【python】Python中采集Prometheus数据，进行数据分析和可视化展示
Prometheus是一个开源的监控和警报工具，专门用于记录和查询时间序列数据。它提供了一个强大的查询语言PromQL（Prometheus Query Language），允许用户根据不同的标签和指标选择特定的时间序列数据。在Python中，我们可以通过Prometheus的HTTP API来采集
人工智能基础导论(一篇文章让你搞懂什么是人工智能、机器学习、深度学习和强化学习）
简单介绍了人工智能AI的细分领域：机器学习、深度学习、强化学习等，对AI中的搜索、ML中的监督式学习：分类与回归、无监督式学习：聚类，进行了简单描述深度学习、强化学习。重点在于区分这几种类型以及明确其涵盖范围
多元时间序列分析统计学基础：基本概念、VMA、VAR和VARMA
在这文章我们将通过可视化和Python实现来学习多元时间序列概念。这里假设读者已经了解单变量时间序列分析。
Chainlit快速实现AI对话应用1 分钟内实现聊天数据的持久化保存
默认情况下，Chainlit 应用不会保留其生成的聊天和元素。即网页一刷新，所有的聊天记录，页面上的所有聊天记录都会消失。但是，存储和利用这些数据的能力可能是您的项目或组织的重要组成部分。一旦启用，数据持久性将为您的应用程序引入新功能。如何启动数据持久化，下面将为你讲解。
使用CLIP模型进行零样本图像分类的分步指南
我们首先介绍零样本学习的概念及其在现代AI应用中的重要性
Datawhale AI 夏令营——分子AI预测笔记
来读取Excel文件，并且文件是.xlsx格式的，你实际上不需要单独安装xlrd。xlrd是一个用于读取Excel文件的Python库，自版本2.0.0起，它不再支持.xlsx格式的文件，仅支持旧的.xls格式。相较于jupyter和pycharm，使用平台编码不需要单独去敲代码创建虚拟环境以及项目
腾讯云AI代码助手：智驭Python，编织代码的诗篇 —— 深度测评体验
腾讯云ai编程助手测评，好用的编程导师
Pandas中高效的“For循环”
在这篇博文中，我们将探索遍历pandas dataframe的各种方法，检查每个循环方法的相关运行时。为了验证循环的有效性，我们将生成百万级别的数据，这也是我们在日常处理中经常遇到的数量级。
使用Ollama+Python本地环境搭建AI大模型
工作需要，最近研究在本地搭建AI问答平台的方法，设计到简单的文本问答、Word文档问答、Pdf文档问答、excel/csv文档问答以及图片问答。搭建AI其实很简单，只需要去下载一个Ollama就可以了，在Ollama上可以使用很多的大模型，比如说Llama3、Qwen等。下载Ollama后，只需要打
使用 Python 制作一个属于自己的 AI 搜索引擎
使用Google和Bing的搜索结果交由OpenAI处理并给出回答。
MicroPython 环境下使用 ESP32 连接百度 AI 大模型
本文详细介绍了如何在 MicroPython 环境下，利用 ESP32开发板连接百度AI大模型。初步从硬件准备（ESP32开发板）和软件配置（MicroPython固件和Thonny IDE）开始，指导读者设置一个适合连接百度AI大模型的开发环境。随后，文章通过实际的代码示例，展示了如何在ESP32
《人工智能》
人工智能的概念与定义人工智能的概念与定义。
AI创想家，AI足球（黄金可以打一打）
如果足球在机器人90-180度范围内，设置机器人速度vs为后退-0.8，转动方向hs为左转-0.3。# 如果足球在机器人180-270度范围内，设置机器人速度vs为后退-0.8，转动方向hs为右转0.3。# 如果足球在机器人270-360度范围内，设置机器人速度vs为前进0.8，转动方向hs为右转0
Python前沿技术，机器学习与人工智能的应用
Python，作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言，凭借其丰富的库支持和广泛的应用场景，在AI领域占据了举足轻重的地位。本文旨在深入探讨Python在AI领域的前沿技术，包括数据预处理、机器学习算法、深度学习框架等，并通过具体代码案例展示Python在AI应用中的实际效果。
【人工智能】Transformers之Pipeline（六）：图像分类（image-classification）
本文对transformers之pipeline的图像分类（image-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用计算机视觉中的图像分类（image-classifica
安装 qcloud-python-sts 失败 提示 gbk codecs decode byte 应该如何解决
安装 qcloud-python-sts 失败 提示 gbk codecs decode byte 应该如何解决。
【PyTorch】多对象分割项目
对象分割任务的目标是找到图像中目标对象的边界。实际应用例如自动驾驶汽车和医学成像分析。这里将使用PyTorch开发一个深度学习模型来完成多对象分割任务。多对象分割的主要目标是自动勾勒出图像中多个目标对象的边界。对象的边界通常由与图像大小相同的分割掩码定义，在分割掩码中属于目标对象的所有像素基于预定义
「测试线排查的一些经验-上篇」&& 后端工程师
后端工程师在工作中遇到的一些测试线排查问题与经验总结
蓝桥杯 Python 研究生组-2023-省赛-工作时长
蓝桥账户中心蓝桥账户中心。
arkhamintelligence 请求头加密 X-Payload 完整逆向分析+自动化解决方案
逆向是爬虫工程师进阶必备技能，当我们遇到一个问题时可能会有多种解决途径，而如何做出最高效的抉择又需要经验的积累。本期文章将以实战的方式，带你详细地逆向分析 arkhamintelligence 请求头加密字段 X-Payload 的构造逻辑，包括如何逆向分析、如何准确地找到加密入口、如何模拟执行JS
