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- 使用 AI 工具和 Azure 静态 Web 应用构建教育游戏（第 1 部分）
- 探索游戏化学习：一个使用Ren'Py和AI构建的教育视觉小说游戏一直以来，将创造力、技术和趣味性融合于一体的理念都深深吸引着我。最近，我尝试通过开发一款教育性质的视觉小说游戏来探索这种可能性。虽然我缺乏游戏开发经验，但我渴望尝试新事物，因此我选择使用Ren'Py——一个基于Python的视觉小说引擎——作为我的起点。为了加快开发速度，我利用了AI工具，并使用Azure静态Web应用进行部署，最终创建了一个交互式游戏原型，旨在教授如何使用GitHubCopilot辅助编码任务。考虑到游戏开发的月份是12月，
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 121浏览 收藏
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- 您真的需要人工智能代理吗？
- 人工智能代理的出现为处理复杂工作流程带来了革命性变革。这些系统赋予大型语言模型(LLM)动态规划工作流程的能力，从而在传统预设流程无法胜任的情况下提供灵活的解决方案。然而，代理并非总是最佳选择。有时，简单的确定性工作流程能带来更好的结果。那么，如何判断何时该使用代理，何时又该避免使用呢？让我们深入探讨。确定性工作流程的适用场景在许多情况下，预设工作流程足以解决特定问题。这些流程经过严格定义和编码，具有简洁、可靠和稳健的特点。以一个冲浪旅游网站为例。假设您的应用处理两种主要客户请求：搜索行程信息——您可以提
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 244浏览 收藏
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- 快速而肮脏的文档分析：在 Python 中结合 GOT-OCR 和 LLama
- 让我们探索一种结合OCR和LLM技术分析图像的方法。虽然这不是专家级方案，但它源于实际应用中的类似方法，更像是一个便捷的周末项目，而非生产就绪代码。让我们开始吧！目标:构建一个简单的管道，用于处理图像（或PDF），利用OCR提取文本，再用LLM分析文本以获取有价值的元数据。这对于文档自动分类、来信分析或智能文档管理系统非常有用。我们将使用一些流行的开源工具，简化流程。前提:本文假设您已熟悉HuggingFaceTransformers库。如不熟悉，请参考HuggingFaceTransformers快速入
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 317浏览 收藏
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- Python 的 For 循环很糟糕——这正是我们喜欢它的原因
- Python，这门编程语言如同优雅的猫咪，独立而迷人，看似不需你费心，却在关键时刻展现其独特个性。这种特性在for循环中体现得淋漓尽致，它能让你在瞬间体会到天才与笨蛋之间的微妙转换。Python的for循环并非“糟糕”，而是“太好”，好到它总是假装比你更懂你的需求。Python之禅：大道至简多数编程语言的for循环都遵循清晰的模式。想循环十次？你需要明确定义计数器、循环范围，并进行必要的算术运算。例如，C语言的写法：for(inti=0;i<10;i++){printf("%d\n",i);}清晰、
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 173浏览 收藏
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- 使用Python进行对称数据加密
- 本教程将演示如何在Python中使用Fernet算法进行对称加密。这是一种简单易用的方法，适合初学者入门。首先，需要安装cryptography库：pipinstallcryptography接下来，我们编写一个简单的加密脚本：fromcryptography.fernetimportFernet#生成密钥key=Fernet.generate_key()#创建Fernet实例f=Fernet(key)#加密数据data=b"somesecretdata"encrypted_data=f.encrypt(
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 190浏览 收藏
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- 初学者大 O 表示法：实用指南
- 代码运行速度差异巨大，原因何在？答案是：大O表示法——程序员评估算法效率的利器。本文将简明扼要地解释大O表示法。什么是大O表示法？大O表示法描述算法性能随输入规模增长变化的趋势。它衡量的是，当输入数据量增加时，算法执行时间如何变化。常见的大O复杂度O(1)-常数时间最佳性能。无论输入大小如何，执行时间恒定不变。functiongetfirstelement(array){returnarray[0];//始终只有一个操作}O(logn)-对数时间通常出现在每次将问题规模减半的算法中，例如二分查找。func
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 315浏览 收藏
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- 5 年内值得关注的令人兴奋的网络趋势
- 未来五年，Web开发将迎来激动人心的变革。以下十个关键趋势值得关注：WebGPU:WebGPU将彻底改变浏览器图形和计算处理方式，提供对GPU的低级访问，从而实现高性能渲染、数据处理和机器学习应用。其灵活性远超WebGL，更接近Vulkan和DirectX12等现代图形API。这将为浏览器端游戏、3D建模和AI应用带来无限可能。Web组件:Web组件作为可复用的UI元素标准，正日益受到重视。借助ShadowDOM、HTML模板和自定义元素等技术，开发者可创建跨框架兼容的组件。浏览器支持的提升，使其成为构建
