yweng18的博客

Streamlit 是一个专为数据科学家和机器学习工程师设计的开源框架，它允许您在几分钟内创建精美的交互式应用程序。本文将介绍 Streamlit 的核心功能，并通过两个实战案例展示如何构建基于 ChatGPT API 的聊天助手以及结合 EasyOCR 的 AI 家庭教师应用。无论您是想快速展示机器学习模型的效果，还是为非技术用户提供友好的交互界面，Streamlit 都是一个理想的选择。

在现代机器学习开发中，仅仅拥有一个高精度的模型是不够的。如何将模型从实验环境顺利部署到生产环境，并持续监控与优化，是实现机器学习规模化应用的关键。本集将深入探讨 MLOps 的核心理念，涵盖数据流水线、模型版本管理、自动化测试与监控，以及 GITHUB CI/CD 在机器学习中的应用。通过实战案例（所有代码已经在python3.11.5环境下验证通过，备注了具体依赖版本号、代码文件名和启动说明），我们将初步掌握使用 MLflow 管理模型生命周期，并构建一个完整的 MLOps 流程。

在机器学习项目中，训练好的模型需要被部署到生产环境中才能发挥实际价值。本集聚焦于如何将模型高效地部署到生产环境，涵盖**TensorFlow Serving**和**ONNX**两种主流工具的使用方法。我们将从理论入手，介绍模型部署的核心概念，并通过实战案例展示如何使用TensorFlow Serving部署图像分类模型，以及如何利用ONNX实现跨平台模型转换与部署。最后，我们还将探讨云原生部署和边缘计算中的相关策略。

在机器学习项目中，超参数的设置对模型性能至关重要。本集聚焦于如何通过**网格搜索（Grid Search）**和**Hyperopt**这两种超参数优化方法，提升模型的性能。我们将从理论入手，介绍超参数搜索的核心概念，并通过两个对比实战案例展示如何使用这两种方法优化支持向量机（SVM）和XGBoost模型。最后，我们还将探讨自动化调参工具的应用场景以及超参数优化在大模型中的挑战。

强化学习是机器学习的一个重要分支，其核心理念是通过与环境的交互来学习最优策略。在上三篇文章中，特意专门写了一个算法可视化，仔细推敲后觉得不够清晰，本篇文章将升级可视化代码，让大家可以把算法过程和原理也可视化，而且算法过程全部输出到TXT日志文件中，可以逐步分析学习算法步骤，可以说是把算法可视化做极致了。

在[《Python实战进阶》No37: 强化学习入门：Q-Learning 与 DQN ](https://blog.youkuaiyun.com/yweng18/article/details/146571979?spm=1011.2124.3001.6209) 这篇文章中，我们介绍了Q-Learning算法走出迷宫的代码实践，本文加餐2，补充了详细注释的 Q-Learning 算法代码。这些注释解释了每个方法和变量的作用，帮助读者更深入地理解算法的工作原理。

在[《Python实战进阶》No37: 强化学习入门：Q-Learning 与 DQN ](https://blog.youkuaiyun.com/yweng18/article/details/146571979?spm=1011.2124.3001.6209) 这篇文章中，我们介绍了Q-Learning算法走出迷宫的代码实践，本文加餐，把Q-Learning算法通过代码可视化呈现。我尝试了使用Matplotlib实现，但局限于Matplotlib对动画不支持，做出来的仿动画太僵硬，所以使用 `pygame` 重新设

强化学习是一种强大的机器学习范式，适用于解决决策和控制任务。本集将从基础概念开始，逐步深入讲解 Q-Learning 和深度 Q 网络（DQN）的原理，并通过两个实战案例（迷宫问题和 Atari 游戏）展示如何使用这些算法解决问题，本文章中代码都已经通过实际运行验证通过，具体代码环境和关键依赖版本也提供了清单。

Hugging Face 是大模型开发者不可不知道的一个强大的开源平台，它提供了丰富的预训练模型和工具库（如 `Transformers`），极大地简化了自然语言处理（NLP）任务的开发流程。本集将深入讲解如何使用 Hugging Face 快速构建 NLP 模型，涵盖情感分析和文本生成两个实战案例，帮助读者掌握从加载预训练模型到微调模型的完整流程。不过要提醒的是，现在国内访问非常不稳定，很多时候被禁，所以请大家搜一下如何规避的方法，网上有很多攻略，国内也有Modelscope魔搭这样的同款可用。

卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的核心技术，特别擅长处理图像分类任务。本集将简要介绍CNN和大模型的关系，并结合实战深入讲解 CNN 的核心组件（卷积层、池化层、全连接层），并演示如何使用 PyTorch 构建一个完整的 CNN 模型，在 CIFAR-10 数据集上实现图像分类。我们还将探讨数据增强和正则化技术（如 Dropout 和 BatchNorm）对模型性能的影响。

在本篇文章中，我们将深入探讨循环神经网络（RNN）在时间序列预测中的应用。我们将从基础概念出发，逐步构建一个完整的股票价格预测系统，并探讨LSTM和GRU这两种重要的RNN变体。通过实战案例（苹果公司近一年的股价实盘和预测曲线），读者将掌握如何预处理时间序列数据、构建和训练RNN模型，以及如何评估预测结果。

PyTorch 是一个灵活且强大的深度学习框架，其核心特性是动态计算图机制。本集将带您探索 PyTorch 的张量操作、自动求导系统以及动态计算图的特点与优势，并通过实战案例演示如何使用 PyTorch 实现线性回归和构建简单的图像分类模型。我们将重点突出 PyTorch 在研究与开发中的灵活性及其在 AI 大模型训练中的应用。

TensorFlow 是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。本集将带领您学习如何使用 TensorFlow 构建简单的神经网络，并深入理解其核心概念（如张量、计算图）以及神经网络的基本组件（如层、激活函数、损失函数）。通过实战案例，我们将使用 MNIST 数据集构建一个手写数字识别模型，帮助您掌握 TensorFlow 的基本用法。

特征工程是机器学习和数据科学中不可或缺的一环，其核心目标是通过选择重要特征和降低维度来提升模型性能并减少计算复杂度。本集聚焦于特征选择与降维技术，涵盖过滤法、包裹法、嵌入法等特征选择方法以及 PCA、t-SNE 和 UMAP 等降维技术。我们将通过实战案例演示如何对高维数据进行降维可视化，并使用递归特征消除（RFE）选择关键特征。

Scikit-learn 是 Python 数据科学生态系统中最重要的库之一，广泛应用于机器学习任务。本集聚焦于 Scikit-learn 的核心功能，涵盖分类与回归两大经典任务。我们将学习如何使用 Scikit-learn 构建基础的机器学习模型，并通过实战案例掌握其在数据科学中的实际应用。同时，我们还将探讨传统机器学习模型在 AI 大模型时代的适用场景。

本文通过实战案例深入讲解 Python `asyncio` 的核心概念，包括协程、事件循环和异步 I/O 操作。你将学会如何利用异步编程提升高并发场景（如大规模网络请求、实时数据流处理）的效率，并理解其在 AI 模型服务端部署中的关键作用。

本文将提供多线程和多进程协同实战案例，切实提高并发编程的能力！！！在Python中，多线程与多进程是实现并发编程的核心技术。本集聚焦两者的底层原理与实战差异，结合AI大模型场景（如数据预处理与分布式训练），演示如何通过混合编程提升性能。我们将通过真实代码案例，对比多线程与多进程在图像处理任务中的效率，并探讨如何规避GIL的限制。

在现代软件开发中，性能优化是提升用户体验和系统效率的重要手段。Python 提供了强大的多线程与多进程编程工具，帮助开发者充分利用多核 CPU 和高效处理 I/O 密集型任务。本文将简要介绍 Python 中的 `threading` 和 `multiprocessing` 模块，分析它们的核心概念、适用场景以及实战案例。通过本文的学习，你将掌握如何根据任务类型选择合适的并发模型，并实现高效的代码。

自动化部署是现代软件开发和运维中的重要环节，能够显著提升效率、减少人为错误。本集将对比两大主流自动化部署工具 `Ansible` 和 `Fabric` 的特点，并通过实战案例展示如何使用它们实现高效的自动化部署。`Ansible` 以其声明式配置管理闻名，而 `Fabric` 则擅长执行复杂的任务脚本。我们将结合两者的优点，设计一个混合部署方案。

