从“医疗大模型”向“医疗智能体”架构与路径分析（白皮书草案-下） 从“医疗大模型”向“医疗智能体”架构与路径分析（白皮书草案-下）

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基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用 与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。通过对光谱、图像等数据处理，掌握岩矿、土壤、植被等地物的光谱特征和图像特征，结合ENVI等专业软件、Python开发工具平台，开展多光谱数据预处理、图像分类、定量评估、机器学习等方法的实践和开发，提高运用多光谱遥感技术解决实际问题能力。多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法。

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【自然语言处理】基于门控循环单元的语言模型 本文介绍了门控循环单元(GRU)的原理与Python实现。GRU通过更新门和重置门机制有效解决了传统RNN的长序列依赖问题，参数更少但性能接近LSTM。文章详细推导了GRU的数学公式，包括门控计算、候选状态和最终状态更新过程，并基于PyTorch实现了完整的语言模型。代码实现了文本预处理、词表构建、GRU网络定义和训练流程，采用梯度裁剪等技术优化训练。实验使用经济全球化文本作为语料，展示了GRU在自然语言处理任务中的应用。该实现为时序数据处理提供了实用解决方案，具有参数精简、训练高效的特点。

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nano-vllm-0 大模型训练环境配置摘要 本文介绍了大模型训练所需的环境配置要求。硬件方面建议至少配备两块NVIDIA显卡，每卡显存8GB以上，内存至少16GB。软件环境需要安装PyTorch和flash_attention库，其中flash_attn推荐直接下载兼容的whl包安装以避免编译问题，例如文中使用的flash_attn-2.8.3版本。该配置特别针对后续需要讲解的张量并行技术场景，强调显存和内存越大越好。

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基于tkinter开发工具,第一天,完成登录注册 摘要：本文介绍了一个基于Python的登录注册系统，采用Tkinter+ttkbootstrap构建图形界面，MySQL存储数据，RSA加密保障安全。系统包含登录、注册和页面跳转功能，通过LoginPage.py、RegisterPage.py和db.py三个核心模块实现。登录流程验证用户名密码，注册过程检查用户名唯一性并对密码加密存储。数据库操作封装了连接管理、登录验证和注册处理，确保资源释放和异常处理。系统设计注重安全性，包括密码加密、输入验证和防资源泄露机制。

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把 AI 变成「会呼吸的保鲜盒」——基于 MEMS 气体指纹的零样本食物腐败预警标签 本研究开发了一款基于MEMS气体阵列和TinyML技术的零样本腐败预警保鲜标签，厚度仅0.3mm，集成6通道MOS传感器（检测乙烯/氨等气体）和RISC-V芯片（32kB量化模型）。该标签通过零样本分类器实现跨食材腐败检测（准确率93-98%），无需预训练特定食材数据，采用BLE/RFID通信和印刷纸电池（续航1-5年）。实测显示可提前8-24小时预警食材腐败，超市应用减少30%食物浪费。硬件方案（CH32V003 MCU+FlexFlash存储）和50万条腐败曲线数据集已开源

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Python_occ 学习记录 | colorbar 本文介绍了在PythonOCC中创建和自定义颜色标尺(colorbar)的两种方法。基础设置部分展示了如何使用AIS_ColorScale类创建简单的颜色标尺，包括设置数值范围、分段数、位置和渲染层级等参数。高度自定义部分则封装了一个add_color_scale函数，支持更丰富的配置选项，如自定义标题、标签格式、字体、颜色映射等，并可生成类似Abaqus风格的标尺。该函数利用matplotlib的颜色映射功能，实现了灵活的颜色配置，同时支持文本样式、位置偏移等细节调整。两种方法都可在3D模型可视化中有效显

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第五篇：webUI自动化测试框架实战（其三 POM框架设计模式） 本文介绍了基于POM（Page-Object-Model）框架的Web自动化测试设计模式。通过分层架构将页面元素、操作逻辑与测试用例分离，提高了代码的可维护性和重用性。核心实现包括：1）使用YAML文件管理测试数据；2）Keyword类封装基础操作方法；3）SearchPage类实现页面操作逻辑；4）TestSearch类组织测试用例；5）Allure生成可视化测试报告。该框架通过元素定位与业务逻辑解耦，结合参数化测试和断言机制，有效提升了自动化测试效率。示例展示了完整的实现流程，包括页面对象封装、测试数据

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从零到一：使用 Flask 构建个人网站，快速部署与上线实战 本文介绍了如何使用Flask框架构建一个功能完整的个人网站。主要内容包括：1) Flask环境搭建与项目初始化，包括安装依赖和设计目录结构；2) 核心功能实现，如配置数据库(SQLite)、邮件服务、博客模块和联系表单；3) 前端设计，使用Bootstrap实现响应式布局；4) 数据库模型定义，支持博客文章管理；5) 部署准备，包括调试模式运行。文章提供了详细的代码示例，帮助开发者快速搭建包含首页、博客、联系表单等功能的个人网站，适合作为个人展示和技术博客平台。

