mk-AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战从LLaMA3微调到RAG架构实战，五阶段路径+行业案例解析：金融客服响应提速87%，制造业库存周转率提升18%，医疗诊断融合多模态技术，助你构建企业级AI Agent竞争力。获课♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是针对AI Agent 全栈 / 全流程 / 企业级落地实战的系统化指南，结合技术架构、实施路径与行业案例进行结构化整理：一、AI Agent 技术栈全景图1. 核心技术模块模型层：LLM（LLaMA3、GPT-4、Claude2）微调与部署多模态模型（BLIP-2、Segment Anything）集成领域专用模型（金融 NLP、医疗影像分析）框架层：对话框架：LangChain、...阅读全文
Python多领域场景实战课 快速成为多面手「完结」 获课：itazs.fun/14296/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在众多编程语言中，Python以其简洁的语法、丰富的库和强大的功能脱颖而出。本文将带你走进Python的多领域应用场景，通过实战案例，助你快速成为编程多面手。 一、Python简介 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。自1991年问世以来，Python逐渐成为全球最受欢迎的编程语言之一。其特点如下： 易学易用：语法简洁明了，适合初学者快速上手。 丰富的库：涵盖了数据分析、人工智能、网络编程、图形界面等多个领域。 跨平台：支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统。 二、Python多领域应用场景及实战案例 数据分析 场景：数据分析...阅读全文
获课：666it.top/14693/ 在BI（商业智能）项目中，构建一个高扩展性的数据可视化平台是一个复杂但至关重要的任务。Python和Vue的结合为这一任务提供了强大的技术支持。以下是一个基于Python和Vue的BI数据可视化平台底层架构设计的详细方案： 一、整体架构设计 该数据可视化平台采用前后端分离的设计模式，后端主要负责数据处理和业务逻辑的实现，前端则负责数据的可视化展示和用户交互。Python和Vue分别作为后端和前端的核心技术，共同支撑起整个系统的运行。 二、后端设计（Python） 数据源：支持多种数据源，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL数据库（如MongoDB）、大数据平台（如Hadoop、Spark）等。这些数据源是BI系统的基础，包...阅读全文
Python多领域场景实战课 快速成为多面手【完结】获课：Python多领域场景实战课 快速成为多面手【完结】Python 是一种功能强大且灵活的编程语言，广泛应用于多个领域。以下是一些常见的应用场景以及每个场景下的具体实践和示例代码，帮助你更好地理解和应用 Python。1. 数据科学与机器学习示例：使用 Scikit-learn 进行线性回归python深色版本import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据集 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2,...阅读全文
获课：youkeit.xyz/13561/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Linux编程是指针对Linux操作系统进行的程序设计。Linux是一种开源的类UNIX操作系统，因其稳定性、安全性和可定制性而广泛应用于服务器、嵌入式系统和桌面环境。以下是Linux编程的一些关键方面：编程语言：C语言：Linux内核主要用C语言编写，因此C语言是Linux编程中最常用的语言。C++：用于开发更复杂、更大型的应用程序。Python：因其简洁和强大的库支持，常用于脚本编写和快速开发。其他语言：如Java、Go、Ruby等也有相应的Linux支持。开发环境：文本编辑器：如Vim、Emacs、Nano等。集成开发环境（IDE）：如Eclipse、NetBeans、Visual Studio Code等。编译器：如...阅读全文
黑马博学谷推出的AI大模型训练营第二期专注于培养学员在AI大模型应用开发方面的技能。虽然具体的课程安排和内容细节未直接提供，基于类似的培训项目和名称推测，该训练营可能包括但不限于以下几个方面：获课：keyouit.xyz/14257/获取ZY↑↑方打开链接↑↑基础知识：涵盖Python编程语言的基础知识，因为Python是AI开发中最常用的编程语言之一。这可能包括数据类型、控制结构、函数定义等。AI与机器学习基础：介绍人工智能和机器学习的基本概念，如监督学习、非监督学习、强化学习等。大模型理论与实践：深入探讨大型预训练模型（如GPT、BERT等）的原理，以及如何在实际项目中应用这些模型。这可能包含模型的选择、调优（例如Prompt-Tuning）、部署等内容。工具与框架：教授使用流行的AI/...阅读全文
