AI大模型应用开发入门-LangChain开发RAG增强检索生成
检索增强生成（RAG）是一种结合“向量检索”与“大语言模型”的技术路线，能在问答、摘要、文档分析等场景中大幅提升准确性与上下文利用率。
本文将基于 LangChain 构建一个完整的 RAG 流程，结合 GVector 作为向量数据库，并用 LangGraph 构建状态图控制流程。
大语言模型初始化（llm_env.py ...
Python 潮流周刊#106：PEP-734 正式接纳，多解释器时代来临(摘要)
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本期共分享 ...
pytorch入门 - VGG16神经网络
1.VGG16背景介绍
VGG16是由牛津大学Visual Geometry Group(VGG)在2014年提出的深度卷积神经网络模型，它在当年的ImageNet图像分类竞赛中取得了优异成绩。
VGG16的主要贡献在于展示了网络深度(层数)对模型性能的重要性，通过使用多个小尺寸(3×3)卷积核堆叠来代替大尺寸卷积核，在保持相同感受野的同时减少了参数数 ...
AI大模型应用开发入门-LangChain开发Agent
基于 LangChain 和 GPT-4o-mini 的大模型智能体开发实战
近年来，大模型能力的持续突破，使得构建智能代理（Agent）系统成为开发者追逐的热点。
本文将以 LangChain 框架为核心，结合 GPT-4o-mini 模型，通过接入工具与消息修剪策略，实现一个具备记忆、调用搜索、执行函数能力的智能体。
环境准备与模型初始化
使用 LangCh ...
AI大模型应用开发入门-LangChain开发聊天机器人ChatBot
在大模型应用开发中，状态管理 和 对话追踪 是不可忽视的重要能力，尤其在需要保存上下文、重放对话或进行异步处理时尤为关键。
今天我们来演示如何用 LangChain + OpenAI 的 GPT 模型 + PostgreSQL 搭建一个 具备消息存储能力 的聊天机器人。
技术栈
LangChain（LangGraph 模块）
OpenAI GPT-4o-mini（或任意兼容模型 ...
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import requests
import time
import re
import csv
from datetime import datetime
import os
...
[python]requests VS httpx VS aiohttp
前言
前段时间想着把一个python服务的接口逐渐改成异步的，其中用到requests的地方就要改成httpx或者aiohttp，有点好奇异步请求相较于同步请求有哪些提升，遂做了点小实验。
首先有个服务A提供接口，这个接口会停顿1秒，模拟数据库操作。服务B去请求服务A的这个接口，并把响应返回给客户端C。服务B提供4个接口，这4个接口分 ...
pytorch入门 - AlexNet神经网络
AlexNet背景
AlexNet是2012年由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton提出的深度卷积神经网络架构。
它在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中取得了突破性成绩，将top-5错误率从26%降低到了15.3%，这一成就标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。
AlexNet的成功主要归功于以下几个创新点：
使用ReLU(Rect ...
pytorch入门 - 修改huggingface大模型配置参数
介绍
Hugging Face的Transformers库提供了大量预训练模型，但有时我们需要修改这些模型的默认参数来适应特定任务。
本文将详细介绍如何修改BERT模型的最大序列长度(max_position_embeddings)参数，并解释相关原理和实现细节。
原理
BERT等Transformer模型对输入序列长度有固定限制，这主要由位置编码(position embeddings) ...
python中可变参数与装饰器的例子
python的可变参数
方法定义
#*args是可以传list类型的可变参数，**kwargs是可以传dict的可变参数
def wrapper(*args, **kwargs):
使用示例
def foo(*args, **kwargs):
print 'args = ', args
print 'kwargs = ', kwargs
print '---------------------------------------'
if __name__ == '__main__':
foo ...
Python 潮流周刊#105：Dify突破10万星、2025全栈开发的最佳实践
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pytorch入门 - 微调huggingface大模型
在自然语言处理(NLP)领域，预训练语言模型如BERT已经成为主流。HuggingFace提供的Transformers库让我们能够方便地使用这些强大的模型。
本文将详细介绍如何使用PyTorch微调HuggingFace上的BERT模型，包括原理讲解、代码实现和逐行解释。
1. 微调原理
1.1 什么是微调(Fine-tuning)
微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任 ...
Django-vue3-admin Windows PyCharm本地部署指南
Django-vue3-admin Windows PyCharm本地部署指南
以下是针对PyCharm IDE优化的部署流程，整合多来源的最佳实践：
一、环境准备
安装Python 3.11+
官方下载安装包，勾选 Add Python to PATH
验证安装：python --version（需显示3.11+）
安装Node.js 18.x LTS
官网下载安装包，验证：node -v
安装PyCharm Professiona ...
pytorch入门 - LetNet5神经网络
1.LetNet5简介
LeNet5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，主要用于手写数字识别。它是早期卷积神经网络的成功应用之一，为现代深度学习模型奠定了基础。LeNet5的名字来源于其发明者LeCun和网络层数(5层)。
LeNet5的主要特点包括：
使用卷积层提取空间特征
使用子采样层(池化层)降低特征维度
...
Manim中三种函数图像类的比较
在 Manim 库中，FunctionGraph、ImplicitFunction 和 ParametricFunction 都是用于绘制函数图像的类，但它们的适用场景、输入形式和实现方式有显著区别。
以下是详细对比：
1. FunctionGraph
用途：绘制 显式函数 ($ y = f(x) $) 的图像（单值函数）。
输入要求：
接受一个 一元函数 ($ f(x) \() 和 (\) x $) 的范围（如x_ ...
Python 基于http.server模块实现简单http服务
测试环境
win11专业版
python 3.9
代码实现
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import traceback
import uuid
from http.server import HTTPServer, ThreadingHTTPServer, BaseHTTPRequestHandler
from urllib.parse import urlparse, parse_qs
class MyHTTPRequestHandler(BaseHTTPRequestHandler):
def _sen ...
一文速通 Python 并行计算：12 Python 多进程编程-进程池 Pool
一文速通 Python 并行计算：12 Python 多进程编程-进程池 Pool
摘要：
在Python多进程编程中，Pool类用于创建进程池，可并行执行多个任务。通过map、apply等方法，将函数和参数分发到子进程，提高CPU利用率，简化进程管理，便于资源复用。适用于CPU密集型场景。
关于我们更多介绍可以查看云文档：Freak 嵌入式工作室云文 ...
manim边做边学--参数化曲线
在数学可视化领域，参数方程提供了一种灵活描述曲线的方式。
Manim库中的ParametricFunction类正是为此而生，它允许用户通过参数方程创建各种复杂的二维和三维曲线。
ParametricFunction的核心作用是将数学参数方程转换为可视化的曲线。与普通函数不同，参数方程使用独立参数t表示曲线上点的坐标：
x = f(t)
y = g(t)
z = h ...
manim边做边学--隐函数图像
在数学可视化中，显函数$ y=f(x) $相对容易处理，但 隐函数 $ F(x,y)=0 $ 的绘制则更具挑战性。
Manim库中的ImplicitFunction类专门用于解决这个问题，它能够高效地绘制各种复杂的隐函数曲线。
ImplicitFunction的典型应用场景包括：
高等数学教学：绘制圆锥曲线（椭圆、双曲线）、心形线、双纽线等
工程应用：可视化等值 ...
Ubuntu部署tensorflow（CPU/GPU）方法
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
在文章部署CPU与GPU通用的tensorflow：Anaconda环境以及部署可使用GPU的tensorflow库中，我们已经介绍了Windows平台下，配置CPU、GPU版本的tensorflow库的方法；而在本文中，我们就介绍一下在Linux ...
