我原本对DeepSeekR1的性能预期不高，但实际测试7BDeepSeek模型（deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-7b）后，结果却令人惊喜。这是一个利用Transformer模型生成用户查询回复的项目，它巧妙地结合了HuggingFace和Torch的Transformers库，实现了高效的模型处理和推理。配置前提条件：Python3.7或更高版本pip(Python包安装程序)安装：克隆仓库：gitclonehttps://gi

我一直对编程充满热情，最终找到了机会付诸实践。在建筑行业工作了20多年后，我意识到是时候改变方向了。半退休后，我在网上搜索“远程工作”时发现了数据标注员的工作。经过评估后，我三天内就开始了这项工作。这份工作既有趣又令人满意，尤其是在学习JSON的过程中。这种简单的代码激发了我对Python的兴趣，因为平台上的程序员们都对它赞赏有加。经过一年多的数据标注工作，我决定在Codecademy学习计算机科学课程。这篇博客文章是我的第一篇博客，它记录了我开发的第一个游戏——一个两人对战的井字棋游戏，可以在终端运

高级python脚本：带有实时可视化的ai驱动网络异常检测器此脚本组合：使用scapy的实时网络流量分析。使用scikit-learn。基于机器学习的异常检测。使用matplotlib和plotly。使用大熊猫和电子邮件库的自动报告。>脚本监视网络流量，检测异常（例如，不寻常的流量模式），并生成实时可视化和电子邮件警报。importtimeimportpandasaspdimportnumpyasnpfromscapy.allimportsniff,

PythonLambda函数、高阶函数及生成器函数详解本文深入探讨Python中Lambda函数、高阶函数（map()、filter()、reduce()）以及生成器函数的用法和优势。一、Lambda函数Lambda函数是Python中使用lambda关键字定义的匿名函数。它们简洁高效，适用于需要简短函数的场景，尤其在作为高阶函数的参数时非常有用。语法:lambda参数:表达式示例:将普通函数转换为Lambda函数：#普通函数defadd(x,y

数据科学是一个多学科领域，需要运用多种工具和技术从数据中提取有价值的洞见。无论您是数据科学领域的入门者还是经验丰富的专家，掌握合适的工具都将显著提升您的工作效率。本文将为您介绍十款每个数据科学家都应该熟练掌握的顶级工具，助您提升职业效率、生产力及绩效。PythonPython是数据科学领域最受欢迎的编程语言，以其简洁性、可读性和多功能性而著称。它拥有丰富的库生态系统，专门用于数据分析、机器学习和数据可视化。Python与其他技术的无缝集成使其成为数据科学家的必备工具。关键功能：用于数据处理

打造AI驱动的财务数据分析仪：系统架构与技术选型在软件工程领域，紧跟技术潮流至关重要。最近，我重新学习了Node.js（Express.js）并着手一个新项目，目标是结合AI技术，打造一个强大的财务数据分析工具。本文将介绍该项目的整体架构和技术选型，后续文章将深入探讨具体实现细节。该系统由前端、后端和AI服务三个核心部分组成：1.SvelteKit前端(用户界面)前端采用SvelteKit（Svelte5）构建，使用TailwindCSSV4进行样式设计，并集成Chart.js实现交互

“卡牌对战”游戏更新，旨在完善“投资组合项目：推荐软件”模块，此模块源自Codecademy的计算机科学职业路径课程。更新内容：主菜单采用树状数据结构，支持更多选项。游戏新增地图功能。支持多人游戏，玩家可以选择操控人类或电脑角色。尝试优化电脑AI，但效果尚不理想。游戏代码设计注重模块化，便于添加新地图、卡牌和菜单选项。该项目要求开发一款推荐软件，根据用户输入提供建议。Codecademy课程中提供了餐厅目录（用户类型：“PAS”）的示例，建议“意大利面”等菜品。但本项目利用新学习

这个脚本利用稳定的扩散v1.5从拥抱面孔的扩散器库来基于给定文本提示符生成图像变化。通过使用火炬和pil，它处理输入图像，应用ai驱动的转换并保存结果。您可以克隆此回购以获取代码https://github.com/alexander-uspenskiy/image_variations>源代码：importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionImg2ImgPipelinefromPILimportImag

Python代码性能优化全攻略：显著提升运行速度Python作为动态解释型语言，运行速度有时不如静态编译型语言。但通过一些技巧，我们可以大幅提升Python代码的性能。本文将介绍多种优化策略，并使用timeit模块精确测量代码执行时间（默认运行一百万次）。一、测量代码执行时间使用time.perf_counter()可以精确测量代码执行时间：importtimestart_time=time.perf_counter()#...yourcode...end_time=t

参数类型：1）位置参数2）可变长度参数3）关键字参数4）默认参数5）关键字仅参数6）位置仅参数7）可变默认参数>参考：https://builtin.com/software-engineering-perspectives/arguments-in-python1）位置参数：->在函数调用期间，通过参数传递的值应按照函数定义中的参数顺序。这称为位置参数。->关键字参数应仅遵循位置参数。>示例：1#positional

1，进口和edaimportosiskaggle=os.environ.get('kaggle_kernel_run_type','')frompathlibimportpathifiskaggle:path=path('/kaggle/input/us-patent-phrase-to-phrase-matching')importpandasaspddf=pd.read_csv(path/'train.csv')

在一个以令人震惊的速度增加的网络威胁时，强大密码的重要性不能被夸大。根据安德森（2020）的说法，弱密码占与黑客相关的违规的80％以上。随着网络犯罪分子变得越来越复杂，对先进的安全措施的需求从未有所更大。自然语言处理（nlp）是人工智能的一个子集，被证明是增强网络安全的强大工具，尤其是在预测密码强度和防止安全漏洞方面。将nlp理解为机器学习算法>自然语言处理（nlp）使机器能够理解，解释和生成人类语言。它是机器学习（ml）的关键组成部分，其中算法分析了大量文本数据以提取有意义的模式。nlp

MinInterface:一款Python库，让GUI、TUI和CLI配置解析变得轻松便捷MinInterface是一个强大的Python库，它能同时提供图形用户界面（GUI）、文本用户界面（TUI）和命令行界面（CLI），并支持配置文件解析。它解决了开发者在设计用户界面时常常面临的痛点，让您不必为不同类型的界面分别编写代码。背景许多开发者都有过这样的经历：即使功能实现简单，也要花费大量时间设计用户界面。MinInterface的诞生正是为了解决这个问题。它允许您在远程计算机上使用交互式TUI，在

PydanticRPC：无需Protobuf文件即可构建gRPC和连接RPC服务本文介绍一个名为PydanticRPC的Python库，它能够自动生成gRPC或连接RPC服务，而无需手动编写Protobuf文件。该库简化了RPC服务的创建流程，提高了开发效率。概述在Python中构建RESTAPI时，开发者通常会选择FastAPI或Flask等框架。然而，当需要更高效的数据通信或模式优先的方法时，gRPC或连接RPC是更理想的选择。传统的RPC系统开发流程通常包括：定义.proto文

给我买咖啡☕colorjitter（）可以随机更改图像的亮度，对比度，饱和度和色调，如下所示：*备忘录：初始化的第一个参数是亮度（可选默认：0型：int，float或tuple/tuple/list（int或float））：*备忘录：>是亮度[min，max]的范围，因此必须是min<=最大必须为0<=x。元组/列表必须是具有2个元素的1d。单个值表示[max（0，1亮度），1亮度]。初始化的第二个参数是对比度（可选默认：0型：int，flo