请我喝杯咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了cococaptions()使用带有captions_train2014.json、instances_train2014.json和person_keypoints_train2014.json的train2014、带有captions_val2014.json、instances_val2014.json和person_keypoints_val2014.json的val2014以及带有image_info_test2014.json的test2017，image

SteamDeck已成为便携式PC游戏玩家的革命性产品。然而，由于供应有限，获取翻新机型并非易事。为此，我开发了一个基于Python的SteamDeck可用性检查器，用于监控欧洲市场上翻新SteamDeck的库存情况。本文将深入探讨该项目的技术细节，提供实用代码片段，并欢迎其他开发者贡献代码。项目概述SteamDeck可用性检查器是一个Python脚本，可自动监控Steam商店的库存状态。它利用ntfy通知服务，在设备可用时向用户发送实时提醒。该项目充分展现了如何使用简单的内置Pyth

本项目是一个基于Python的应用程序，用于获取和显示OpenWeatherAPI提供的实时天气数据。它展示了如何使用第三方API、处理HTTP请求、解析JSON响应以及以用户友好的方式呈现天气信息。主要功能：获取指定位置的实时天气数据。显示详细天气信息，包括温度、湿度、风速和天气状况。自动将天气数据存储到AWSS3。支持多个城市的天气追踪。为所有历史数据添加时间戳。完善的错误处理机制，包括无效API密钥、网络问题和不支持的位置等。运行环境：AWS账户Python3.8.1

ChatGPT：对话式AI助手简介：ChatGPT是OpenAI打造的先进对话式AI，擅长理解和生成类人文本。它非常适合头脑风暴、撰写邮件、辅助编程和学习。应用场景：内容和文章创作代码片段编写和调试各种主题问题的解答链接：chatgptGitHubCopilot：编程伙伴简介：由OpenAICodex驱动，GitHubCopilot通过在IDE中提供代码建议和实时代码补全功能来辅助开发者。应用场景：代码自动补全上下文相关的建议提升开发效率链接：g

项目背景EnCode2025项目的目标是创建一个高质量、语音自然流畅的AI销售代理，实现与真人近乎无延迟的交互体验。为此，我构建了一个系统，能够完整处理在线辅导机构的销售对话流程——从问候潜在客户到了解需求并推荐课程。整个过程都以积极、人性化的语气进行，如同一位不知疲倦、状态始终在线的销售人员！技术架构语音识别:WhisperLargeV3Turbo，确保精准的语音转录。自然语言处理:LLaMA3.370B，赋予代理智能对话能力。语音合成:F5TTS，生成自然流畅的语

Python中的堆栈，如同其他编程语言一样，是一种遵循后进先出(LIFO)原则的线性数据结构。这意味着最后添加的元素将最先被移除。堆栈的应用场景：想象一下一堆盘子，你只能添加或移除最上面的盘子。常见的堆栈操作包括“push”（压入，添加元素）、“pop”（弹出，移除顶部元素）和“peek”（查看，查看顶部元素但不移除）。堆栈的常用操作：压入(push)：将元素添加到堆栈顶部。弹出(pop)：从堆栈顶部移除并返回该元素。查看(peek)：返回堆栈顶部元素，但不移除它。

摆脱拖延症，立即行动！你是否总是计划着，却迟迟无法开始？别再等待“完美时机”了，因为完美时机根本不存在！世界奖励的是行动，而不是想法。准备好提升自我了吗？让我们一起开始吧！1.立即行动，别再犹豫想让食物保鲜更久？想解决一直困扰你的难题？别再无限期地搜索谷歌了，赶快尝试各种解决方案吧！有时候，最简单的办法往往最有效。行动计划：阅读这篇实用技巧文章：延长食物保鲜期的简单方法，改变你的生活！立即动手尝试——节省时间、金钱和精力，去做更有意义的事情。2.主导你的职业生涯你是否总是让别人决

请我喝杯咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了oxfordiiitpet()。fivecrop()可以将图像裁剪为5个部分（左上、右上、左下、右下和中心），如下所示：*备忘录：初始化的第一个参数是size(required-type:intortuple/list(int)orsize()):*备注：它是[高度，宽度]。必须是1<=x。元组/列表必须是具有1或2个元素的一维。单个值（int或tuple/list(int)表示[

您开发了一个出色的Streamlit应用程序，但将其部署到公司内部却遇到了服务器过载和数据丢失的问题。本文将指导您如何在AWS上部署一个可扩展且具有状态保持功能的Streamlit应用，避免类似问题。引言Streamlit是Python开发者构建交互式Web应用的优秀框架。随着生成式AI的兴起，Streamlit的流行度也显著提升：Streamlit简化了前端开发，让您专注于应用的核心功能。然而，云端部署则需要解决状态保持和可扩展性问题。Streamlit默认情况下使用内存状态，页面刷新或服务器重

在使用CrewAI构建多代理AI系统时，调试和修改单个代理或任务可能会变得复杂。本文将介绍如何独立运行CrewAI中的代理和任务，从而简化调试和迭代过程。为什么要隔离代理和任务？隔离CrewAI组件如同测试大型系统的各个部件一样，具有以下优势：简化调试:快速定位问题，无需遍历整个系统的日志。加速迭代:快速测试对代理行为或任务定义的更改，无需每次都运行整个系统。精准性能调优:更方便地分析和优化各个组件。让我们来看一下关键部分：研究员代理(agents.yaml):r

人工智能代理的构建正日益受到企业关注，许多公司竞相创建自己的代理。虽然从零开始构建AI代理是可行的，但开发人员常常被构建和测试不同AI工具（用于函数调用）所需的时间所困扰，这导致开发周期延长。然而，新的解决方案不断涌现，旨在简化AI代理的构建过程。Phidata便是其中之一。什么是Phidata？PhidataSDK允许您仅需几行Python代码即可轻松构建AI代理。其优势在于提供开箱即用的实用AI工具，无需从头编写。Phidata提供的开箱即用AI工具包括：Google搜索、Exa（用于

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