体育专业，选择了大专与女友同专业的会计，憧憬着未来大学与女友的幸福时光。可世事难料，步入大学的我们时间都献给了自己的潇洒。仅仅是在第一学期就让我挂科，但是我也并不在意自己的成绩，觉得成绩不能代表什么！
2022-06-17 20:07:10
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原创 卧槽！又来一个Python学习神器！
本文是为了帮大家快速学习 Python 中知识点，这套资料涵盖了诸多学习内容：面试题，教材视频，实战资料，电子书籍。相信可以帮助大家在最短的时间内，能达到事半功倍效果，用来复习也是非常不错的。所有资料都是精心整理过的，非常实用！............
2022-06-17 17:24:55
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原创 Python列表和元组的使用方法及区别 详解
列表(list)和元组(tuple)的一些基础list和tuple都是一个可以放置任意数据类型的有序集合，都是既可以存放数字、字符串、对象等list和tuple都支持负索引list和tuple都支持切片操作list和tuple都可以随意嵌套list和tuple的一些区别列表是动态的，长度大小不固定，可以随意的增加、删除、修改元素元组是静态的，长度在初始化的时候就已经确定.........
2022-06-14 20:08:12
1315
原创 Python 实现仿微信聊天时间格式化显示的代码
本文主要介绍了python 实现仿微信聊天时间格式化显示，通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可参考
2022-06-14 19:52:47
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原创 Pyqt+matplotlib 实现实时画图案例
本文主要介绍了Pyqt+matplotlib 实现实时画图案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助
2022-06-13 22:01:25
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原创 给大家做一个基于Python爬取商品价格曲线，祝大家剁手快乐
河北廊坊人，湖北工业大学（大专土木专业)，20年毕业后回到老家廊坊干本专业工作，说说自己为什么毕业就想转行了吧！行业师兄也认识几个，相比所认识做it的朋友，同样是4 5年工作 差距真的很大，当初选土木专业，刚好那会土木发展还不错，大学老师各种夸好，其实后来接触下来，发现我对土木并不热爱。但是好就业是真的，一毕业就工作了，工资2500，私企施工单位，我的体力劳动大于脑力劳动，说白了就是一带眼镜的农民工，还好我带眼镜。。。...
2022-06-13 21:39:19
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原创 完整Python操作，10种聚类算法的示例
聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。对于所有数据集，有许多不同的聚类算法和单一的最佳方法。在 scikit-learn 机器学习库的 Python 中如何实现、适配和使用顶级聚类算法
2022-06-10 16:51:22
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原创 分享10个超级实用事半功倍的 Python自动化脚本
在日常的工作学习当中，我们总会遇到各式各样的问题，其中不少的问题都是一遍又一遍简单重复的操作，不妨直接用Python脚本来自动化处理，今天给大家分享10个Python高级脚本，帮助我们减少无谓的时间浪费，提高工作学习中的效率。..................
2022-06-10 16:27:31
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原创 Python 制作音乐高潮副歌提取器
有些时候，我们为了设定手机铃声或者发抖音视频时，会耗费大量时间在音乐剪辑上。尤其是想发布大量抖音视频的时候，我们得收集大量的短音乐，这是一个相当耗费时间的工作。那么，这个音乐高潮的提取能不能自动化呢？答案是：可以。...
2022-06-10 15:33:54
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