Python酷库之旅-第三方库Pandas(054)
第三方库Pandas(054)
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项目评估：整个项目的实验难度系数不大，但是可以给实践者对rag机器人的构造有一个初步的了解，帮助实践者在以后工作中根据需求轻松搭建出自己工作需要的协助机器。而我在实践过程中，因为时间安排的问题，没能在给定时间中实现llm在硬件Orin NX上的部署，而我的未来将会弥补这个不足，将现有rag机器调用的
以文档处理为例：豆包API调用教程
以文档处理为例：豆包API调用教程
Qwen2-1___5B-Instruct 推理
Union[List[Dict[str, str]], List[List[Dict[str, str]]]], 一个字典列表，其中每个字典包含 'role' 和 'content' 键，表示至今的对话记录。Optional[List[Dict[str, str]]] = None, 一个字典列表，
linux安装cuda版petsc和slpec
/configure --with-cc=gcc --with-cxx=g++ --with-fc=gfortran --with-cuda=1（启用cuda） --download-petsc4py --download-mpich --download-fblaslapack --with-cu
Edge-TTS：微软推出的，免费、开源、支持多种中文语音语色的AI工具[Python代码]
Edge-TTS，由微软推出的这款免费、开源的AI工具，为用户带来了丰富多样的中文语音体验。它不仅支持多种中文语音语色，还能实现流畅自然的语音合成。
高效的时间序列可视化：减少认知负荷获得更清晰的洞察
在本文中,我们将探讨使真实世界的**疫苗接种数据**来可视化单个时间序列和多个时间序列。
零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习（六）
前言本文主要讲神经网络的上半部分。这篇文章开始有很多公式了，这些公式都很简单，但是如果是不经常在脑海里思考公式的人，那可能需要多花点时间做一下自我训练，个人感觉，也就几天时间，就能把自己感觉给调整出来。习惯了公式看下面内容就会轻松很多，另外如果要深入学习人工智能，熟练的认知公式也是个必须的事情。另外
XGBoost中正则化的9个超参数
正则化是一种强大的技术,通过防止过拟合来提高模型性能。本文将探索各种XGBoost中的正则化方法及其优势。
【AsyncOpenAI vs OpenAI】在异步函数中调用OpenAI API进行流式输出
同步编程是指程序在执行一个任务时，必须等待该任务完成才能继续执行下一个任务。相反，异步编程允许程序在等待某个任务完成的同时，继续执行其他任务，从而提高程序的效率和响应速度。
【备忘】CogVLM2环境搭建2 —— 使用问题，triton无法编译
如果想看搭建基础环境的，请参考，虽然环境跑起来了，但是第一通对话就不成功，显示如下问题留意其中最后几行，triton在编译中（compiler.py）有问题。问题出在编译中使用系统的gcc，链接了系统的cuda库的libcuda.so编译报错，返回值为1（即异常返回），所以triton编译不成功，没
【已解决】onnx无法找到CUDA的路径
环境变量没问题的话，一般就是cudnn和cuda以及oxxn的版本不匹配。查看好自己cudnn和cuda对应oxxn版本后，输入这个。换成你需要的版本，如我是cuda12.x以及cudnn8.x。oxnn找到了gpu，但是还是不能调用。
Midjourney Imagine API 申请及使用（大陆地区）
通过以上内容的介绍，我们已经了解了Mural API Midjourney API 的使用方法。有了这个 API，我们可以在本地进行调用AI画图来实现自己的需求，实现与官方 Midjourney 一模一样的对接。大家可能好奇，这个 API 的价格套餐是怎样的呢？
为什么选择Python学习人工智能与机器学习？
丰富的库和框架Python拥有广泛的库和框架支持，如TensorFlow、Keras、PyTorch、Scikit-learn等，这些都是专门为机器学习和深度学习开发的。这些工具大大简化了算法的实现、数据的处理和模型的训练过程。
小白学大模型：LLaMA-Factory 介绍与使用
最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。Efficient fine-tuning对于将大型语
什么是人工智能 （AI）
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Chainlit一个快速构建成式AI应用的Python框架，无缝集成与多平台部署
Chainlit 是一个开源 Python 包，用于构建和部署生成式 AI 应用的开源框架。它提供了一种简单的方法来创建交互式的用户界面，这些界面可以与 LLM（大型语言模型）驱动的应用程序进行通信。Chainlit 旨在帮助开发者快速构建基于文本的 AI 应用，如聊天机器人、问答系统等，并且支持实
再谈Agent：Dify智能体实现Txet2SQL
什么是Agent?Agent的是能够在一定环境中自主运作并完成特定任务的程序或者系统。自主性：Agent能够在没有人为干预的情况下运行，并独立做出决策。适应性：Agent能够根据环境的变化调整自己的行为。反应性：Agent能够对环境中的变化做出快速反应。预动性：Agent不仅对环境做出反应，还能主动
使用Python和scikit-learn实现支持向量机（SVM）
支持向量机是一种二类分类模型，它的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，能够将不同类别的数据点分隔开来，并且使得两侧距离最近的数据点（支持向量）到超平面的距离最大化。对于非线性可分的数据集，SVM通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据线性可分。# 定义绘制决策边界和支持向量的函数# 确定绘图
MaskRCNN 在 Windows 上的部署教程
在’train’模式下，主要关注dataset、weights和logs参数，确保它们正确指向了训练所需的数据集、权重文件和日志目录。在’splash’模式下，除了上述参数外，还需要关注image或video参数，确保它们正确指向了要检测的目标图像或视频文件。同时，weights参数应指向一个已训练