“黑马博学谷-AI大模型训练营2期”是一门专注于人工智能大模型应用开发的线上课程，主要面向希望深入学习AI大模型技术的学员。该课程内容丰富，涵盖了从基础理论到实战应用的多个方面。课程背景与目标黑马博学谷-AI大模型训练营2期是继第一期之后的进阶课程，旨在帮助学员掌握AI大模型的核心技术、开发工具及实际应用场景。课程内容包括Python语言基础、大模型前置知识、Prompt-Tuning方法、提示词工程理论等，并结合金融、电商、物流、新零售、新医疗、大数据等行业的实际项目进行讲解。【LLM大模型深度解析】LlamaI…课程模块与内容基础模块：包括Python语言基础、大模型前置知识、主流模型介绍等。AI大模型入门基础教程学习指南，带你从 …进阶模块：涉及Prompt-Tuning方法、提示词工...阅读全文
机器视觉企业级实战源码获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下为你提供一个简单的机器视觉企业级实战示例代码，使用 Python 和 OpenCV 库进行图像识别与处理，实现一个简单的物体检测功能。假设我们要在图像中检测特定颜色的物体（这里以红色物体为例）。环境搭建确保你已经安装了 Python 和 OpenCV 库。可以使用以下命令安装 OpenCV：bash复制代码pip install opencv-python示例代码python复制代码import cv2import numpy as npdef detect_red_objects(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image_path) # 将图像转换到...阅读全文
Python+微信小程序开发实战(超清完结)Python + 微信小程序开发实战：从后端到前端的完美结合在移动互联网的时代，微信小程序凭借其无需下载安装、跨平台运行等优点，迅速成为了开发者和企业的热门选择。而随着技术的发展，越来越多的开发者选择将后端开发交给 Python，而前端则通过微信小程序来完成，这种开发模式不仅高效，而且易于维护。本文将通过一个实战案例，展示如何结合 Python 与微信小程序，开发一个完整的项目。我们将实现一个简单的微信小程序，与 Python 后端交互，并实现基本的用户注册、登录以及数据展示等功能。一、项目概述我们的项目目标是创建一个基于微信小程序的用户管理系统。小程序提供用户注册、登录功能，同时从后端（Python Flask）获取用户信息并展示。功能模块：用户...阅读全文
黑马AI就业班2024人工智能Python视频课程涵盖了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）等多个领域，旨在培养学员在人工智能领域的就业竞争力。一、课程概述获课：keyouit.xyz/14297/获取ZY↑↑方打开链接↑↑黑马AI就业班2024是一个专注于人工智能领域的培训课程，课程内容包括Python编程、自然语言处理、机器视觉等多个方面。通过系统的学习和实战演练，学员将掌握人工智能领域的核心技术和实战技能，为未来的就业或职业发展打下坚实的基础。二、课程结构课程主要分为两大板块：自然语言处理（NLP）和机器视觉（CV）。以下是具体的课程结构：自然语言处理（NLP）基础与进阶：涵盖NLP的基本概念、文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别等基础知识，以及深度学习在NLP中的应用、Tra...阅读全文
慕课Python爬虫系统入门与多领域实战获课：789it点top/5773/获取ZY↑↑方打开链接↑↑介绍几个Scrapy爬虫文件模板. 基础Spider模板文件名：my_spider.py内容：Pythonimport scrapyclass MySpider(scrapy.Spider): name = 'my_spider' start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): # 你的解析逻辑 pass说明：这是Scrapy中最基本的Spider模板，适用于简单的爬取任务。2. CrawlSpider模板文件名：crawl_spider.py内容：Pythonimport scrapyfrom scrapy....阅读全文
获课：789it.top/14033/经典计算机视觉核心技术与算法 – 重温经典，扎实 AI 根基计算机视觉是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理图像和视频数据。经典计算机视觉技术为现代 AI 奠定了基础，掌握这些核心技术和算法对于深入理解计算机视觉至关重要。本文将带你重温经典计算机视觉的核心技术与算法，帮助你扎实 AI 根基。1.图像处理基础图像表示：图像通常表示为像素矩阵，每个像素包含颜色信息（如 RGB 值）。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程。python复制import cv2 image = cv2.imread('image.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)图像滤波：均值滤...阅读全文
