weixin_61074074的博客

原创 数据可视化-MySQL基础

关系型数据库是以二维表形式存储数据的系统（RDBMS），通过SQL语言进行操作。数据按“数据库→表→记录”结构组织，使用DDL、DML、DQL、DCL四类语句实现定义、操作、查询与控制。表由字段构成，字段包含类型、约束（如主键、非空、唯一、默认、外键）及注释。常用数据类型包括数值（int、decimal）、字符串（varchar、char）、日期时间（date、datetime）。SQL语句可多行书写，以分号结尾，支持注释与大小写不敏感特性，提升可读性与维护性。

原创 codex安装使用教程

原创 claudecode接入vs

原创 HTTP+Apifox + 本地 Ollama，这一篇入门就够了

HTTP/1.1是互联网最常用的通信协议，定义了客户端与服务器间传输超文本的规则。通过请求（如GET、POST）和响应（含状态码如200、404、500）实现网页浏览、数据提交等功能。Apifox作为接口测试工具，可便捷调试API；ChatBox则基于AI模型（如qwen2.5:0.5b）提供智能对话服务，使用中需注意模型兼容性、PowerShell命令差异及会话缓存问题，避免常见报错。

原创 大模型基础与 Ollama 本地部署

本文系统记录大模型学习第一阶段内容，涵盖聊天机器人原理、大模型基础概念、私有化部署意义及Ollama的安装使用。重点介绍Ollama核心命令（如run、pull、list、show、rm）、API调用方式（POST /api/chat）及与ChatBox结合搭建本地AI聊天机器人。通过Streamlit+Ollama+Qwen技术栈，实现从模型运行到前端交互的完整链路，掌握大模型本地化部署与应用开发的关键路径，为后续构建企业级AI应用奠定基础。

原创 数据结构与算法-动态规划、回溯与贪心

本文系统总结了动态规划（DP）、回溯和贪心三类算法的核心区别与应用场景： 核心差异 DP：解决重叠子问题，通过存储子结果避免重复计算，关键步骤包括定义状态、转移方程与初始条件。 回溯：通过选择、探索、回溯框架枚举所有可能，需撤销无效选择（如全排列、N皇后）。 贪心：每步选局部最优，不回溯，需问题具备贪心选择性质（如最大交换、糖果分发）。 经典案例 DP：爬楼梯（状态压缩）、最大子数组和（状态定义）、0-1背包（二维转一维需倒序防重复）。 回溯：全排列（交换与撤销）、N皇后（剪枝优化）。 贪心：局部最优的局限

原创 数据结构与算法-查找、排序与分治

本文系统讲解了算法基础中的二分查找、摩尔投票、排序算法和分治策略。二分查找通过折半策略实现O(logn)的高效搜索；摩尔投票以O(1)空间找出多数元素；六种排序算法（冒泡/选择/插入/归并/快排/堆排序）从O(n²)到O(nlogn)呈现不同性能特性，其中归并排序稳定，快排依赖pivot选择，堆排序适合动态取极值。分治思想通过汉诺塔和Karatsuba乘法展示递归分解与子问题重构的威力。文章强调理解算法设计权衡比记忆实现更重要，并指出这些基础算法在大模型等现代系统中的迁移应用价值，最后提供手写实现任务和自测

原创 数据结构与算法-树、堆与图

本文系统介绍了树和图这两种非线性数据结构。主要内容包括：1）树的基本概念（二叉树、完全二叉树、二叉搜索树等）及其存储方式；2）常见树的特性与应用（AVL树、红黑树、堆等）；3）树的遍历算法（DFS的三种方式和BFS）；4）图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）及遍历算法；5）树和图在AI领域的应用。文章强调理解树高对算法的影响、二叉搜索树的中序有序性、堆的局部有序特性等核心概念，并提供了编码实践任务和自测题目。这些数据结构是后续学习搜索算法、计算图等知识的重要基础。

原创 数据结构与算法-栈、队列与哈希表

本文介绍了三种基础数据结构及其核心思想：1. 栈(Stack)：LIFO结构，通过Python列表实现，适用于括号匹配等需要"最近先处理"的问题；2. 队列(Queue)：FIFO结构，建议用链表实现以高效维护头尾指针，与BFS算法密切相关；3. 哈希表：通过哈希函数将键映射到数组索引，采用链式法或开放寻址解决冲突，需关注负载因子和扩容机制。文章强调抽象数据类型(ADT)的设计思想（分离接口与实现），并提供了编程任务和典型应用场景（如括号匹配、LRU缓存设计），帮助理解数据结构的选择依据