在现代开发与运维中，远程服务器管理是必不可少的一环。通过 SSH 协议，我们可以安全地连接到远程服务器并执行各种操作。Python 的 `Paramiko` 模块是一个强大的工具，能够帮助我们实现自动化任务，如代码部署、批量命令执行和文件传输。本集将深入讲解 `Paramiko` 的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。

在本案例中，我们将通过一个复杂的日志配置示例，全面展示 `logging` 模块的参数设置和高级功能。该示例将涵盖以下内容：- 使用配置文件（JSON 格式）动态调整日志设置。- 同时输出日志到控制台、文件和远程服务器。- 设置日志轮转策略。- 自定义日志格式。

日志记录是软件开发中不可或缺的一部分，尤其是在复杂的生产环境中。Python 的内置 `logging` 模块提供了强大的工具来管理和记录程序运行中的各种信息。本集将深入探讨 `logging` 模块的核心概念，包括其基本组成、日志级别、配置文件的使用以及日志轮转技术。通过实战案例，我们将展示如何在 Web 应用中记录访问日志、将日志发送到远程服务器，并分析日志文件以排查问题。最后，我们还将扩展讨论分布式系统中日志集中管理的最佳实践。下集我们将重点聚焦一个复杂案例全面介绍Logging的关键技术。

持续集成（CI）和持续部署（CD）是现代软件开发中不可或缺的实践，能够显著提升开发效率、减少错误并加速交付流程。本文将探讨如何利用 GitHub Actions 和 Jenkins 构建高效的 CI/CD 流水线，并通过实战案例展示如何自动化构建、测试和部署 Python 应用程序。无论你是个人开发者还是团队成员，本文都将帮助你掌握 CI/CD 的核心技能，并优化开发工作流。

在现代软件开发中，自动化测试是确保代码质量、减少回归错误的重要手段。Python 提供了多个强大的单元测试框架，其中 `unittest` 和 `pytest` 是最主流的两个选择。本文将深入对比这两个框架的特点，并通过实战案例展示它们的实际应用。无论你是初学者还是资深开发者，本文都将帮助你更好地理解如何选择合适的测试工具，以及如何高效地构建和维护测试体系。

在网络速度较低的情况下，大量照片会导致网站加载缓慢。本文档详细介绍了优化家庭网站中照片加载速度的多种方法和技术。以下是主要10种优化策略及其具体实现：图片压缩与优化，生成并使用缩略图，延迟加载 (Lazy Loading)，渐进式加载，WebP格式，分页加载， CDN加速静态资源，无限滚动，图片预加载，服务器端优化。

PyAutoGUI 是一个跨平台的桌面自动化工具，能够模拟鼠标点击、键盘输入、屏幕截图与图像识别，适用于重复性桌面任务（如表单填写、游戏操作、批量文件处理）。本集通过代码+截图+输出日志的实战形式，带你掌握从基础操作到复杂任务的全流程自动化。

Selenium 是自动化浏览器操作的“瑞士军刀”，可模拟人类行为操作网页，适用于爬虫、测试、重复任务自动化等场景。本集通过**代码驱动实战**，从安装配置到复杂交互，带你掌握 Selenium 的核心技能，并结合电商网站登录、商品下单等真实场景，解决动态加载、反爬等实际问题。

本文将带你掌握Python在办公自动化领域的三大核心场景：Excel数据处理、Word文档生成与PDF文件操作。通过实战案例，你将学会如何用openpyxl、pandas、python-docx、PyPDF2等工具高效完成批量报表生成、动态文档创建和PDF合并水印添加，显著提升工作效率。

在现代应用开发中，数据存储的选择直接影响系统的性能、扩展性和成本。Redis 和 MongoDB 是两种极具代表性的数据库技术，它们分别擅长解决不同场景下的问题。本文将深入探讨 Redis 的高级数据结构（如 HyperLogLog 和 Geospatial）以及 MongoDB 的分片集群机制和变更流功能，并通过两个实战案例展示如何在实际项目中结合这两种技术。此外，我们还将讨论冷热数据分离、TTL 索引以及多模数据库的对比分析，帮助读者构建高效的数据存储架构。