https://97it.top/13855/ 摘要 继承是面向对象编程（OOP）的核心概念之一，它允许一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法。成员方法作为类的重要组成部分，在继承过程中表现出独特的特点和行为。本文深入探讨了继承中成员方法的特点，包括方法的继承、覆盖、重载以及多态性等。通过分析这些特点在不同编程语言中的表现，本文揭示了成员方法在继承体系中的作用机制，并讨论了其在软件设计中的应用和优化策略。 1. 引言 面向对象编程（OOP）通过类和对象的概念，为软件开发提供了一种结构化和模块化的方法。继承作为OOP的重要特性，允许开发者通过扩展已有的类来创建新的类，从而提高代码复用性和开发效率。成员方法作为类的行为表示，在继承过程中表现出继承、覆盖、重载和多态等特性。这些特性不仅影响...阅读全文
获课：789it.top/14033/YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，以其速度和准确性著称。与传统的目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题，直接在一张图像上预测边界框和类别概率。本文将详细介绍YOLO算法的原理，并通过实战演示如何使用YOLO进行目标检测。1. YOLO算法简介1.1 YOLO的核心思想YOLO将输入图像划分为一个S×S的网格（grid），每个网格负责检测中心点落在该网格内的目标。每个网格预测：B个边界框（Bounding Boxes）：每个边界框包含5个值（x, y, w, h, confidence）。(x, y)：边界框的中心坐标。(w, h)：边界框的宽度和高度。confidence...阅读全文
2024新版C++8天零基础入门到精通获课地址：www点bcwit点top/13489/获取ZY↑↑方打开链接↑↑文章中讲到的变量的基础使用和变量的特征变量是编程语言中用于存储数据的基本构建块。它们允许程序员为数据分配名称，并在程序的不同部分使用这些名称来引用数据。以下是关于变量的基础使用和特征的详细介绍：变量的基础使用1. 声明变量在大多数编程语言中，你需要先声明一个变量，告诉编译器或解释器你打算使用这个变量。每个变量都有一个类型（如整数、浮点数、字符串等），这决定了它可以存储的数据种类。示例：python深色版本# Python中声明变量，Python是一种动态类型语言，不需要显式声明类型age = 25name = "Alice"c深色版本// C++中声明变量，C++是一种静态类型...阅读全文
LLM算法工程师全能实战营（包更新）获课：aixuetang.xyz/14307/获取ZY↑↑方打开链接↑↑成为一名全能的大型语言模型（LLM）算法工程师需要掌握多个领域的知识和技能，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、数据结构与算法设计、编程能力以及对特定工具和技术栈的熟悉。以下是一些关键领域和技能点：1. 基础理论数学基础：概率论、线性代数、微积分等。计算机科学基础：数据结构、算法分析、操作系统原理、网络原理。2. 机器学习与深度学习掌握经典机器学习算法如决策树、支持向量机等。深入理解神经网络架构，包括但不限于RNN, LSTM, GRU, Transformer等。熟悉深度学习框架，例如TensorFlow, PyTorch等。3. 自然语言处理（NLP）文本预处...阅读全文
2024，Python爬虫系统入门与多领域实战（完结）获课：www.999it.top/5773/Python爬虫系统是自动化数据采集的强大工具，广泛应用于多个领域，如市场分析、学术研究、新闻聚合等。对于初学者来说，理解Python爬虫的基本原理和构建一个简单的爬虫系统是非常重要的第一步。接下来，我们将介绍如何入门Python爬虫，并探讨其在不同领域的应用。Python爬虫入门1.环境搭建安装Python：确保你的计算机上安装了最新版本的Python。安装依赖库：常用的Python爬虫库包括requests（用于发送HTTP请求）、BeautifulSoup或lxml（用于解析HTML），以及Scrapy（一个功能强大的框架）。2.学习基础概念HTTP协议：了解HTTP方法（GET, PO...阅读全文
Python爬虫系统入门与多领域实战1. 引言随着互联网的快速发展，数据已经成为一种重要的资源。Python 作为一种简单易学且功能强大的编程语言，在爬虫领域有着广泛的应用。“获课”本文将从 Python 爬虫的基础知识入手，itxt.top/5773/ 逐步深入探讨其在不同领域的实战应用，帮助读者掌握爬虫技术并应用于实际项目中。2. Python 爬虫基础2.1 爬虫的概念与工作原理爬虫（Web Crawler）是一种自动抓取网页内容的程序。其工作原理通常包括以下几个步骤：发送请求：向目标网站发送 HTTP 请求。获取响应：接收服务器返回的 HTML 页面。解析内容：从 HTML 中提取所需的数据。存储数据：将提取的数据保存到本地或数据库中。2.2 Python 爬虫常用库Requests...阅读全文
互联网人副业指南 传授思维与方法 启动你的首个项目｜更新完结获课：jzit点top/4820/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在互联网时代，副业已成为许多人增加收入、拓宽职业道路的重要途径。为了成功开展副业，掌握一系列必备技能至关重要。以下是对互联网时代副业必备技能的整理总结：一、基本计算机操作技能操作系统与办公软件：熟悉Windows或MacOS操作系统，掌握Word、Excel、PowerPoint等基本办公软件的使用。这些技能不仅在日常工作中不可或缺，也是开展副业所必需的。网络基础：了解互联网基础知识，如网络连接、浏览器使用、搜索引擎等，以便更高效地获取信息和交流。二、网络营销与社交媒体运营内容创作：具备撰写文章、拍摄视频或制作音频等内容创作能力，以吸引和留住目标受众。社交媒体管理：熟悉微...阅读全文