原创 数据结构与算法-复杂度、数组与链表

本文摘要：文章强调学习大模型时需要建立数据结构与复杂度意识，避免仅关注表面概念而忽略底层原理。核心内容包括：1. 数据结构的逻辑与物理组织形式（数组/链表）；2. 算法的时间/空间复杂度分析（大O表示法）；3. 数组（连续存储/O(1)访问）与链表（分散存储/O(n)访问）的特性对比；4. 这些基础概念对大模型训练（Tensor内存布局、计算量估算）的迁移价值。最后通过编码任务（动态数组/链表实现）和复杂度分析题巩固理解，目标是培养对数据组织方式和算法代价的底层直觉。

原创 数据结构与算法－定义与分类

算法是一个用于解决特定问题的有限指令序列（计算机可以执行的操作）。也可以理解为：可以解决特定问题的方法。

原创 Python爬虫

网络爬虫技术概述 网络爬虫是一种模拟浏览器行为抓取网页数据的技术，通过程序规则对互联网数据进行解析和存储。其核心流程包括：准备URL列表、发送HTTP请求、解析响应内容、提取新URL和目标数据、最终存储数据。关键环节是翻页参数处理，这关系到数据完整性。 技术实现需要前端知识（HTML/CSS/JavaScript）和Python库（如urllib）支持。urllib模块提供URL操作、异常处理、解析等功能，其中urlopen方法可获取网页HTML实体代码。爬虫区别于浏览器的是它不渲染页面，专注原始数据提取。

原创 Python程序调试和异常处理技巧

以下表格汇总了 Python 编程中常见的异常类型、触发场景及典型示例，便于快速查阅和诊断。程序没有按照预期的流程执行，条件判断不正确。无效的输入、输入的数据类型不正确等。

原创 Python高频应用-JSON-文件IO

JSON是一种轻量级数据交换格式，具有语法简单、跨平台、可读性强等特点。其基本语法采用键值对结构，支持对象（{}）和数组（[]）表示，值可以是数字、字符串、布尔值或嵌套结构。JSON广泛应用于Web开发（前后端数据交互）、API接口、数据存储与交换（如数据库和配置文件）以及数据可视化等领域。Python通过json模块提供JSON处理功能，包括dumps/loads（字符串转换）、dump/load（文件读写）等方法，支持与各种数据结构相互转换。在机器学习、大数据处理等场景中，JSON常用于模型定义、结果解

原创 Python-字符编码的处理

本文介绍了常见字符编码标准及其应用。ASCII编码包含128个基本字符，Unicode为全球字符提供统一编码，UTF-8是其变长实现并兼容ASCII。GB2312用于汉字编码，ISO-8859扩展ASCII以支持多语言。文章详细说明了Python中字符串编解码方法（encode()/decode()），如何处理转码错误（ignore/replace参数），以及使用codecs模块正确处理含中文的文本文件和二进制文件（指定UTF-8编码和二进制模式）。这些技术对解决跨平台文本处理和文件操作中的乱码问题至关重要

原创 Python-不同语言区分比较

编程语言可分为机器语言、汇编语言和高级语言。高级语言包括编译型（如C/C++，执行快但不可跨平台）和解释型（如Python/JavaScript，可跨平台但需多次解释）。JAVA和Python采用"先编译后解释"方式，其中Python编译在解释时进行。Python优势在于丰富的库，但运行速度较慢且代码不加密。主流Python解释器包括CPython（官方默认）、IPython（交互增强）、PyPy（速度优化）等。开发环境可选择IDE或基础解释器，TIOBE网站提供语言流行度排名。

原创 kali linux

本文简要介绍了Kali Linux的安装与基础配置流程：从官网下载VMware版本并解压后，需升级兼容性、进行系统汉化（通过终端命令调整语言设置）及网络验证。安装KDE桌面时若遇网络问题可重试命令，并通过SDDM管理器切换桌面环境。文章还概述了Kali的核心功能，包括渗透测试、安全评估、恶意软件分析和密码破解，并以安全专家评估客户网络为例说明其实际应用价值。最后强调Kali作为专业安全工具在漏洞发现和防御加固中的作用。全文包含关键操作截图指引（文中以Pastedimage占位）。