本文深入解析Scrapy核心架构，通过**中间件链式处理**、**布隆过滤器增量爬取**、**Splash动态渲染**、**分布式指纹策略**四大核心技术，结合政府数据爬取与动态API逆向工程实战案例，构建企业级爬虫系统。提供完整代码与运行结果，包含法律合规设计与反爬对抗方案。---Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

本文深入探讨时间序列分析四大核心技术：STL与X11季节性分解、SARIMAX状态空间模型、Prophet的变点检测机制，以及多变量LSTM预测架构。通过股票波动率曲面建模和智能电表负荷预测实战案例，结合InfluxDB集成方案与事件冲击修正策略，构建完整的时序分析技术栈。

本文深入解析Apache Spark分布式计算的核心机制，从依赖关系优化到流批一体处理，结合实时推荐系统和社交网络分析实战案例。通过可视化RDD依赖关系图、Catalyst优化器流程图，配合完整可运行的代码示例（含输入输出），帮助开发者掌握大规模数据处理的核心技术。扩展部分探讨云原生部署和数据湖事务支持，为构建企业级大数据系统提供完整解决方案。

本文深入探讨SQLAlchemy在复杂场景下的高级应用，涵盖四大核心主题： 1. **会话生命周期管理**：通过事件钩子实现事务监控与审计追踪 2. **混合继承映射**：结合单表/连接表继承优势实现多态模型 3. **高性能操作**：批量插入与核心SQL构造优化大数据处理 4. **异步支持**：基于asyncmy的MySQL异步引擎实践 实战案例包含电商系统的分库分表实现策略与基于ORM的审计日志系统设计。

本文将以Plotly为主介绍python中制作交互式图表的典型用法和高级技巧。

Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是 Python 常用的 2D 绘图库，同时它也提供了一部分 3D 绘图接口。Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一。Seaborn 是基于 Python 且非常受欢迎的图形可视化库，在 Matplotlib 的基础上，进行了更高级的封装，使得作图更加方便快捷。本文将介绍Matplotlib和Seaborn的部分高级用法。

Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。1. 包含3个核心代码块，覆盖延迟计算、分块策略和云原生集成2. 4个架构图/监控面板示意图的占位说明3. 对比表格清晰展示技术选型差异4. 实战案例包含从数据读取到机器学习的完整流水线5. 扩展思考部分引入最新云原生技术实践

本文章覆盖了Numpy从基础操作到高级优化的完整知识体系，每个技术点均配备代码示例、性能数据和可视化输出，适合中高级开发者快速掌握NumPy实战技巧。,为机器学习、深度学习和人工智能大模型开发打下坚实基础。

本文深入探讨了 Pandas 在数据清洗与性能优化中的核心技巧，结合千万级电商用户行为数据实战，帮助开发者系统掌握中大型数据集的处理能力。核心内容 ：✅ 缺失值处理 ：线性插值法修复会话时长缺失KNNImputer 实现基于相似样本的智能填充✅ 异常值检测 ：Z-Score 与 IQR 方法识别异常交易金额（如负值、10万级异常值）可视化箱线图辅助阈值设定✅ 高效操作 ：eval()/query() 实现复杂过滤逻辑，性能提升 30%+ 链式赋值陷阱规避与内存优化技巧 等

微服务架构通过将复杂应用拆分为独立部署的小型服务，显著提升了系统的可扩展性和维护性。本集将结合 Python 生态工具（如 Flask、Nameko 和 Docker），从架构设计到代码实现，完整演示如何构建一个微服务系统。

在现代 Web 开发中，安全性是至关重要的。无论是用户数据的保护，还是系统稳定性的维护，开发者都需要对常见的 Web 安全威胁有深刻的理解，并采取有效的防护措施。本集聚焦于三种最常见的 Web 安全威胁：SQL 注入、跨站脚本攻击（XSS） 和跨站请求伪造（CSRF），通过一个加固前带有漏洞的代码案例，和一个加固后补全漏洞的代码案例，帮助读者深刻认识如何在 Python Web 应用中防范这些攻击。