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- 作为 Web 开发人员踏入 AI 领域
- 作为一名资深Web开发者，我一直在思考软件工程的未来发展趋势。人工智能的崛起日益明显，掌握AI基础知识已成为行业发展的关键。尽管我的数学基础并非十分扎实，我还是决定尝试学习AI。经过一番调研，我选择了FastAI，它非常适合AI初学者。为什么选择FastAI？FastAI是一个专为拥有编程经验但缺乏AI知识的人设计的库。它采用自顶向下的教学方法，先让学习者构建实际模型（例如图像分类器），再深入底层细节。这种方法比传统的从理论入手的教学方式更直观、更吸引人。FastAI的工具和教程使我的学习曲线更加平缓，很
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- 小型开发团队的 CI/CD 管道测试
- 高效的CI/CD管道是保障软件质量、降低部署风险和简化开发流程的关键。对于小型开发团队，选择合适的测试类型和范围至关重要。本文将介绍如何利用DevOps工具和最佳实践，即使资源有限，也能构建高效的CI/CD测试策略。CI/CD管道测试的目标：CI/CD自动化代码构建、测试和部署流程。其测试目标包括：稳定性保障：及早发现并解决错误，防止其进入生产环境。效率提升：自动化重复性任务，释放开发人员精力，专注于创新。风险降低：逐步验证每个代码变更，降低部署风险。小型团队的测试优先级：小型团队应优先选择轻量级、高回报
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- __init__py 与 Python 有什么关系？
- Python中__init__.py文件详解：构建模块化代码的关键大家好！本文将深入探讨Python中__init__.py文件的作用，这是一个在构建模块化代码时至关重要的概念。即使您已经学习Python一段时间，理解__init__.py的功能仍然至关重要。我们将揭秘__init__.py的本质、用途、功能以及最佳实践，帮助您在项目中有效利用它。什么是__init__.py？__init__.py是一个Python文件，它将一个目录标记为Python包。这意味着Python解释器会将包含__init__
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- 创建本地环境以从 Flask 操作 GCS 模拟器
- 本文介绍如何在本地环境中使用GCS模拟器，以便在CloudRun上构建使用Flask操作GoogleCloudStorage(GCS)的应用程序。模拟器选择我们采用fsouza/fake-gcs-server作为GCS模拟器。示例代码及设置示例代码已上传至GitHub仓库（flask-gcs），详细步骤请参考仓库中的README.md文件。通过克隆仓库并运行makeup命令即可快速搭建本地环境，实现文件的上传、下载和删除操作。docker-compose.yml配置为了在Flask容器中使用GCS模拟器，
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- Python While 循环教程 #Day3
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- 理解分词器：深入研究带有拥抱面孔的分词器
- 自然语言处理(NLP)中的核心概念之一是标记化，尤其在处理语言模型时尤为重要。本文将深入探讨分词器的功能、工作机制，并演示如何借助HuggingFace的Transformers库(https://huggingface.co/docs/transformers/index)实现各种应用。分词器详解分词器的核心任务是将原始文本分解成更小的单元，即标记。这些标记可以是单词、子词或字符，具体取决于所用分词器的类型。标记化的目标是将人类可读的文本转换为更易于机器学习模型理解的形式。大多数模型无法直接理解文本，它
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- 通过 FastAPI 中的异步编程增强您的 API 性能
- 准备构建高性能API？FastAPI助您一臂之力！它能打造快速响应、高效处理高负载的API，本文将详解如何利用FastAPI的异步编程实现这一目标，并指导您编写和测试异步端点。学习目标本文将带您掌握：异步编程基础及优势。FastAPI异步开发环境搭建。异步端点的编写和测试实战。使用异步库处理HTTP请求、文件及后台任务。FastAPI异步编程优势何为异步编程？异步编程允许任务并发执行，尤其适用于网络请求、数据库查询或文件操作等需要等待响应的任务。为何重要？传统同步编程中，任务顺序执行，处理多个请求时容易延
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- 我的 Python 语言解决方案来自《每周挑战》中的任务嵌套数组
- 每周挑战赛Python解决方案：嵌套数组MohammadS.Anwar组织的每周挑战赛是一场面向开发者的趣味竞赛，参赛者需解决两个编程任务。本篇文章探讨了每周挑战赛300的第二个任务：嵌套数组，并提供了一个Python解决方案。挑战赛已于2024年12月23日结束，此分析仅供参考学习。任务：嵌套数组给定一个包含0到n-1范围内数字排列的整数数组@ints，构建一个集合set[i]，其中set[i]=ints[i],ints[ints[i]],ints[ints[ints[i]]],...，遵循以下规则：s
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- 提交微调工作：组织劳动力
- 高效利用OpenAI进行模型微调：纪律与协调为了高效地完成模型微调任务，我们需要遵循严格的流程，并充分利用OpenAI提供的工具。本文将详细介绍如何创建和管理OpenAI的微调作业，确保模型能够从精心准备的数据集中学习。使用OpenAI进行微调创建微调作业使用client.fine_tuning.job.create()方法，该方法需要您提供配置信息和数据集。以下是对关键参数的详细解释：参数详解1.模型(Model)说明:您希望微调的预训练GPT模型。示例:"gpt-3.5-turbo","davinci
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 474浏览 收藏
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- PyTorch 中的随机垂直翻转
- 请我喝杯咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了randomhorizontalflip()。我的帖子解释了oxfordiiitpet()。randomverticalflip()可以垂直翻转零个或多个图像，如下所示：*备忘录：初始化的第一个参数是p(optional-default:0.5-type:float)。*这是每张图像被翻转的概率。*这是每张图像被翻转的概率。第一个参数是img（必需类型：pil图像或张量、元组或int列表）：*备注：必须是二维的。不要使用img=。v2建议按照v1还是v2使用？我应
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- 系统设计的重要元素和要记住的事情
- 系统设计是构建满足特定需求的系统架构、模块、接口和数据的过程，是软件开发中至关重要的环节，直接影响系统的可扩展性、可维护性、可靠性和性能。本文将深入探讨关键的最佳实践，并辅以代码示例。1.深入理解问题领域在编码之前，务必透彻理解待解决的问题，这包括：用户需求：明确系统使用者、目标和工作流程。用户故事和用例分析是有效的工具。业务需求：定义系统必须支持的业务目标，包括功能需求（系统“做什么”）和非功能需求（性能、安全、可扩展性等）。限制条件：考虑预算、时间、技术限制以及现有基础设施等限制因素。示例：设计一个电
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