原创 Agent Demo

Agent Demo的定位与局限性 Demo是Agent技术落地的概念验证原型，核心在于快速验证技术可行性（如任务理解、工具调用等），但存在显著局限：仅展示理想环境下的能力上限，缺乏稳定性保障（如异常处理、权限校验）、持久化支持及生产级监控。 Demo到生产的典型断层 目标模糊：需明确窄化任务边界 状态管理缺失：依赖Prompt续写易导致重复调用或中断不可恢复 工具调用理想化：忽视API超时、权限失败等现实问题 执行与思考混淆：需结构化记录过程依据 无终止条件：易引发循环失控与成本爆炸 可观测性不足：需补充

原创 Agent核心组成

这篇文章主要总结了构建AI智能体系统的七大核心模块：目标模块（Goal）明确任务需求；状态模块（State）跟踪当前进度；模型模块（Model）负责推理生成；工具模块（Tools）扩展外部能力；记忆模块（Memory）实现短期/长期记忆；决策模块（Planner/Policy）规划行动路径；评估约束模块（Evaluator/Guardrails）确保输出质量与安全性。这些模块协同工作，使系统能目标明确、状态可控、能力全面且安全可靠地完成任务，同时保持对执行过程的监控和干预能力。（149字）

原创 Skill、Workflow和Agent

本文介绍了AI系统中的三个核心概念：Skill（原子技能）、Workflow（工作流）和Agent（智能体）。

原创 Python-可视化图表

本文介绍了JSON数据在编程中的使用及Python与JSON的相互转换方法，并演示了如何利用pyecharts创建交互式折线图。主要内容包括： JSON数据格式（字典/列表嵌套）及Python与JSON的相互转换（json.dumps()和json.loads()） 使用pyecharts创建基础折线图的基本步骤：导入模块、添加XY轴数据、设置全局配置项 详细的数据处理流程：从JSON文件读取、清洗、转换到统计分析 完整的折线图实战示例，包含主题设置、多种配置项（标题、图例、工具箱等）和交互功能 数据处理与

原创 Python 进阶核心知识汇总：闭包、装饰器、生成器、并发、正则与客户管理实战案例

本文系统讲解Python高级语法与应用，涵盖闭包、装饰器、迭代器、生成器、拷贝机制、模块包、正则表达式、进程线程及网络编程。通过“客户信息管理系统”案例整合知识，强调理解思想而非死记硬背。建议分时段学习，注重实战应用，后续可延伸至Web开发、数据分析与自动化等领域。

原创 Python-面向对象编程

本文系统讲解面向对象编程（OOP）核心思想，涵盖类与对象、封装、继承、多态四大特性。通过“做菜”类比阐明面向过程与面向对象的区别，结合愤怒的小鸟案例，实现Bird、Pig等类的设计，并运用多态统一调用飞行行为。内容包含构造方法、self机制、属性访问控制、property装饰器、super()调用父类、多继承（MRO）及实际练习题，帮助读者掌握OOP设计精髓。

原创 Python-文件与操作异常处理

本文系统讲解Python文件操作核心知识，涵盖文件分类、路径管理、open()与with语句使用、读写方法、os模块应用及异常处理机制。重点强调编码规范、资源自动释放与异常捕获最佳实践，附基础与进阶练习题及参考答案，帮助掌握安全高效的文件处理技能。

原创 Python-函数

本文系统讲解函数的核心概念与应用：通过封装代码解决重复问题，实现复用、模块化与抽象。涵盖函数定义、参数类型（位置、关键字、默认、不定长）、传递机制、返回值、嵌套调用及作用域（局部、全局、nonlocal）。重点介绍递归三要素与匿名函数lambda，并通过实例练习巩固知识，如素数判断、平均值计算、字符串统计、排序与递归求和等，助力掌握函数编程核心技能。

原创 Python-元组、字典与集合

本文介绍了Python中三种重要容器：元组（有序、不可变，可作字典键）、字典（键值对，支持增删改查与推导式）和集合（无序、去重、支持集合运算）。通过创建、访问、解包及常用操作，展示了它们在数据处理中的应用。结合练习题巩固知识点，涵盖去重、词频统计、集合运算等场景，帮助掌握容器的高效使用。

