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RSS订阅原创 06.Python数据处理
NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的Python库，它提供了一个强大的多维数组对象 ndarray，以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是Python数据分析和科学计算的基础库之一，许多高级数据分析库（如Pandas、Scikit-learn）都依赖于NumPy来处理数值数据。多维数组：提供高效的多维数组对象（ndarray），支持数组的切片、索引和广播等操作。数学函数：包含大量的数学函数用于数组运算，如线性代数、统计、傅里叶变换等。
2025-02-24 18:57:38
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原创 05.Python面向对象编程
抽象是隐藏复杂的实现细节，只暴露简单的接口。通过抽象类，可以定义必须在子类中实现的方法，而不提供具体的实现。抽象类不能直接实例化，只能作为子类的基类。示例代码class Shape(ABC): # 抽象类def area(self): # 抽象方法passprint(circle.area()) # 输出圆的面积78.5。
2025-02-24 18:54:18
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原创 04.Python函数和模块
定义函数的语法函数的组成部分（函数名、参数、返回值）示例代码：name }!!模块的定义与导入使用import和导入模块示例代码：print(pi)4.0创建Python文件作为模块示例代码：创建文件name }!name }!
2025-02-24 18:52:45
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原创 03.Python数据结构
可以发现列表的增删改操作相对轻松，但最困难的部分是需要遍历整个列表寻找元素在列表中的位置，这种困难是由列表在计算机中的存储形式决定的。顾名思义，字典就像现实世界中的字典，只要知道一个单词的读音，就能找到它在书中具体的位置！列表是最容易理解的数据结构，它就像一个任务清单，任务清单的每一项都是一个单独的任务。在我们的小例子中可以观察到，字典构建的学生管理系统避免了查找元素所在位置的操作，这是字典根据“键”可以迅速找到“值”的特性决定的。关键字同样可以修改列表中某个位置的元素，类似的它也支持倒序以及切片的形式。
2025-02-24 18:51:55
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原创 01.Python基础语法
变量定义age = 25# 打印变量值print(age)name = "张三"# 变量命名规则# 1. 变量名只能包含字母、数字和下划线# 2. 变量名不能以数字开头# 3. 变量名不能是 Python 关键字# 4. 变量名应具有描述性Alice251.68True张三。
2025-02-24 18:49:03
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原创 4、GPU与CPU：计算硬件与大模型训练
1.计算机硬件基础PyTorch项目GPU加速实例CPU在大模型训练中的应用GPU硬件选择策略开始上课！CPU（中央处理器）是计算机系统中最核心的组件之一，负责执行几乎所有程序运行所需的指令。作为一种通用处理器，旨在处理各种不同类型的任务，从操作系统的运行，到应用程序的执行，再到复杂的计算、文档编辑、播放电影和音乐、网页浏览等。现代 CPU 通常拥有多个处理核心，每个核心都可以独立处理指令，从而提高多任务处理的能力。这种多核设计使得 CPU 可以在一定程度上同时处理多个任务，虽然每个任务的执行仍然是顺序完成
2025-02-24 18:34:20
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原创 3、Prompt工程：设计与优化
Prompt 最早出现在 2018 年。2019 年，GPT-2 第一个在 LLM 中引入了 promptPrompt 就是发给大模型的指令，比如「讲个笑话」、「用 Python 编个贪吃蛇游戏」、「给男/女朋友写封情书」等大模型只接受一种输入，那就是 prompt本质上，所有大模型相关的工程工作，都是围绕 prompt 展开的提示工程「门槛低，天花板高」，所以有人戏称 prompt 为「咒语」
2025-02-24 17:14:46
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原创 1、AI大模型基本原理
深蓝没用任何 AI 算法，就是硬件穷举棋步。思考：「智能冰箱」是 AI 吗？一种观点：基于机器学习、神经网络的是 AI，基于规则、搜索的不是 AI。这三个案例展示了如何通过大模型优化企业业务流程。智能客服、供应链优化和生产线质量控制是大模型应用的重要领域，通过自动化、预测和优化，企业能够提高效率、降低成本，并提供更好的客户体验。通过结合大模型的强大能力，企业可以快速应对变化，提升竞争力。
2025-02-24 16:31:37
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原创 大模型学习指南
- 深入了解TensorFlow中的深度学习，适合中级学习者。-- 适合初学者，专注于PyTorch中的基础知识和应用。-- 适合高级学习者，专注于模型评估和训练技巧。-- 用于高效数据检索的结构化数据表示。-- 了解Coze的工作原理和应用实例。-- 实际的Coze插件开发经验。-- 结合检索和生成的先进方法。-- Dify本地化部署和应用。-- 自动化任务执行的基础。-- 优化大模型以提高性能。PyTorch基础与应用。API基础与大模型调用。-- 跨模型的无缝通信。-- 创建自主智能系统。
