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- BERT语义匹配：Python构建知识库问答全解析
- 构建基于Python和BERT的知识库问答系统的核心是将知识库和用户查询转化为向量并通过语义相似度匹配答案；2.具体流程包括：使用BERT模型（如sentence-transformers）对知识库文本和用户问题生成嵌入向量；3.利用FAISS、Annoy或Milvus等向量数据库构建高效索引以支持快速近似最近邻搜索；4.用户提问时将其编码为向量并在索引中检索最相似的知识点；5.将检索到的原文内容直接返回或进一步处理后作为答案；6.BERT的关键优势在于其上下文感知能力，能准确理解同义词、多义词和不同句式
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python BERT 向量数据库 语义匹配 知识库问答 279浏览 收藏
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- Python主流应用领域有哪些
- Python主要用于数据科学与机器学习、Web开发、自动化和脚本编写、教育和初学者编程以及金融和量化交易。1)数据科学与机器学习：Python凭借其强大的库生态系统，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow，成为数据科学和机器学习领域的首选语言。2)Web开发：Django和Flask等框架使得Python在Web开发中大放异彩，特别是在构建快速原型和后端服务方面。3)自动化和脚本编写：Python的简洁性和易用性使其成为自动化任务和脚本编写的理想选择。4)教育和初学者编
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 279浏览 收藏
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- PySpark大数据处理入门教程
- PySpark是Python在大数据生态中的重要工具，适合处理海量数据。它基于Spark的分布式计算能力，支持并行处理数十GB到TB级数据。与Pandas不同，PySpark可跨节点分片数据，避免内存限制。安装需配置Java、ApacheSpark和PySpark包，本地模式适合开发测试。核心结构包括RDD和DataFrame，后者更推荐使用。常用操作如select()、filter()、groupBy()等，注意惰性执行机制。性能优化建议：用Parquet格式、减少shuffle、合理分区、适当缓存，并
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 278浏览 收藏
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- Python处理PDF技巧：PyPDF2功能详解
- PyPDF2是Python操作PDF的核心模块，主要功能包括读取信息、拆分、合并、旋转、提取文本及加密解密。1.安装方法为pipinstallPyPDF2；2.支持读取PDF元数据；3.可按页拆分或合并多个PDF；4.能旋转页面方向；5.提供文本提取功能；6.支持加密与解密操作；7.处理大型PDF时建议分块处理或使用其他专业库如PDFMiner；8.若需创建PDF应使用reportlab等库。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 278浏览 收藏
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- PythonKMeans聚类教程详解
- KMeans聚类的核心步骤包括数据预处理、模型训练与结果评估。1.数据预处理：使用StandardScaler对数据进行标准化，消除不同特征量纲的影响；2.模型训练：通过KMeans类设置n_clusters参数指定簇数，调用fit方法训练模型；3.获取结果：使用labels_属性获取每个数据点所属簇，cluster_centers_获取簇中心坐标；4.可视化：绘制散点图展示聚类效果及簇中心；5.K值选择：结合手肘法（Inertia）和轮廓系数（SilhouetteScore）确定最佳簇数，提升聚类质量；
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 278浏览 收藏
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- DuckDBPython客户端高效查询遍历方法
- 本文介绍了如何使用DuckDBPython客户端有效地遍历SQL查询返回的结果集。重点讲解了fetchmany方法的使用，并提供代码示例，帮助开发者以批处理方式高效地处理查询结果，避免一次性加载所有数据带来的内存压力。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 278浏览 收藏
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- Python乱码处理：Unicode转编码技巧解析
- 本文探讨了在Python中处理因编码误解导致的字符显示问题。针对将Unicode字符ø（其原始字节值为0xF8）正确转换为Windows-1250编码下的ř的需求，文章详细分析了常见编码转换误区，并引入了raw_unicode_escape编码器。通过示例代码，阐述了如何利用raw_unicode_escape将Unicode字符视为原始字节，进而结合目标编码进行精确解码，从而有效解决这类字符转换难题。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 278浏览 收藏
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- Python泛型嵌套与子类化解析
- 本文探讨了在Python中对泛型基类的子类进行类型提示时遇到的挑战，尤其是在严格的类型检查环境下。通过一个抽象处理器与待处理数据模型的示例，我们展示了当一个类需要持有泛型基类的任意子类实例时，如何通过将持有类也设计为泛型，并正确传播类型变量，来满足mypy等类型检查器的严格要求，从而确保代码的类型安全和可维护性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 278浏览 收藏
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- TatSu忽略方括号怎么处理
- 本文针对TatSu语法解析器在处理包含方括号的文本时出现忽略或无法正确解析的问题，提供了一种解决方案。通过分析问题代码，指出@@whitespace指令的错误使用是导致问题的根本原因，并提供了禁用空白处理的正确方法，从而确保TatSu能够准确解析包含方括号的文本。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 278浏览 收藏
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- PythonPandas快速处理Excel数据技巧
- 本文将详细介绍如何使用Pandas库中的lreshape函数，将包含重复模式列（如id_mXX和mprice对）的宽格式Excel表格数据，高效地重塑为更易于分析的长格式数据。通过具体的代码示例，我们将展示如何处理此类复杂的数据转换需求，并提供实用的技巧与注意事项。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 278浏览 收藏
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- pyodbc查询Access时间字段方法
- 本文深入探讨了使用pyodbc从MSAccess数据库查询时间数据类型时，结果返回为包含特定日期（1899-12-30）的datetime.datetime对象这一常见现象。文章解释了这是由于Access数据库内部没有独立的TIME类型，而是将时间作为DateTime类型处理，并以1899-12-30作为默认日期基准。教程提供了明确的解决方案，指导用户如何从返回的datetime对象中有效提取纯粹的时间信息，确保数据处理的准确性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 278浏览 收藏
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- Python中sum函数使用详解
- sum函数在Python中用于计算可迭代对象的总和。1)基本用法是sum(iterable,start=0)，可用于数字和字符串。2)处理嵌套列表时，可用列表推导式。3)浮点数求和需注意精度问题，可用decimal模块。4)大数据集可使用numpy优化。5)结合生成器表达式可实现复杂计算，如平方和。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 278浏览 收藏
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- Python中sum函数用法及求和详解
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- 文章 · python教程 | 3星期前 | 278浏览 收藏
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- Python操作Cassandra教程：cassandra-driver使用详解
- 使用cassandra-driver连接Cassandra集群的最佳实践包括：1.使用DCAwareRoundRobinPolicy进行数据中心感知的负载均衡，指定本地数据中心以降低延迟；2.根据业务需求配置重试策略，如DowngradingConsistencyRetryPolicy以提升可用性；3.启用认证和SSL/TLS确保安全性，通过PlainTextAuthProvider和ssl_options配置访问控制和加密通信；4.合理设置连接超时参数，如connect_timeout和socket_o
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 278浏览 收藏
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