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06:37 AM · Oct 27 ,2025

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deephub - LlamaIndex檢索調優實戰:七個能落地的技術細節

RAG系統搭完其實才是工作的開始,實際跑起來你會發現,答案質量參差不齊,有時候精準得嚇人、有時候又會非常離譜。這個問題往往不模型本身,而是在檢索環節的那些"小細節"。 這篇文章整理了七個在LlamaIndex裏實測有效的檢索優化點,每個都帶代碼可以直接使用。 1、語義分塊 + 句子窗口 固定長度切分文檔是最省事的做法,但問題也很明顯:這樣經常把一句話從中間劈開,上下文斷裂,檢索器只能硬着頭

llm , 人工智能 , llama , 檢索系統 , Python

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mob64ca1403528a - LeetCode 611. 有效三角形的個數(雙指針)-

目錄 1.前言: 2.算法思路 2.1題目介紹 2.2思路優化 2.3分析情況 2.4 a + b c 的情況 2.5 a + b c 的情況 2.6總的解決步驟: 3.總結 1.前言: 各位友友們,大家好呀!!! 今天為大家帶來力扣上有效三角形個數這道題目的講解,希望可以為和我一樣陷

leetcode , 數組 , 有效三角形的個數 , 雙指針 , 算法 , 後端開發 , Python

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華為雲開發者聯盟 - 從零開始學習python | 實例講解如何製作Python模式程序

摘要:在本文中,我們將學習python中的各種模式程序。 本文分享自華為雲社區《從零開始學習python | 通過示例學習如何製作Python模式程序 》,原文作者:Yuchuan 。 Python編程語言很容易學習。易於語法實現的各種庫使其脱穎而出,這是它成為本世紀最流行的編程語言的眾多原因之一。雖然學習很容易,但訪問員通常會在建立模式程序邏輯時尋求您的方法。儘管聽起來很棘手,但使用pyt

模式 , 程序 , 編程語言 , 程序設計 , Python

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信息流星 - 一款Java 開源的 Spring Boot 即時通訊 IM 聊天系統

引入依賴 父pom.xml properties coze.version0.3.0/coze.version /properties dependencyManagement dependencies dependency groupIdcom.coze/groupId

coze , Spring Boot , 後端開發 , springboot , AI Agent , 大模型 , Python

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neveryield - 之四--使用 selenium 抓取和分析股票數據

本文為系列文章 "從入門到勸退" 第四篇,同時也可作為上一篇 puppeteer應用 的後續。 本篇讀者對象:python初級用户,想學習爬蟲或數據抓取的同學。想了解 selinum 和 beautifulsoup 使用的用户 背景介紹: python 長於數據處理,有一些非常優秀的庫如numpy,pandas,那搞個例子實驗一下,本人對經濟方面有些興趣,於是就拿股票行情數據分析下,通

網頁爬蟲 , beautifulsoup , Python

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felixzzzz - Python代碼閲讀(第45篇):柯里化

Python 代碼閲讀合集介紹:為什麼不推薦Python初學者直接看項目源碼 本篇閲讀的代碼實現了將函數柯里化的功能。 在計算機科學中,柯里化(英語:Currying),又譯為卡瑞化或加里化,是把接受多個參數的函數變換成接受一個單一參數(最初函數的第一個參數)的函數,並且返回接受餘下的參數而且返回結果的新函數的技術。 本篇閲讀的代碼片段來自於30-seconds-of-python。 curry

編程 , 初學者 , currying , 後端 , Python

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夢想的路途 -  企微外部羣主動推送

為貼合開發者與企業運營者的實際需求,這篇帖子將以“實戰+避坑”為核心,結合真實場景拆解企微外部羣主動推送的關鍵操作與核心價值,語言兼顧專業性與可讀性: 企微外部羣主動推送:從0到1落地,搞定客户觸達與效率升級 做B端客户運營、項目協作的朋友,大概率都遇到過這樣的痛點:需要同步重要通知到幾十個企微外部羣,手動複製粘貼耗時又容易漏羣;客户羣裏的行業資訊、活動提醒,想定時推

微信 , API , 推送 , 後端開發 , Python

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技術領航博主 - STM32單片機(三)-基本的工程文件介紹