基因法是分库分表场景中解决多维度查询问题的核心设计策略，其核心思想是**将非分片键的查询信息（基因）嵌入到分片键中**，使得非分片键的查询也能直接定位到目标分片，避免跨库扫描和全表路由的问题。 --- ### 一、基因法的核心原理 1. **基因嵌入机制** • 通过将非分片键的**部分特征值（基因）**嵌入到分片键中，使得分片键同时携带多个维度的信息。例如：订单号中嵌入用户ID的末几位二进制位，使得按用户ID查询时可直接定位分片。 • **数学基础**：基于模运算特性，例如 `N % 16` 的结果仅由N的二进制末4位决定。因此，通过将用户ID的末4位嵌入订单号末4位，可实现两者的分片路由结果一致。 2. **分片键设计** • 若分片数为 `2^n`（如16库64表），基因位数取 `n`...阅读全文
https://97it.top/5773/ 摘要 随着互联网的广泛应用，SSL证书作为保障网络通信安全的重要技术手段，其验证机制的可靠性直接关系到用户数据的安全性和隐私保护。本文深入探讨了SSL证书验证的原理、过程以及当前面临的挑战，分析了证书颁发机构（CA）的作用、数字签名技术的应用以及证书链验证的重要性。同时，本文还对现有的SSL证书验证机制进行了安全性分析，并提出了改进建议，以期为提升SSL证书验证的安全性和可靠性提供理论支持和实践指导。 关键词 SSL证书；证书验证；数字签名；证书颁发机构；安全性 一、引言 在现代互联网应用中，SSL/TLS协议被广泛用于保护网络通信的安全性。SSL证书作为该协议的核心组件，通过加密和身份验证机制确保数据传输的保密性和完整性。然而，SSL证书验证过...阅读全文
Python Flask 全流程全栈项目实战(完结无秘)获课地址：789it.top/4964/创建一个全流程全栈的Python Flask项目涉及从前端到后端，以及数据库和部署的各个方面。以下是一个简化的步骤指南，用于构建一个基本的Flask全栈项目。1. 项目规划确定项目需求：功能、用户故事、技术栈等。设计数据库模型：确定需要存储的数据及其关系。2. 环境准备安装Python和pip。创建虚拟环境：python -m venv venv激活虚拟环境：在Linux/Mac上使用source venv/bin/activate，在Windows上使用venv\Scripts\activate。3. 安装Flask和相关依赖bash复制pip install Flask pip instal...阅读全文
路飞学城Python全栈开发（中级）获课：www.999it.top/2467/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Python全栈开发不得不学的理由及市场需求一、为什么选择Python全栈开发？1. 简洁易读的语法Python以简洁和易于理解著称，这使得它成为初学者的理想选择。其清晰的语法规则减少了学习曲线，让开发者能够更快地上手，并且专注于解决问题而不是语言本身。2. 强大的社区支持Python拥有一个庞大而活跃的全球社区，提供了丰富的开源库、框架和技术文档。遇到问题时，可以轻松找到解决方案或求助于其他开发者。3. 广泛的应用领域Web开发：Django、Flask等框架为构建安全可靠的网站提供了坚实的基础。数据科学与机器学习：如Pandas、NumPy、Scikit-Learn、TensorF...阅读全文
2024新版-AI+JavaWeb开发入门，Tlias教学管理系统项目实战获课♥》789it.top/14255/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI+JavaWeb 开发入门的系统性学习路径和实践指南，结合现代技术栈与典型应用场景：一、核心知识体系1. AI 基础能力算法选型：分类 / 回归：线性模型、SVM（Java 实现库：Apache Commons Math）深度学习：DL4J（Java 版深度学习框架）、TensorFlow Lite（移动端部署）自然语言处理：OpenNLP（Java NLP 库）、Hugging Face Transformers（REST API 调用）数据处理：数据清洗：Apache Spark（Java API）特征工程：Scikit-learn（通过 Pyt...阅读全文
获课：weiranit.fun/14437/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1.1 AI Agent 概述课程开篇，通过丰富的案例，从日常生活中的智能语音助手，到工业领域的智能机器人，全面介绍 AI Agent 的定义与特性。详细讲解 AI Agent 的自主性、反应性、主动性和社会性，剖析这些特性如何在不同场景中发挥作用，帮助学员对 AI Agent 形成直观认识。此外，深入探讨 AI Agent 与传统 AI 系统的区别，突出 AI Agent 在交互性和适应性方面的优势。1.2 AI Agent 分类与应用场景根据功能和应用领域，对 AI Agent 进行系统分类，包括任务型 Agent、对话型 Agent、探索型 Agent 等。针对每一类 Agent，结合具体案例，如电商客服场景中的任务...阅读全文
