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Django开发中遭遇you'reaccessingthedevelopmentserveroverhttps,butitonlysupportshttp.错误?本文为您提供解决方案:使用ngrok。什么是ngrok?ngrok是一款强大的工具,能轻松将本地应用公开到互联网,无需复杂的网络配置(如端口转发或DNS设置)。更多信息请参考ngrok官方文档。准备工作开始前,请确保您已:完成Django项目设置安装Python3.x配置虚拟环境创建ngrok帐户(免费版即可)详细步骤1.安装pyngrok包激活
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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
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GenAI开发人员第1周-第5天。有效的数据可视化连接……|作者:SaiChinmayTripurari|2025年1月|中SaiChinmayTripurari·2025年1月5日·saichinmayt.Medium
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大家好,我是sea_turt1e。本文将分享我构建机器学习模型预测美国职业篮球联赛(NBA)球员化学反应的过程和结果。模型概述使用图神经网络(GNN)预测球员化学反应。以曲线下面积(AUC)作为评估指标。模型收敛时的AUC约为0.73。训练数据涵盖1996-97至2021-22赛季,2022-23赛季数据用于测试。关于NBA对于不熟悉NBA的读者,部分内容可能难以理解。“化学反应”在此处可以理解为球员间的配合默契程度。虽然本文以NBA为例,但该方法可应用于其他运动,甚至人际关系的化学反应预测。化学反应预测
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在本教程中,我们将通过一个示例Flask项目,学习如何创建Dockerfile、构建Docker镜像以及运行Docker容器。如果您对Docker还不熟悉,建议您先阅读之前的Docker入门教程:https://dev.to/omerberatsezer/docker-tutorial-dockerfile-commands-container-images-volume-network-docker-compose-2p9h我们将涵盖以下内容:创建Dockerfile复制应用程序到Dockerfile中
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数据科学领域日新月异,需要具备统计学、编程和专业领域知识的独特技能组合。如果您渴望进入这个充满活力的领域,掌握高效的学习方法将帮助您节省时间并最大化学习成果。本文将为您提供一个系统、全面的数据科学学习路线图。1.夯实基础在深入高级主题之前,扎实的基础至关重要,包括:数学:线性代数、微积分和概率是许多机器学习算法的基石。统计学:学习假设检验、置信区间和各种分布等概念。编程:Python和R是数据科学领域最流行的编程语言。Python初学者应重点掌握Pandas、NumPy和Matplotlib等库。2.制定
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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
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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
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Pandas语法df['column']=表达式用于在PandasDataFrame中创建、修改或赋值列。让我们循序渐进地深入了解其用法。基础篇1.创建新列如果DataFrame中不存在指定列,则赋值操作会创建一个新列。示例:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3]})print(df)#输出:#a#01#12#23#创建一个名为'b'的新列,所有值都设置为0df['b']=0print(df)#输出:#ab#010#120#2302.修改现有列如果列已存在
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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
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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
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元组:Python中有序、不可变的数据结构元组是Python中一种内置的数据结构,它以固定顺序存储多个项目。一旦创建,元组的内容就不能更改。与列表类似,元组可以包含重复的值和混合数据类型(其他元组、列表、数字、字符串等)。元组的元素可以通过索引访问,索引从0开始。元组用圆括号()表示。t=(10,20,30)print(t)#输出:(10,20,30)print(type(t))#输出:<class'tuple'>fornumint:print(num)#输出:10,20,30(依次输出)to
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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
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利用Python进行网络数据抓取,实现网站数据自动化提取。本教程将指导您编写一个Python脚本,从目标网站抓取产品信息。我们将涵盖核心步骤、常见问题以及高效的数据存储和应用方法。网络数据抓取概述网络数据抓取是指从网站获取数据并将其以结构化形式保存的过程。此技术广泛应用于数据分析、价格比对和机器学习数据集构建等领域。但请务必遵守网站的使用条款,并遵循道德规范。脚本工作流程详解本教程以一个示例网站为例,演示如何抓取产品数据。脚本主要包含以下步骤:1.网站链接收集:使用递归函数,收集网站上指定深度内的所有内部
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本文将指导您如何利用OpenAI文件API上传预处理好的JSONL文件,为后续模型微调做好准备,这就好比将整理好的邮件交给邮递员进行投递。准备工作:确保已安装OpenAIPython包:pipinstallopenai获取您的OpenAIAPI密钥。上传文件步骤(Python代码):以下Python脚本演示了如何上传JSONL文件:importopenai#设置您的OpenAIAPI密钥openai.api_key="YOUR_API_KEY"#请替换为您的实际API密钥#训练集和测试集文件路径file_