1. 目錄 創建的工程模板由下面 5 個目錄構成: drivers 存放與硬件相關的驅動層文件 middlewares 存放中間層檔案 output 存放工程編譯輸出檔案 project 存放MDK工程文件 user 存放用户配置文件、中斷處理檔案及分散加載記錄 2. ——Driver文件夾

配置文件 , 後端開發 , 編譯器 , 工程文件 , Python

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數據狂徒 - 《Python高級編程》(第二版) ——速查筆記 第10~14章 完結

人工智能之編程進階 Python高級 第十章 知識點總結 @ 目錄 人工智能之編程進階 Python高級 前言 🐍 Python 重要知識點全景圖(從基礎到網絡編程) 一、基礎語法與內置類型 1. 變量與動態類型 2.

字符串 , 網絡編程 , 前端開發 , Javascript , Python

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changelzj - Python全局環境和虛擬環境(venv)

1.概述 在進行python項目開發時,不同項目可能需要依賴的python版本是不同的,有時電腦上需要安裝好幾個不同版本的python解釋器。而且在開發過程中,需要依賴一些第三方的包,不同項目依賴的第三方包及其版本也不相同,需要進行區分。 類似node.js使用npm可以全局安裝一些依賴包,也可以配合項目package.json為每個項目單獨安裝依賴,但是對於pyth

虛擬環境 , 依賴包 , 後端開發 , JAVA , Python

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mob64ca1411e411 - ollama 顯存 需求

首先你需要在colab上掛載谷歌硬盤為了保存你上傳好的代碼,如果不掛載谷歌硬盤的話就會導致下次你需要重新上傳你的文件夾 點擊第三個圖標就是掛載你的谷歌硬盤。 然後需要用到以下命令進入到你的谷歌硬盤下(因為我們要把代碼放到谷歌硬盤裏,以後任何通過命令上傳到谷歌硬盤的文件也是同樣的操作) %c

github , 語言模型 , aigc , bard , ollama 顯存 需求 , Git , Python

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mob64ca12d97dad - 怎麼用gpu跑llama windows

怎麼用GPU跑LLaMA Windows 在今日的AI領域,模型的性能和計算效率至關重要。LLaMA(Large Language Model Meta AI)是一種新興的預訓練語言模型,因其強大的生成和理解能力而受到了廣泛關注。而在Windows環境下高效地使用GPU來運行LLaMA,成為了許多研究者和開發者亟待解決的問題。模型的規模通常可以表示為: [ N = \text{l

windows , aigc , CUDA , Python

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藍月亮 - Spark SQL 字符串函數彙總

文章目錄 前言 驗證SQL代碼 函數分解詳解 1. SEQUENCE函數 2. FILTER函數 3. SIZE函數 實際應用示例 場景1: 單個字符差異 場景2: 多個字符差異 實際應用

spark , 數據 , 後端開發 , SQL , 前端 , Python

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mob64ca14089531 - task5 模型融合 打卡

引言:突破架構界限的混合策略 在深度學習領域,單一架構往往難以在所有任務上都表現卓越。你還在為選擇狀態空間模型(State Space Model, SSM)還是Transformer而糾結嗎?本文將深入探討Mamba模型與其他架構的混合使用策略,為你提供一套完整的解決方案。 讀完本文,你將獲得: Mamba與Transformer混合架構的詳

最佳實踐 , 狀態空間 , 後端開發 , 模態 , Python

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songofhawk - Python + Sqlalchemy 對數據庫的批量插入或更新(Upsert)

本篇承接上一篇《Mysql 數據庫的批量插入或更新(Upsert)》的內容,來看看在 Python 中,怎麼實現大量數據的 upsert(記錄存在就更新,不存在則插入)。 由於不同數據庫對這種 upsert 的實現機制不同,Sqlalchemy 也就不再試圖做一致性的封裝了,而是提供了各自的方言 API,具體到 Mysql,就是給 insert statement ,增加了 on_duplicat

海量數據 , sqlalchemy , 數據庫 , 優化 , Python

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gulaotou - ros1動態發佈tf python