https://97it.top/13512/ 摘要 RFM 模型是一种经典的用户价值分析工具，通过分析用户的近期购买行为（Recency）、购买频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度，将用户进行分类，从而帮助企业更好地了解用户行为，制定更有效的运营策略。本文从 RFM 模型的理论基础出发，详细探讨了其在数据分析项目中的应用，包括数据预处理、RFM 值计算、用户分层和策略制定等关键步骤。通过深入分析这些内容，本文旨在为数据分析师和企业决策者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地利用 RFM 模型提升客户留存率和转化率。 1. 引言 在现代商业环境中，客户关系管理（CRM）是企业成功的关键因素之一。RFM 模型作为一种基于客户消费行为的分析工具，已被广泛应用于客户细分和...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《浅谈Tox之二》，作者：Moonriver1. 配置加载tox.ini并将其与命令行和操作系统环境变量中的选项合并。2. 包装（可选）通过调用python setup.py sdist创建当前项目的源代码版本库。 注意对于此操作，Python环境将与安装tox时的相同（因此需要确保tox包含构建依赖项）。对于没有setup.py的应用程序项目，跳过此步骤。 rally_openstack/tox.ini minversion 定义运行所需的最低版本。skipsdist = false（true | false） 指示是否执行打包操作的标志。当将tox用于应用程序而不是库时，设置为true。envlist（逗号分隔值） 确定要使用tox的环境列表是按以下顺序进行...阅读全文
获课♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从LLaMA3微调到RAG架构实战，五阶段路径+行业案例解析：金融客服响应提速87%，制造业库存周转率提升18%，医疗诊断融合多模态技术，助你构建企业级AI Agent竞争力。内容由DeepSeek-R1模型生成以下是针对AI Agent 全栈 / 全流程 / 企业级落地实战的系统化指南，结合技术架构、实施路径与行业案例进行结构化整理：一、AI Agent 技术栈全景图1. 核心技术模块模型层：LLM（LLaMA3、GPT-4、Claude2）微调与部署多模态模型（BLIP-2、Segment Anything）集成领域专用模型（金融 NLP、医疗影像分析）框架层：对话框架：LangChain、Rasa、Botpress多轮对...阅读全文
获课：Django＋小程序技术打造微信小程序助手（完结无秘）Django + 小程序技术：构建全栈应用Django 是一个高效、灵活的 Python Web 框架，适合快速开发后端应用。结合微信小程序的前端能力，可以构建功能强大的全栈应用。本文将详细介绍如何使用 Django 开发后端服务，并与微信小程序前端结合，实现一个完整的全栈项目。1.项目概述我们将开发一个简单的“图书管理”系统，用户可以通过微信小程序查看图书信息、添加评论等。项目分为两部分：后端：使用 Django 提供 RESTful API，支持图书和评论的增删改查。前端：使用微信小程序框架开发用户界面，调用后端 API 实现功能。2.技术栈后端：DjangoDjango REST Framework（DRF）SQLite/My...阅读全文
Python数据分析数据分析：从入门到精通数据分析是通过对数据进行收集、清洗、处理和分析，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和优化业务流程。本文将详细介绍数据分析的基本概念、流程、工具和技术，帮助你从入门到精通数据分析。1.数据分析的基本概念数据分析的定义：数据分析是通过统计和逻辑技术对数据进行处理，以发现有用信息、形成结论和支持决策的过程。数据分析的类型：描述性分析：描述数据的现状和特征，如平均值、中位数、分布等。诊断性分析：分析数据背后的原因，找出问题的根源。预测性分析：基于历史数据预测未来趋势和结果。规范性分析：提供优化建议和决策支持。2.数据分析的流程数据分析通常包括以下几个步骤：明确目标：确定分析的目标和问题，明确需要回答的业务问题。数据收集：从各种来源（如数据库、API、日志...阅读全文
获课：quangneng.com/5365/Python 版本说明与爬虫库介绍1. Python 版本说明1.1 Python 2 与 Python 3 的主要区别Python 2 和 Python 3 是 Python 语言的两个主要版本，它们之间存在一些不兼容的差异。以下是它们的主要区别：print 函数:Python 2: print "Hello, World!"Python 3: print("Hello, World!")整数除法:Python 2: 5 / 2 结果为 2Python 3: 5 / 2 结果为 2.5Unicode 支持:Python 2: 字符串默认是 ASCII，需要使用 u"..." 表示 Unicode 字符串。Python 3: 字符串默认是 Unic...阅读全文
