Hal9(GitHub)旨在简化基于LLM、扩散模型和其他AI模型的应用程序的创建、部署和共享。无论是构建聊天机器人、代理、API还是生成式应用，Hal9都能最大限度地减少工程开销，让您专注于AI本身。为什么选择Hal9？许多生成式AI项目耗费大量时间在工程难题上——例如构建界面、集成工具和管理基础设施——而非核心AI工作，例如提示优化、RAG策略实施或模型性能优化。Hal9通过显著减少工程开销来改变这一现状。它提供了一个基于UnixIO约定（如stdin和stdout）的简洁轻量级界面，让您专注于AI创

让我们探索一种结合OCR和LLM技术分析图像的方法。虽然这不是专家级方案，但它源于实际应用中的类似方法，更像是一个便捷的周末项目，而非生产就绪代码。让我们开始吧！目标:构建一个简单的管道，用于处理图像（或PDF），利用OCR提取文本，再用LLM分析文本以获取有价值的元数据。这对于文档自动分类、来信分析或智能文档管理系统非常有用。我们将使用一些流行的开源工具，简化流程。前提:本文假设您已熟悉HuggingFaceTransformers库。如不熟悉，请参考HuggingFaceTransformers快速入

代码运行速度差异巨大，原因何在？答案是：大O表示法——程序员评估算法效率的利器。本文将简明扼要地解释大O表示法。什么是大O表示法？大O表示法描述算法性能随输入规模增长变化的趋势。它衡量的是，当输入数据量增加时，算法执行时间如何变化。常见的大O复杂度O(1)-常数时间最佳性能。无论输入大小如何，执行时间恒定不变。functiongetfirstelement(array){returnarray[0];//始终只有一个操作}O(logn)-对数时间通常出现在每次将问题规模减半的算法中，例如二分查找。func

字典-{}:字典存储键值对数据，有序、可变且键值唯一。练习：字典的基本操作：menu={'idli':10,'dosai':20,'poori':30}print(menu)#输出：{'idli':10,'dosai':20,'poori':30}menu['pongal']=40delmenu['idli']print(menu)#输出：{'dosai':20,'poori':30,'pongal':40}print(menu['dosai'])#输出：20使用get()函数添加键值对：time_tab

每周挑战303穆罕默德·S·安瓦尔(MohammadS.Anwar)每周都会发布“每周挑战”，提供机会让大家为每周两次的任务编写解决方案。我的解决方案先用Python编写，再转换为Perl。这是一个很好的练习编码方式。挑战与我的解决方案任务1：三位偶数任务给定一个包含三个或更多正整数的列表@ints。编写一个脚本，返回所有可以使用给定列表中的整数组成的三位偶数。我的解决方案幸运的是，Perl和Python都有模块可以计算列表中三位整数的所有排列。我调用该函数，然后过滤掉以0开头或以奇数结尾的数字。在Pyt

之前我分享过一个想法，想创建一个工具来方便地将ANSI颜色代码输出到控制台。因为我正在改进我的shell提示符，所以觉得开发这个工具比不断搜索shell代码更高效。于是，我创建了acolor，一个基于colorist库的开源Python实用程序。它提供了一种简单的方法来生成并输出ANSI颜色代码到终端。目前，acolor支持命名颜色（例如：red,green,blue）。hex、hsl、vga和rgb颜色代码暂不支持，但未来可以轻松扩展功能来包含这些格式。项目源码地址：[此处替换为实际的github链接]

目前golang学习网上已经有很多关于文章的文章了，自己在初次阅读这些文章中，也见识到了很多学习思路；那么本文《Deply：保持 Python 架构干净》，也希望能帮助到大家，如果阅读完后真的对

谢谢您的咖啡☕！以下是经过润色后的文本，在保持原意的基础上，对语句进行了调整，并保留了图片的原始格式：升级Ubuntu系统并配置Python环境：首先，更新您的Ubuntu系统：sudoaptupdate&&sudoapt-yupgrade确认Python版本：python3--version#例如：python3.12.3安装虚拟环境工具：请根据您的Python版本安装相应的虚拟环境工具。例如，如果您使用的是Python3.13.x，则需要安装python3.13-venv。Ubuntu