一、Ros使用topic發佈array: 1、C++實現publish 這裏只需要數據data數據 #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/Float32MultiArray.h" int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, ar

ros1動態發佈tf python , 數據 , include , 後端開發 , HTML , Python

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小飛俠格魯帥 - Python實現人臉識別

嘿呀,朋友!你看現在好多地方都用人臉識別啦,比如手機解鎖、門禁系統啥的。咱今天也來用Python的Tkinter和一些相關庫做個人臉識別的小玩意兒。要用到的庫有cv2(OpenCV,用於圖像處理和計算機視覺)、dlib(用於人臉檢測和特徵點提取)、numpy(用於數值計算)。安裝這些庫可以在命令行輸入: pip install opencv-python pip

人臉識別 , 人臉檢測 , 後端開發 , 特徵點 , Python

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colddawn - 數字電路實驗_cd4518設計十進制計數器

前言 知識點:本次大作業為數字電路模擬程序,主要知識點包括基礎邏輯門包括與 、 或 、 非 、異或 、同或的邏輯實現;擴展元件三態門、譯碼器、數據選擇器 、 分配器的控制邏輯與多引腳管理;面向對象設計包括抽象基類、子類繼承、工廠模式;信號傳播的循環更新機制解決元件依賴的信號傳遞。第一次以 “單一元件的邏輯實現” 和 “簡單信號傳遞” 為主,題量適中、難度偏基礎,

複雜度 , 工廠類 , 後端開發 , 引腳 , Python

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不愛吃香菜 - Python 的內置函數 bytes

Python 的內置函數 bytes 是一個非常重要的數據類型,用於處理二進制數據。以下是關於 bytes 類型的詳細介紹: 基本概念 bytes 是不可變的字節序列,每個元素都是 0-255 之間的整數 與 str 類型不同,bytes 直接存儲原始字節數據而非Unicode字符 創建方式 字面量語法:b'hello' 或 b"\x48\

知識 , Python

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數據分析大師 - C++文件讀寫常用操作整理

概念 程序運行時產生的數據都屬於臨時數據,程序一旦運行結束都會被釋放,通過文件可以將數據持久化 C++中對文件操作需要包含頭文件 文件類型分為兩種: 文本文件:文件以文本的ASCII碼形式存儲在計算機中 二進制文件:文件以文本的二進制形式存儲在計算機中,用户一般不能直接讀懂它們

include , 開發語言 , c++ , 後端開發 , ios , 筆記 , Python

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數碼悟透 - 復旦微ZYNQ7020全國產替代方案設計_wx63358b6d66b97的技術博客

Xilinx(現為AMD旗下公司)是FPGA技術的奠基者和全球領導者。 它通過從FPGA到All Programmable SoC(如ZYNQ),再到ACAP(如Versal)的持續創新,不斷推動着“自適應計算”的邊界。 一、Xilinx歷程 成立:成立於1984年,並於1985年發明了世界上第一片FPGA(現場可編程門陣列),從此開創並引領了

核心板 , 封裝 , 後端開發 , 雙核 , Python

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數據解碼者 - Python三種打包exe方法案例教程_python

Python 打包 EXE 工具橫評:PyInstaller、cx_Freeze、py2exe 深度解析 引言 Python 開發的腳本需依賴特定環境運行,這限制了程序的分發效率。將腳本打包為獨立可執行文件(EXE)成為關鍵解決方案。本文針對三大主流工具——PyInstaller、cx_Freeze 和 py2exe,從易用性、兼容性、功能特

windows , 易用性 , 1024程序員節 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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誤會一場 - React 中 react-i18next 切換語言( 項目國際化 )_reacti18

在 React 項目中配置react-i18next實現中英文切換,步驟如下: 一、安裝依賴 首先確保已安裝核心庫: npm install react-i18next i18next i18next-http-backend # 核心庫 + 加載語言文件的插件 二、配置 i18n 1. 創建語言文件

i18next , 加載 , 後端開發 , React.js , 前端 , Json , Python

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doscommand - 如何使用WebAssembly提升性能

你是否正在尋找一種方式來構建既跨平台又高性能的Web應用?是否希望用C/C++編寫代碼,同時能在瀏覽器中高效運行?Sokol庫正是為解決這些問題而生。本文將帶你瞭解如何使用Sokol構建高性能WebAssembly應用,讀完你將掌握:Sokol庫的基本概念、WebAssembly編譯流程、核心模塊的使用方法以及一個完整的三角形繪製示例。 Sokol庫簡介 So

API , webassembly , 後端開發 , Python , Web

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