原创 Python-列表与序列

序列是有序且可索引访问的数据类型，Python中常见序列包括字符串、列表和元组。列表是可变、有序、支持不同类型的元素，可通过索引、切片访问，支持增删改查、排序、遍历等操作。列表推导式和zip函数提升数据处理效率。注意append与extend的区别、列表的引用特性及易错点。通过练习巩固序列操作能力。

原创 Python-循环与字符串

本文系统讲解了Python中的循环结构和字符串操作。主要内容包括：1）while和for循环的语法、应用场景及区别；2）循环控制语句break和continue的使用；3）字符串的创建、索引、切片、常用方法（大小写转换、分割拼接等）及不可变特性；4）典型应用示例如密码验证、回文判断、字符串处理等，并配有基础到进阶的练习题及参考答案。掌握这些知识能有效提升代码的简洁性和执行效率。

原创 Python-运算符输入输出与分支

本文介绍了Python编程中的运算符使用、输入输出以及分支语句，主要内容包括： 运算符分类：算术、赋值、比较、逻辑等运算符的使用方法及注意事项 输入输出：input()获取用户输入（始终返回字符串），print()输出及格式化方法（推荐f-string） 分支结构：if-elif-else实现条件判断，包括单分支、多分支和嵌套分支 重点提示：=与==的区别、input返回类型转换、条件表达式等常见易错点 练习题：包含基础计算、成绩判断、闰年判断等实践题目 文章通过具体代码示例展示了各知识点的实际应用，适合P

原创 Python-数据类型与进制

本文系统介绍了Python的四种基本数据类型：int、float、bool、str，涵盖其定义、进制表示、类型转换及字符编码基础。重点讲解了整数的二进制、八进制、十六进制表示与转换，浮点数精度问题及Decimal解决方案，布尔型与数字的关系，字符串的不可变性与编码（UTF-8）。同时介绍数据类型转换方法（int/float/str/bool），并强调PEP8编码规范：4空格缩进、行宽限制、空格使用等。最后通过练习巩固知识，强调避免常见错误如类型混淆、浮点精度误差和缩进不一致。

原创 Python入门与变量

本文概述计算机与程序的基本概念，介绍Python语言特点及运行方式，演示首个HelloWorld程序，讲解注释与变量的使用，强调变量命名规范与易错点，结合实例巩固知识点，帮助初学者快速入门Python编程。

原创 提示词模板之构造方法

本文为 LangChain 提示词模板配套学习笔记，覆盖两种主流提示模板、四种模型调用方式、占位符复用技巧，附带适配阿里云通义千问兼容 OpenAI 接口完整可运行代码，可直接复制运行。invoke同步调用stream流式调用batch批处理ainvoke异步调用。

原创 Prompt是什么

本文介绍了大模型调优中的提示词（Prompt）设计方法，涵盖其演化历程与核心要素。从简单字符串到多角色消息结构，强调SYSTEM、USER、ASSISTANT、TOOL等角色的分工与作用。通过明确角色、风格、边界与输出格式，提升响应质量。推荐使用LangChain 1.0的[(‘human’, content)]格式替代传统Message对象，优化交互逻辑与上下文管理。

原创 LangChain-模型调用六种方法

本文详解同步与异步调用的区别，以奶茶店点单为例形象说明：同步阻塞等待，异步非阻塞并行。在LangChain中，invoke/ainvoke用于单条请求，batch/abatch支持批量处理，stream/astream实现流式输出。异步方法需配合async/await使用，提升并发效率，适用于高吞吐场景如Web服务。核心：带a前缀为异步，可实现高效并行处理。

原创 LangChain Model I/O

LangChain Model I/O 通过标准化接口实现多厂商大模型统一接入，支持同步、流式、批量调用。核心组件包括PromptTemplate格式化输入、ChatModel处理多轮对话与工具调用、OutputParser结构化解析输出。推荐使用init_chat_model统一工厂函数，结合.env环境变量管理密钥，遵循企业级编码规范，提升可维护性与稳定性。

原创 LangChain模型调用

LangChain是连接Python与各大模型厂商的统一框架，支持OpenAI兼容接口，可便捷调用阿里云百炼、DeepSeek等模型。通过init_chat_model实现多模型统一管理，结合.env配置密钥与参数，推荐使用流式stream()提升交互体验。项目需遵循企业级规范：日志标准化、环境变量隔离、异常分级捕获、模型封装初始化，并通过if __name__ == "__main__"保护入口。配套.gitignore屏蔽敏感文件，保障安全。