https://97it.top/4312/ 摘要 逻辑回归是机器学习中经典的分类算法之一，而梯度下降是实现逻辑回归参数优化的核心方法。本文通过具体案例，详细介绍了如何使用Python实现逻辑回归模型，并结合梯度下降策略进行参数优化。文章首先回顾了逻辑回归和梯度下降的基本原理，然后通过代码示例展示了模型的实现过程，并对不同梯度下降策略的性能进行了对比分析。最后，总结了梯度下降策略在实际应用中的优化技巧和注意事项，为读者提供了一个完整的实战指南。 1. 引言 逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法，其目标是通过学习数据特征与标签之间的关系，构建一个能够对新样本进行分类的模型。梯度下降作为一种高效的优化算法，被广泛用于逻辑回归的参数优化。本文将通过Python实现逻辑回归模型，并结合批...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《浅谈Tox之一》，作者：MoonriverWhat is tox?tox是通用的virtualenv管理和测试命令行工具，可用于： 使用不同的Python版本和解释器检查您的软件包是否正确安装在每个环境中运行测试，配置您选择的测试工具充当持续集成服务器的前端，大大减少了样板文件并合并了CI和基于shell的测试。Basic example首先，使用pip install tox安装tox。 然后将项目以及测试环境的基本信息放入位于setup.py文件旁边的tox.ini文件中：只需输入：tox，如上图tox.ini文件所示，即可对当前项目进行sdist打包，创建两个Python2.7和Python3.6的virtualenv环境，将sdist软件包安装到环境中...阅读全文
点击下载：百度网盘第1章 2020版 第一章 移动端Python爬虫进阶实战课程导学介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、学会这些技能能做什么，对公司业务有哪些帮助，对个人有哪些帮助。介绍目前app数据抓取有哪些困难，面临的挑战，本实战课程会利用哪些工具来解决这些问题，以及本实战课程的特点 ......1-1 移动端python爬虫进阶实战-2020版导学 试看第2章 2020 第二章 u2自动化抓取开发环境搭建介绍uiautomator2移动端自动化工具包含的核心模块，移动端自动化抓取开发环境的搭建，分别介绍windows平台和ubuntu平台通过uiautomator2连接移动设备，并介绍离线安装uiautomator2安装包2-1 u2自动化抓取工具介绍 试看2-2 u2通信流程介绍 ...阅读全文
Python主讲移动端自动化测试框架Appium 从基础到项目实战（完）拼课》》》❤ 789it.top/3579/Appium：Python实现的移动端自动化测试框架什么是Appium？Appium是一个开源的跨平台移动应用自动化测试框架，支持iOS、Android和Windows平台的原生、混合和移动Web应用程序测试。它采用客户端-服务器架构，使用WebDriver协议驱动各种移动设备，已经成为移动端自动化测试领域的主流解决方案。Appium的核心特性跨平台支持：同一套API可同时用于iOS和Android平台测试多语言支持：包括Python、Java、Ruby、JavaScript等不依赖移动平台：不需要重新编译或修改被测应用开源免费：完全免费使用，拥有活跃的开发者社区与Seleni...阅读全文
获课：789it.top/4750/AI大模型全栈工程师是指能够在人工智能领域，特别是涉及到大规模AI模型的研发和应用的各个技术层面上，具有较强技术能力的工程师。这个角色要求具备广泛的知识面和技术背景，能够在多个领域之间切换并协作。AI大模型全栈工程师的职责和能力要求一般包括：1.数据处理与预处理数据清洗、数据标注、数据增强等，确保输入数据的质量。设计和实现数据流和ETL（Extract, Transform, Load）管道。能够处理多种类型的数据（文本、图像、视频、音频等）。2.算法与模型开发深入理解各种机器学习和深度学习算法（例如：监督学习、无监督学习、强化学习等）。熟悉当前流行的大模型架构（如GPT、BERT、Transformer、T5、ResNet等）。能够设计和训练自定义的大规...阅读全文
Python+微信小程序开发实战(超清完结)获课：789it.top/5101/获取ZY↑↑方打开链接↑↑对小程序、API、运营中心三个子系统的详细介绍：一、小程序子系统定义：小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它嵌入在微信等平台上，为用户提供了便捷的服务和体验。特点：轻量级：无需下载和安装，不占用手机存储空间。即用即走：用户可以随时打开和使用，无需担心应用占用手机资源。社交属性：小程序可以与微信等社交平台无缝连接，实现社交分享和传播。框架：小程序通常使用特定的框架（如MINA框架）进行开发，该框架包括视图层和逻辑层，通过数据绑定实现界面更新。开发者可以使用WXML、WXSS和JavaScript等语言进行开发。应用场景：小程序广泛应用于电商、餐饮、游戏、教育等领域，为用户提供便捷的服...阅读全文