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if match 概念及题目 摘要：本文详细讲解了华为/H3C设备中if-match命令的概念与应用。if-match是流量策略中流分类的核心命令，用于定义数据包匹配条件，支持基于ACL、802.1p优先级、DSCP值等多种匹配方式。通过完整实验演示了如何配置流量策略：先创建ACL定义匹配规则，再建立流分类（使用if-match关联ACL），定义流行为（如filter deny），最后绑定策略并应用到接口。实验验证了策略对ICMP和TCP 80流量的阻断效果，并提供了配置总结和统计查看方法。文末还包含6道选择题，帮助巩固if-match

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MoonBit Pearls Vol.08: MoonBit 与 Python集成指南 摘要 Moonbit推出的python.mbt工具实现了Moonbit与Python的互操作，旨在结合Moonbit的静态类型安全性和Python丰富的生态系统。Python解释器执行代码需经过解析、编译和执行三个阶段，其中执行阶段是性能瓶颈所在。传统优化方法如JIT编译和原生扩展各有局限，而python.mbt通过直接调用CPython C-API，在保持高性能的同时降低了开发者门槛。该工具支持调用已封装的Python库（如matplotlib），并提供了类型安全的接口。与C++/Rust方案相比，pyt

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用AI“闻”出火灾：基于微型MOX阵列与自监督学习的嵌入式火灾预警系统 【摘要】针对传统火灾探测器对阴燃火不敏感、误报率高的问题，研究团队开发了一款4元成本的电子鼻预警系统。该系统采用4颗MOX传感器和RISC-V MCU，通过自监督对比学习算法（仅3.9KB模型）实现0.8%误报率，预警时间比传统烟感提前92秒。硬件成本仅4元，功耗0.6mJ/次，3年续航，已量产30万套。创新点包括：1）无监督训练的CPM算法；2）3.9KB极简模型（经量化/剪枝/低秩分解）；3）抗环境干扰设计（湿度/老化校准）。

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【办公类-116-01】20250929家长会PPT（Python快速批量制作16:9PPT相册，带文件名，照片横版和竖版） 【办公类-116-01】20250929家长会PPT（Python快速批量制作16:9PPT相册，带文件名，照片横版和竖版）

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【干货满满】分享一个Python电商平台API接口调用脚本的代码示例 super().__init__(f"错误代码: {code}, 错误信息: {message}")logger.debug(f"生成签名: {sign} (原始字符串: {sign_str})")logger.error(f"处理请求时发生错误: {str(e)}")logger.error(f"网络请求错误: {str(e)}")logger.debug(f"请求URL: {url}")print("\n===== 店铺信息 =====")print("===== 商品详情 =====")

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Jupyter Notebook生产化陷阱：5个导致算法工程师失业的坏习惯 Jupyter Notebook因其快速原型开发、交互式编程和强大的可视化功能，成为算法工程师日常工作的得力工具。从数据探索到模型调试，Notebook的单元格式交互让开发过程直观高效。然而，这种便利性背后隐藏着生产化陷阱，尤其在团队协作场景下，Notebook的局限可能让代码变成维护噩梦，甚至威胁算法工程师的职业发展。本文提出一个颠覆性观点：Jupyter Notebook的“自由”特性在团队协作中往往导致混乱，降低了代码的可维护性、可复现性和生产化能力。

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用Python一键批量生成员工名片，效率直接拉满 用Python一键批量生成员工名片，效率直接拉满

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基于 Python 的文本转语音核心原理（附源码） Python 文本转语音技术通过封装底层复杂逻辑，让开发者能快速实现功能。选择库时需权衡网络依赖（在线 / 离线）、语音质量、语言支持和使用成本。离线库适合简单场景，在线 API 则提供更高质量和更多功能。实际应用中，可结合长文本拆分、格式转换等技巧，满足多样化需求。

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Django实时通信实战：WebSocket与ASGI全解析（下） Gunicorn(全称 Green Unicorn)是一个用于 UNIX 的 高性能 Python WSGI HTTP 服务器。Gunicorn只能用于 Linux 系统，Windows上无法使用。使用 Nginx 作为反向代理，添加以下配置来处理 WebSocket 连接。Django Channels的介绍、安装与配置，参考上篇。文件，这是处理 WebSocket 连接的核心。使用不同的浏览器，分别登录不同的用户，实现实时互发消息。文件，定义 WebSocket 的 URL 路由。

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强化学习入门：从零开始实现Dueling DQN 在之前的文章中，已经依次介绍了并通过gymnasium中的环境从零开始实现了智能体的训练与测试。本文将继续这一系列，聚焦于，它是对 DQN 的进一步改进，主要解决 DQN 在价值估计上的冗余与模糊问题。

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DAY9 热力图和子图的绘制 注意这里对于选取的连续变量进行处理，某一些数值型数据是离散的，不可用到热力图中哦，热力图只能对连续变量进行处理，数值型离散变量如工作年限就是不能进行处理的，不要放进来哦。

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