大家好！今天，我在LeetCode上解决了三个问题：电话号码的字母组合、最多水的容器和旋转数组。每天解决不同的问题可以帮助我们从不同的角度思考问题。解决问题有多种方法。如果您找到一种解决问题的方法，请不要就此止步，尝试进一步优化解决方案。这将帮助您找到解决给定问题的最有效方法。电话号码的字母组合：为了解决这个问题，我们可以使用一个基本条件回溯的概念。我们需要找到与给定输入中的特定数字相关的所有可能的字符组合。基本条件将帮助我们在必要时停止函数的执行。这种方法可以让我们有效地解决问题。盛有最多水的容器：在这

处理Pytest-Django中的非托管模型的策略在Django项目中测试非托管模型（managed=False）可能很棘手，尤其是在测试环境包含托管和非托管模型混合，或涉及多个数据库时。本文探讨几种使用pytest-django测试非托管模型的方法，并分析其优缺点。方法一：临时将所有模型标记为托管最简单的解决方法是，在测试期间暂时将所有非托管模型标记为托管。这可以通过修改conftest.py文件实现：@pytest.hookimpl(tryfirst=True)defpytest_runtestloo

项目目标：构建一个系统，自动从供应商提供的PDF文档中提取结构化和非结构化数据，并将其存储到数据库中，以便进行索引和查询。该系统还需集成一个能够基于PDF内容回答问题的聊天机器人。项目细节：输入：各种结构的PDF文档，包括纯文本、标题、段落、表格和项目符号列表。例如：报价单(RFQ)、合同、手册和报告。核心功能：从PDF中提取所有相关数据，并过滤掉页眉、页脚等无关信息。精确识别和构建表格，并将表格与相应的标题或说明文字（通常为粗体文本，后跟冒号）关联。处理表格中的嵌套数据。识别并提取段落中的要点，并将其组

摄影：帕特里克·何言简意赅版：这份Python代码表列出了代码坏味道及其对应的设计模式解决方案。class代码坏味道:代码重复=[组合方法,工厂方法创建多态对象,链式构造器,组合替代单多关系,提取组合,适配器统一接口,引入空对象,]方法过长=[组合方法,将累加移至收集参数,命令替代条

本节涵盖以下Python列表操作：矩阵转置、字符串旋转以及矩阵的各种统计计算（行总和、列总和、每行最大值/最小值、前导对角线总和）。1.矩阵转置以下代码实现了矩阵转置：l=[[10,12],[40,2],[60,3]]transpose=[[l[j][i]forjinrange(len(l))]foriinrange(len(l[0]))]print(transpose)这段代码利用列表推导式简洁地实现了矩阵转置。2.字符串旋转这段代码演示了如何根据用户输入的数字旋转字符串：word=input('Ent

介绍主动对象模式是一种并发设计模式，它将方法执行与方法调用解耦。此模式的主要目标是通过在单独的线程中执行操作来引入异步行为，同时向客户端提供同步接口。这是通过消息传递、请求队列和调度机制的组合来实现的。关键部件proxy：代表客户端的公共接口。更简单地说，这就是客户端将要交互的内容。它将方法调用转换为对活动对象的请求。调度器：管理请求队列并确定请求执行的顺序。servant：包含被调用方法的实际实现。这就是实际计算逻辑的所在。激活队列：存储来自代理的请求，直到调度程序处理它们。future/callbac

高效管理OpenAI微调成本：精准计算令牌数量在OpenAI进行模型微调时，精确计算令牌数量至关重要，这不仅关系到模型训练效果，更直接影响到成本控制。就像一位面对大量信息需要精准分类的员工一样，我们必须有效管理资源。使用tiktoken库，我们可以轻松计算文本数据的令牌数量，确保在OpenAI的令牌限制内操作，并优化成本。OpenAI的微调并非单纯的技术挑战，更是一项需要精打细算的财务决策。例如，微调GPT-3.5Turbo的成本为每1000个令牌0.008美元，而1000个令牌大约相当于750个单词。因