获课:789it.top/2096/Python 是数据分析领域中最常用的编程语言之一，因为它提供了强大的库和工具，能够高效地进行数据清洗、分析、可视化以及机器学习建模等工作。以下是 Python 数据分析的常见步骤和工具：1.安装常用的库在进行数据分析时，一些常用的 Python 库包括：NumPy：用于数值计算和数组处理。Pandas：用于数据操作，特别是数据清洗和结构化数据处理。Matplotlib：用于数据可视化。Seaborn：基于 Matplotlib 的高级数据可视化库。SciPy：提供高级的数学、科学和工程计算。Scikit-learn：用于机器学习建模和数据预处理。可以通过以下命令安装：bashpip install numpy pandas matplotlib seab...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期是一个专注于AI大模型应用开发的培训课程。根据可获取的信息，该训练营的内容涵盖了多个方面，旨在帮助学员深入学习并掌握AI大模型的应用开发技巧。以下是该训练营的一些关键内容和结构：获课：keyouit.xyz/14257/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Python语言基础：作为大模型开发的基础，训练营提供了多节关于Python语言的课程（如001-大模型必备Python语言.mp4等）。前置知识：包括了对大模型相关的基础知识和技术的介绍，例如006-大模型前置知识.mp4等。应用工具实战：教授如何使用不同的工具进行大模型的应用开发，如010-大模型应用工具实战.mp4等。大模型开发入门及进阶：从入门到高级的课程设置，涵盖主流大模型介绍、Prompt-Tuning方...阅读全文
获课♥》jzit.top/3299/在Python Web自动化测试领域，Selenium3、Pytest以及Allure的结合使用，为测试工程师们带来了诸多创新应用。以下是对这三者在自动化测试中创新应用的详细探索：Selenium3：Web自动化测试的核心驱动力跨浏览器与跨平台兼容性：Selenium3支持多种主流浏览器（如Chrome、Firefox、Edge等）和操作系统，确保测试能够覆盖更广泛的用户群体。丰富的API与工具集：Selenium3提供了丰富的API和工具集，支持元素定位、页面交互、截图、日志记录等多种功能，满足复杂的测试需求。Selenium Grid支持：通过Selenium Grid，可以在多台机器上并行运行测试，显著缩短测试周期，提高测试效率。Pytest：提升测...阅读全文
--- Hugging Face 的 transformers 库是自然语言处理（NLP）领域的核心工具库，它简化了预训练模型的加载、训练和应用流程。以下是其核心功能与使用场景的详细说明： 1. 核心功能 (1) 预训练模型的“一站式”调用 支持模型类型：BERT、GPT、T5、RoBERTa、DeepSeek 等几乎所有主流架构。 直接加载模型与分词器： python Copy Code from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base") # 加载模型 tokenizer = AutoTokenizer.f...阅读全文
AI大模型入门课程2025年AI大模型入门课程全攻略：从零基础到实战应用人工智能领域正经历着前所未有的变革，“获课”大模型技术已成为推动这一变革的核心引擎。itxt.top/14463/ 随着ChatGPT、Sora等大模型的火爆出圈，AI大模型相关岗位需求激增，薪资水平持续走高。本文将为初学者提供一份全面的AI大模型入门学习指南，涵盖从基础理论到实战应用的全套学习路径，帮助您系统掌握这一前沿技术，把握时代机遇。一、AI大模型学习基础准备踏入AI大模型领域的第一步是建立坚实的数学和编程基础。数学作为人工智能的基石，需要重点掌握三个核心领域：线性代数、微积分以及概率与统计。线性代数中的矩阵运算、特征值与特征向量等概念是理解神经网络权重更新的关键；微积分的导数与梯度则为优化算法提供了理论支持；而...阅读全文
获课：weiranit.fun/13962/获取ZY↑↑方打开链接↑↑新阁教育-最新智能化上位机框架课课程简介“新阁教育-最新智能化上位机框架课”是一门专注于智能化上位机开发的高级课程，旨在帮助学员掌握最新的上位机开发框架和技术。课程内容涵盖从基础到高级的上位机开发技能，适合有一定编程基础和工业自动化兴趣的学员。课程内容基础入门上位机开发概述常用开发工具介绍（如Visual Studio、Qt、C#等）工业自动化系统简介框架学习最新智能化上位机框架介绍框架架构与设计理念框架的核心组件与模块开发实践使用框架进行项目搭建数据采集与处理实时监控与报警系统开发高级功能多线程与异步编程网络通信与协议解析数据库集成与数据存储智能化应用机器学习与数据分析在上位机中的应用智能化算法集成自动化控制与优化项目...阅读全文
https://97it.top/13948/ 摘要 输入输出操作、变量赋值以及算术运算符是编程语言中最基础且核心的功能模块。它们是构建复杂程序逻辑的基石，直接影响程序的可读性、效率和功能实现。本文以Python语言为例，深入探讨输入输出操作、变量赋值机制以及算术运算符的使用方法和特性。通过具体实例分析，本文展示了这些基础功能在实际编程中的应用，并讨论了它们在不同场景下的优化策略和注意事项，旨在为Python初学者和开发者提供清晰的指导和参考。 1. 引言 在计算机编程中，输入输出操作、变量赋值和算术运算符是程序设计的基础。它们是实现数据交互、存储和计算的核心工具。Python作为一种简洁且功能强大的编程语言，提供了丰富而灵活的输入输出机制、变量赋值方式和算术运算符。这些功能不仅易于理解和使...阅读全文