2025-02-24 14:41:24
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原创 基于Arcsoft的人脸识别
face++,百度ai,虹软,face_recognition，其中除了face_recognition是python免费的一个库安装好响应的库直接运行就好，另外三个需要填入相关申请的信息id和key。分别对应着相应的人脸检测和人脸识别模块。face++做的人脸识别应该是我目前接触到的效果最好的了。这家公司也是个独角兽，专门做人脸识别这块的，返回的照片的信息很全，也好调用。不过只提供在线的，不提供离线sdk没法做一些实时性的东西。
2025-01-29 18:32:24
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原创 人脸识别视频推拉流实现
FFmpeg是一款功能强大的开源多媒体处理工具，而MediaMTX则是一个轻量级的流媒体服务器。两者结合，可以实现将本地视频或者实时摄像头画面推送到RTSP流，从而实现视频直播、监控等功能。2.结合 OpenCV 和 FFmpeg 的功能，读取本地视频文件，逐帧处理视频内容，并将处理后的视频推流到 RTSP 服务器。它可以从摄像头捕获视频流，进行实时人脸识别，并将处理后的视频推流到 RTSP 服务器。是一个轻量级的 RTSP 服务器，用于接收和转发 RTSP 流。在用vlc显示，会出现卡顿，需要优化！
2025-01-25 10:30:53
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原创 2-Vision Transformer及源码分析
由谷歌团队在ICLR 2021提出，类似于BERT。ViT是Encoder-only结构，并不是目前流行的Decoder-only结构。据此，ViT主要用于提取图像特征，其思想简单有效且具有良好的扩展性，被视为Transformer在计算机视觉领域应用的重要里程碑之一。的架构仅包含Transformer的编码器(Encoder)部分，而不包含解码器(Decoder)部分，与目前广泛应用于文本生成等任务的仅包含解码器的Decoder-only结构不同。：如ViT，只由编码器构成。
2025-01-16 18:13:00
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原创 1-Transformer算法解读
总结来说，解码器中的自注意力和交叉注意力共同工作，使得模型在生成序列时能够考虑到输入序列和之前生成的输出序列的信息，从而提高生成文本的质量和相关性。在Transformer模型中，Q（Query）、K（Key）和V（Value）是自注意力机制的核心组成部分，它们是通过对输入序列的词嵌入进行线性变换得到的。： 解码器中的自注意力层首先处理解码器的输入序列。帮我们整合了特征，以上图为例，一号特征和二号特征，二号特征表示更加明显，让我们平平无奇的特征变成一个很有特点的特征，让模型能学的更好的特征。
2025-01-07 12:21:44
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原创 python基础
2.企业发放的奖金根据利润提成，利润(L)低于或等于10万元时，奖金可提10%;利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%;20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%;60万到100万之间时，高于60万的部分，可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润L，求应发放奖金总数？表示可变参数，可变参数接受的第一个参数是元组，可以传递多个参数，也可以传递0个参数。为了提高效率，对于简单的值，内存地址相同。
2024-12-06 20:17:35
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原创 基于face_recognition的人脸识别
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为计算机视觉领域的一个重要分支。本文提出了一个基于Python 'face_recognition'库的视频人脸识别系统，该系统能够实时检测视频中的人脸，并识别出已知个体。'face_recognition'库以其易用性和准确性而闻名，它基于dlib的深度学习模型，能够快速准确地识别和比较面部特征。
2024-12-04 14:45:39
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原创 windows10/11/Linux 安装dlib库
CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用配置文件（称为CMakeLists.txt），这些文件定义了如何构建软件。CMake的主要功能是生成标准的构建环境文件，例如Unix的Makefile或Windows的Visual Studio工程文件。这样，开发者就可以使用本地的构建工具来编译和链接项目，而不需要为每个平台编写特定的构建脚本。(python为3.7，因为后续安装dlib要和python版本兼容)所以需要安装pillow
2024-12-03 13:23:47
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空空如也
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