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- 使用 Amazon Bedrock 构建个性化学习伴侣
- 我现在正在攻读硕士学位，我一直想找到方法来减少每天的学习时间。瞧！这是我的解决方案：使用amazonbedrock创建一个学习伙伴。我们将利用amazonbedrock来利用gpt-4或t5等基础模型(fm)的力量。这些模型将帮助我们创建一个生成式人工智能，可以回答用户对我的硕士课程中各种主题的查询，例如量子物理、机器学习等。我们将探索如何微调模型、实施高级提示工程，并利用检索增强生成(rag)为学生提供准确的答案。让我们开始吧！第1步：在aws上设置您的环境首先，请确保您的aws账户已设置有访问amaz
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 385浏览 收藏
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- 我有时使用 awk 而不是 Python 的四个原因
- Python是一门强大的编程语言，但在某些特定场景下，Awk的优势更为显著，尤其体现在可移植性、生命周期、代码简洁性和与其他工具的互操作性方面。Python脚本通常具有良好的可移植性，但并非总能在所有环境中完美运行，例如流行的Docker基础镜像(如Debian和Alpine)。而Awk脚本通常能在这些环境中轻松运行。与Awk相比，Python的生命周期相对较短，虽然语法相对稳定，但与Awk长期稳定的特性相比，仍存在差异。例如，早期Python版本中的print10语法在现代版本中已失效，但80年代编写的
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- AI 代理初学者教程
- AI代理入门指南概述人工智能（AI）已彻底改变了我们的生活、工作和互动方式，成为现代科技的核心。AI代理是AI领域的基础概念，赋予机器决策、解决问题和适应变化的能力。本教程将全面介绍AI代理，涵盖AI、机器学习和编程语言的基础知识，以及基于代理的建模和仿真。什么是AI代理？AI代理是利用AI技术感知环境、做出决策并采取行动以实现目标的软件程序。其复杂程度各异，从简单的聊天机器人到复杂的自动驾驶汽车。AI和机器学习基础在深入学习AI代理之前，了解AI和机器学习的基础知识至关重要：人工智能（AI）：AI致力于
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- 创建令人惊叹的全景变得简单
- 全景摄影：捕捉广阔视野的艺术全景照片以其令人叹为观止的广阔视野和细节展现，在摄影领域独树一帜。然而，传统全景照片制作过程繁琐复杂，需要精确对齐和耗时的后期拼接。现在，有了LuminarNeo的AI照片拼接功能，这一切都将变得简单易行。这款革命性软件让每个人都能轻松创作出令人惊艳的全景杰作，无需专业技能和复杂操作。了解更多-轻松制作震撼全景照片
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 437浏览 收藏
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- Python 行业模型
- Python在各行各业的应用建模Python凭借其强大的功能和易用性，已成为构建和部署行业特定模型的热门编程语言。金融、医疗、电商和制造业等众多领域都利用Python解决实际问题，提升效率。其灵活性和可扩展性，加上丰富的库和框架支持，使其成为数据分析、机器学习、自动化和模拟的理想工具。Python在行业建模中的关键应用：核心应用领域：机器学习与预测分析:金融:Python的机器学习库(scikit-learn,TensorFlow,Keras)用于构建股票预测、风险评估、欺诈检测和算法交易模型。医疗:用于
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 479浏览 收藏
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- 如何在 iMX 系列处理器上轻松安装和使用 Node-RED？
- 随着物联网（IoT）技术的快速发展，高效、稳定的开发平台已成为推动项目成功的关键。iMX6UL系列处理器凭借高性能、低功耗、紧凑的尺寸，成为众多物联网应用的理想选择。结合Linux4.1.15操作系统，我们为开发者提供了完整的技术解决方案，旨在帮助您在iMX6UL系列上轻松安装和使用Node-RED，从而加速物联网项目的开发。Node-RED是一个基于流的刷新工具，提供基于浏览器的流编辑器。用户可以通过拖放节点并连接它们来创建自动化任务和应用程序。它具有丰富的节点库，支持各种协议转换，并允许用户创建自
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- 全球发展和增长的污泥管理和脱水概述
- 污泥管理与脱水市场深度分析StellarMarketResearch近期发布的报告，对全球污泥管理与脱水市场进行了全面评估。报告显示，2023年市场规模达49.2亿美元，预计到2030年将增长至91.8亿美元，复合年增长率为9.3%。报告范围与研究方法本报告深入分析了污泥管理与脱水市场的现状及未来发展趋势，精准地评估了市场规模、增长模式及关键影响因素。报告对行业进行了细致的拆解，从类型、最终用户、应用及地域等维度，提供了全面的市场细分分析。报告探讨了市场增长的驱动因素、挑战与机遇，例如成本下降、政府激励政
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 169浏览 收藏
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- PyTorch 中的 CocoCaptions (2)
- 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
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