计算机基础——更适合程序员的编程必备基础知识计算机基础——更适合程序员的编程必备知识体系1. 为什么程序员需要扎实的计算机基础？在LeetCode刷题能轻松AC，“获课”itxt.top/491/ 但面对系统设计却无从下手？能熟练使用框架开发，却不理解底层运行机制？计算机基础正是解决这些问题的钥匙——它决定了你是"API调用工程师"还是真正的"系统构建者"。2. 程序员必备的四大计算机基础领域（1）计算机组成原理——理解机器的语言核心知识点：数据表示：补码/浮点数/IEEE 754标准（为什么0.1+0.2≠0.3？）CPU工作原理：时钟周期/流水线/分支预测存储体系：SRAM vs DRAM/局部性原理/缓存行(Cache Line)I/O系统：DMA/中断机制/零拷贝技术程序员视角的实践...阅读全文
MongoDB 是一个开源的非关系型数据库（NoSQL），以其灵活的文档数据模型、高可扩展性和强大的查询功能而受到广泛关注。与传统的关系型数据库不同，MongoDB 不需要预先定义严格的表结构，数据以 BSON（Binary JSON）格式存储，这种格式结合了 JSON 的可读性和二进制的高效性，使得数据的存储和检索更加便捷。获课：keyouit.xyz/2859/获取ZY↑↑方打开链接↑↑bash复制代码复制代码bash复制代码复制代码bash复制代码bash复制代码复制代码bash复制代码复制代码bash复制代码bash复制代码javascript复制代码javascript复制代码javascript复制代码javascript复制代码javascript复制代码复制代码javascr...阅读全文
获课：youkeit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于各种深度学习任务，包括图像处理。卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是图像处理中最常用的一种深度学习模型。以下是关于使用 TensorFlow 和 CNN 进行 AI 图像处理的详细介绍：1. TensorFlow 概述TensorFlow 是一个端到端的开源平台，适用于从研究原型到生产部署的机器学习任务。其主要特点包括：灵活性：支持从简单的线性回归到复杂的深度学习模型的构建。可扩展性：可以在 CPU、GPU、TPU 等多种硬件上运行。社区与生态系统：拥有庞大的社区和丰富的工具生态系统，如 TensorB...阅读全文
咕P-P5:全栈测试Python自动化（进阶班）｜价值7800元｜完结无密获课：666it点top/3348/获取ZY↑↑方打开链接↑↑如何利用Python自动化测试框架进行Web应用测试？利用Python自动化测试框架进行Web应用测试是一个高效、可靠的方法，它可以帮助开发者在开发过程中快速发现并修复问题，确保Web应用的质量和稳定性。以下是如何利用Python自动化测试框架进行Web应用测试的详细步骤：一、选择合适的自动化测试框架Python提供了多种自动化测试框架，如Selenium、pytest、unittest等，这些框架各有特点，适用于不同的测试场景。对于Web应用测试来说，Selenium是最常用的选择之一。它支持多种浏览器和操作系统，能够模拟用户操作，进行功能测试、兼容性测试...阅读全文
获课：weiranit.fun/13872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑马士兵是马士兵教育的创始人。1994-1999 年就读于清华大学，他笃信学习改变人生，致力于成为广大 IT 人的职业生涯引路人，目前正致力于打造像面授一样高质量的网课平台。马士兵教育与嵌入式物联网工程相关内容课程体系中的嵌入式物联网相关课程5：马士兵教育有完善的课程体系，虽未明确强调嵌入式物联网单独课程，但在其涵盖的多个热门领域中，如大数据、人工智能等课程中会有与物联网相关技术结合的部分，例如在涉及传感器数据处理、网络通信等内容时，会与嵌入式物联网领域有一定的关联性。相关师资力量2：马士兵教育有一些讲师具备嵌入式物联网相关经验，如肖斌老师，连续三年担任北京某兵器研究所嵌入式软件开发顾问，精通 Linux C/C++ 编程...阅读全文
项目概述该项目的目标是通过后端采用Django框架，前端使用微信小程序的技术栈，创建一个功能完善的微信小程序助手。这个小程序可以用于各种场景，如信息查询、服务预约等。主要步骤1. Django 后端开发环境搭建：首先需要安装Python和Django，并设置好开发环境。项目结构设计：根据业务需求设计合适的项目结构，包括应用划分、模型设计等。API 开发：利用Django REST framework开发RESTful API，提供数据接口给微信小程序。用户认证与权限管理：实现安全的用户认证机制，比如JWT（JSON Web Token），并合理设置权限控制。2. 微信小程序前端开发基础知识学习：了解微信小程序的基本构成，包括WXML（类似HTML）、WXSS（类似CSS）、JS（逻辑层）等。...阅读全文
