AI代理入门指南概述人工智能（AI）已彻底改变了我们的生活、工作和互动方式，成为现代科技的核心。AI代理是AI领域的基础概念，赋予机器决策、解决问题和适应变化的能力。本教程将全面介绍AI代理，涵盖AI、机器学习和编程语言的基础知识，以及基于代理的建模和仿真。什么是AI代理？AI代理是利用AI技术感知环境、做出决策并采取行动以实现目标的软件程序。其复杂程度各异，从简单的聊天机器人到复杂的自动驾驶汽车。AI和机器学习基础在深入学习AI代理之前，了解AI和机器学习的基础知识至关重要：人工智能（AI）：AI致力于

编写整洁的Python代码是构建易于维护和扩展的应用程序的关键。Python强调可读性，因此，编写干净的代码至关重要。本文将分享19个技巧，帮助您编写更简洁、更高效、更易维护的Python代码，提升代码可读性。1.使用有意义的变量和函数名变量名应清晰地反映其用途。避免使用单字符变量或含糊不清的名称。不良示例：x=10良好示例：item_count=102.保持函数简洁且专注每个函数应只执行一个特定任务。不良示例：defprocess_data():fetch_data()validate_data()sa

Python3.5版本引入的类型提示增强了代码可读性，方便多人协作开发。类型提示的必要性在强类型语言（如Java、C++）中，依赖注入（DI）至关重要，但在弱类型语言中难以实现。DI的核心思想是：类不依赖于具体实现，而是依赖于抽象接口，因为接口比实现更稳定。错误示范：classGasStation:deffill_tank(self,car,amount):car.fill(amount)此例中，加油站只能为特定类型的汽车加油，且缺乏类型定义，可能

当涉及到在python中同时运行多个任务时，concurrent.futures模块是一个强大而简单的工具。在本文中，我们将探讨如何使用threadpoolexecutor并行执行任务，并结合实际示例。为什么使用threadpoolexecutor？在python中，线程非常适合i/o操作占主导地位的任务，例如网络调用或文件读/写操作。使用threadpoolexecutor，您可以：同时运行多个任务无需手动管理线程。限制活动线程的数量以避免系统不堪重负。使用其直观的api轻松收集结果。示例：并行运行任务

第15天：仓库困境这个谜题并不太难，我发现自己只是做了很多函数以及很多if语句和循环。今天我对2D网格导航有点厌倦了，因此很晚才发布这篇文章（我不得不休息一天）。您一如既往地可以在这里找到我的解决方案。再说一次，今天没什么值得讨论的重大问题。主要概念是：a)在网格中循环导航指令以确定移动方向。b）跟踪盒子的位置，并检查我们的下一步移动是墙还是盒子，如果是盒子，检查我们是否可以移动盒子。第2部分：a)应用相同的逻辑，只是使用不同的参数，能够按照谜题说明同时移动两个盒子。主要功能：查找框：find_boxes

在当今容器化部署的世界中，高效构建和部署后端应用程序至关重要。fastapi已成为创建快速、高性能api的最流行的python框架之一。为了管理依赖关系，我们还可以利用uv（包管理器）作为一个方便的工具。紫外线我假设您之前已经在本地安装了uv和docker。现在，我们可以通过使用以下命令初始化我们的项目来继续创建我们的应用程序：uvinitsimple-appuv将创建以下文件：simple-app/├──.python-versi

我现在正在攻读硕士学位，我一直想找到方法来减少每天的学习时间。瞧！这是我的解决方案：使用amazonbedrock创建一个学习伙伴。我们将利用amazonbedrock来利用gpt-4或t5等基础模型(fm)的力量。这些模型将帮助我们创建一个生成式人工智能，可以回答用户对我的硕士课程中各种主题的查询，例如量子物理、机器学习等。我们将探索如何微调模型、实施高级提示工程，并利用检索增强生成(rag)为学生提供准确的答案。让我们开始吧！第1步：在aws上设置您的环境首先，请确保您的aws账户已设置有访问amaz

pip安装失败的常见原因用户在Windows7系统上使用pip安装时遇到了问题，在使用PyCharm和cmd...

理解Django的CSRF...

本指南详细介绍如何使用非超级用户权限在PostgreSQL中创建数据库，并配置始终连接到该数据库，无需超级用户登录。此方法对希望独立管理PostgreSQL数据库的开发者和用户非常实用。目标：创建名为"乌龟演示"(tortoise-demo)的新数据库。为非超级用户角色"testuser"赋予创建和访问该数据库的权限。无需切换到超级用户即可直接连接到"乌龟演示"数据库。配置PostgreSQL使"testuser"登录时自动连接到"乌龟演示"数据库。步骤一：赋予"testuser"必要的权限在创建数据库前

本文介绍如何在本地环境中使用GCS模拟器，以便在CloudRun上构建使用Flask操作GoogleCloudStorage(GCS)的应用程序。模拟器选择我们采用fsouza/fake-gcs-server作为GCS模拟器。示例代码及设置示例代码已上传至GitHub仓库（flask-gcs），详细步骤请参考仓库中的README.md文件。通过克隆仓库并运行makeup命令即可快速搭建本地环境，实现文件的上传、下载和删除操作。docker-compose.yml配置为了在Flask容器中使用GCS模拟器，

本文探讨利用NutrionixAPI训练模型的策略，并分析食物卡路里密度计算的挑战。由于缺乏完整数据库，作者计划先用API运行脚本获取训练数据，必要时再考虑购买数据库许可证。文章指出，单纯使用卡路里/克作为卡路里密度指标过于简化，尤其对于像爆米花这种含空气量大的食物，会造成误差。卡路里/份量指标也存在问题，因为制造商可能操纵份量大小，导致卡路里信息失真。因此，作者提出卡路里/杯数作为潜在的理想指标，因为它基于体积，更能反映食物的实际量，但仍需进一步研究和验证其可行性。这表明作者认识到数据预处理和指标选择对

PostgreSQL与Python插入空值插入数据时，处理空值对PostgreSQL和Python非常重要。空值既可以表示...

JS代码如何转化为Python？本文将介绍如何将一段JavaScript代码转换成等效的Python...

在Python中正确添加100年在编写Python程序时，如果直接添加100...