概述与核心概念本教程演示如何利用Python和Pydantic构建易于维护的AI工作流。我们将重点创建一个可轻松修改和扩展的故事分析系统。Pydantic模型是现代Python应用中类型安全数据处理的基石。它们允许我们定义数据的结构并自动验证数据，这在AI工作流中至关重要，因为它有助于保持一致性并在早期发现错误。Pydantic模型是继承自BaseModel并定义数据预期结构的类。模型中的每个字段都可以带有类型提示，Pydantic用于验证。构建故事分析系统让我们构建一个简单的故事分析系统来实

神经网络是现代人工智能(AI)和机器学习(ML)的核心技术，广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶和推荐系统等领域。本文将深入浅出地讲解神经网络的基础知识，包括关键概念（如层和激活函数），并用TensorFlow提供一个简单的示例。神经网络是什么？神经网络是一种模拟人脑结构和功能的计算模型，由分层互联的节点（神经元）构成。它能够识别数据中的模式并据此进行预测或决策。神经网络的优势在于其无需明确编程即可学习数据中复杂关系的能力，使其成为图像分类和语音识别等任务的理想选择。神经网络的关键组成部分

调试执行顺序启示录在解决代码执行异常时，我们时常会碰到看似奇葩的问题，比如去掉某行打印语句就能让后...

构建模块化系统，如何在灵活性和一致性之间取得平衡是一个关键挑战。本文分享我在HyperGraph（我的开源LLM系统框架）中设计新模块上下文结构的经验。挑战：新模块与现有模块的上下文差异HyperGraph文档分析显示，现有模块开发与新模块开发所需上下文存在显著差异。现有模块需要深入了解其内部实现细节，而新模块则更需要理解系统架构模式和约定。垂直与水平上下文我采用二维视角：垂直上下文:针对特定模块内部结构的深入知识，对现有模块开发至关重要。水平上下文:对系统整体模式和约定的广泛理解，对新模块开发至关重要。

机器学习：行业变革的驱动力机器学习(ML)正以前所未有的速度改变着全球各行各业，从医疗保健到金融，零售到制造业，它都展现出强大的变革力量。ML赋予机器在无人工干预的情况下学习、适应和决策的能力，从而显著提升效率、促进创新并优化决策过程。Kryon知识工作公司凭借其在AI驱动解决方案领域的深厚专业知识，正引领行业探索机器学习的应用，以应对各种独特的挑战。本文深入探讨机器学习如何重塑行业。自动化与效率提升机器学习帮助企业自动化重复性、耗时的任务。从数据录入到内容处理，ML算法能够以极高的速度和准确性

如何在PythonPillow中显示Matplotlib生成的图片，而无需生成中间文件在Python...

8个球颜色搭配的疑惑：绿色球为何不得只取1个？在引用中展示的代码为我们提供了从12...

Python解码字符串在Python中，编码和解码字符串是一项重要的操作，可用于处理来自不同来源的数据。使用...

Python中“can'tsetattribute”错误的解决在Python开发中，有时会遇到类似“can'tset...

避免使用print重复打印进度条在Python中，使用tqdm显示进度条时，需要注意避免将其与print...

如何构建包含第三方动态链接库的Python包wheel文件？使用auditwheel和delocate等工具可以实现。步骤：编译...

OpenCV图像中键盘与按键识别及坐标提取问题：如何使用OpenCV-Python...

出于无聊，在等待后续面试时，我构建了一个由genruler提供支持的状态机库。准确地说，是我毕业后第一份工作期间建造的。这个实现大致是基于我的主管当时起草的设计。该项目还旨在展示如何利用规则dsl。根据谷歌搜索有限状态机返回的有用摘要（强调我的）“有限状态机”是指一种计算模型，其中系统在任何给定时间只能处于有限数量的不同状态，并且这些状态之间的转换由特定输入触发，本质上允许它根据一组定义的条件处理信息，不可能有无限数量的状态；“有限”这里指的是系统可以存在的有限的一组可能状态。该库接收一个表示有限状态机模

Sqlalchemy查询无需指定字段名在传统的SQL查询中，需要显式指定要查询的字段，但在Python数据库插件Sqlalchemy...

仔细考虑一下今天的挑战我第一次看到regex时就尖叫起来，主要是因为每当我看到“提取该字符串的一部分”时，regex就是我的首选；基本概念和要求所以我们需要找到所有mul(number1,number2)并将它们相乘，但忽略所有其他字符。所以我们需要找到一种机制来查找所有有效的mul()函数声明。第1部分为此，我们可以利用正则表达式的强大功能，使用以下模式mul([0-9]{1,3},[0-9]{1,3})"将匹配mul(0-9之间的任何数字，1>3次右括号。​​一旦我们获得了mul()匹配项，我们