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RSS订阅原创 深度学习-161-Dify工具之对比使用工作流和聊天流生成图表可视化的html文件
分别使用聊天流和工作流进行数据分析结果的可视化，生成html文件。聊天流可以配置带记忆，这样就可以多次交互优化结果。
2025-05-09 16:16:07
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原创 python-73-基于Echarts借助大模型+HTML可视化数据分析结果
首先介绍了两种使用Echarts官网图表示例JS代码的方式：(1)在JupyterLab中执行JS代码。(2)保存成HTML文件浏览器打开。然后通过优化提示词，借助大模型直接生成可用的html文件。
2025-05-09 16:15:01
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原创 深度学习-159-综述之混合专家模型和推理模型以及工作流和智能体的概念
专家混合模型是属于LLM模型架构层面的概念。混合推理模型属于模型应用层面，在快速响应和复杂推理之间切换。一个智能体=多个工作流的组合，智能体可以拆解为多个子任务，而每个子任务可能是一个工作流。
2025-05-08 10:43:08
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原创 python-71-基于pyecharts的通用绘图流程
解决Pyecharts在jupyterlab中不显示问题，并对全局配置项和系列配置项的使用进行示例。
2025-05-07 14:16:15
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原创 python-70-基于streamlit和seaborn实现智能化推荐图表的展示
通过分析每列的数据类型和数据分布来判断每一列是数值数据还是分类数据、时间数据。然后基于streamlit开发交互页面，选择数据后，根据数据类型自动推荐相关的图表，并可视化展示。
2025-04-24 15:28:51
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原创 python-69-基于graphviz可视化软件生成流程图
通过pygraphviz或graphviz库来调用Graphviz的功能，这使得Graphviz不仅限于生成静态图像，还能作为动态应用的一部分，根据实时数据生成图形。
2025-04-24 15:25:34
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原创 python-68-时间戳不一致的时间序列的可视化展示
很多时候，需要将时间序列数据绘制到同一张图上，此时需要数据具有相同的时间戳，特别是数组和单值同时存在的情况下。
2025-04-21 16:14:16
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原创 深度学习-158-RAG技术之调用远程的嵌入模型API
苦于ollama本地运行嵌入模型十分缓慢的问题，分别介绍了通义千问和硅基流动提供的嵌入模型，同时实现了满足LangChain格式要求的自定义嵌入模型。
2025-04-17 11:00:22
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原创 深度学习-157-Dify工具之创建知识库
介绍了硅基流动中提供的免费模型，并使用python进行调试，然后创建文档，在dify中建立知识库，分别创建了聊天助手和聊天工作流，进行效果对比。
2025-04-17 10:59:20
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原创 深度学习-156-RAG技术之在ubuntu中的安装部署RAGFlow和简单应用
在ubuntu中通过docker安装RAGFlow，并使用一个文档测试效果。在RAG过程中，文件解析、Embedding 以及 LLM 是提升准确率的三大关键点。
2025-04-11 16:30:28
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原创 python-65-常用的数据可视化库和框架
基础可视化：Matplotlib、Seaborn、Altair。动态交互可视化：Bokeh、plotly、D3blocks、Pynimate。地图可视化：Cartopy、Folium。Web可视化：Dash、Pyecharts。BI可视化：Superset。流程图可视化：PyGraphviz。
2025-04-11 16:22:30
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原创 python-64-前后端分离之图书管理系统的Vue前端
创建vue的前端项目，并清空相关自动生成的文件，得到空的项目，然后编写了一个图书管理系统的前端页面。
2025-04-08 15:07:56
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原创 python-63-前后端分离之图书管理系统的Flask后端
基于flask形成了图书管理系统的后端，同时对其中使用到的关键文件.flaskenv和函数类MethodView进行了分析。
2025-04-08 15:07:03
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原创 python-62-通过本地代码的文件名加载代码中的同名类同时封装成flask服务使用
使用importlib和__import__两种方式加载同名文件类，同时使用flask封装了一个调用执行的框架，通过url请求传递模块名称后执行，后续可以根据需求进行简单的修改后使用。
2025-04-07 10:27:34
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原创 深度学习-155-RAG技术之嵌入模型Embedding怎么选
Embedding技术在大型语言模型中发挥着至关重要的作用。它将文本转化为向量，使模型能够理解和处理复杂的语言信息。通过选择合适的Embedding方法和优化文本匹配策略，我们可以在搜索引擎、问答系统、推荐系统等领域实现高效且精准的文本匹配。
2025-04-07 10:25:47
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原创 深度学习-154-Dify工具之工作流的三个简单应用示例
提供了创建工作流的三个示例：(1)带分支选择的工作流(2)网站SEO分析工具(3)文章链接抽取内容并提取摘要。
2025-04-01 15:59:16
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原创 python-61-面向对象编程之绘制UML类图以及接口和抽象类的区别
类图是面向对象系统建模中最常用和最重要的图，是定义其它图的基础。类图主要是用来显示系统中的类、接口以及它们之间的静态结构和关系的一种静态模型。类图中最基本的元素是类、接口。软件设计师设计出类图后，程序员就可以用代码实现类图中包含的内容。
2025-04-01 15:57:35
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原创 深度学习-153-DeepSeek之调用远程大模型API接口和可用的开源Deepseek服务
DeepSeek API使用与OpenAI兼容的API格式，通过修改配置，可以使用OpenAI SDK来访问DeepSeek API。开源的Deepseek服务有(1)国家超算中心(2)纳米AI搜索(3)硅基流动(4)英伟达。
2025-03-31 16:10:16
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原创 深度学习-152-综述之大模型蒸馏技术的简介
知识蒸馏(Knowledge Distillation，简称KD)是由AI领域的三位大佬Geoffrey Hinton、Oriol Vinyals和Jeff Dean在2015年提出的技术，旨在通过将复杂教师模型的知识迁移到较简单的学生模型中，使学生模型在保持高性能的同时，能够实现更小的模型规模和更快的推理速度。
2025-03-31 16:08:13
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原创 python-60-执行用户自定义的python代码文本
逐步实现在python中执行用户自定义的代码文本，同时封装成flask服务，后续有此应用场景时，可以在此框架的基础上修改使用。
2025-03-28 10:38:22
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原创 python-59-基于python内置库解析html获取标签关键信息
html.parser是Python标准库中的一个模块，用于解析和处理HTML。通过继承这个类并重写其提供的回调方法，可以自定义对HTML标签、属性和内容的处理方式。
2025-03-28 10:37:29
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原创 python-58-基于python的两种方式操作windows安装的pg数据库
Python中常用的PostgreSQL驱动库是psycopg2，也可以通过SQLAlchemy(ORM工具)操作PostgreSQL。(1)直接操作：使用psycopg2适合需要精细控制SQL的场景。(2)ORM操作：使用SQLAlchemy适合面向对象开发，减少SQL编写。
2025-03-24 16:37:18
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原创 python-57-python开发的面向对象编程OOP原则
面向对象编程(OOP)原则是软件设计和开发中的核心指导思想，旨在提高代码的可维护性、可扩展性和复用性。
2025-03-24 16:33:01
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原创 深度学习-151-Dify工具之创建一个生成财务报表的智能体Agent
通过添加提示词，工具，构建一个智能体，在提示词中告诉智能体工作流程，以及调用的工具，还有最终的输出文档格式要求。
2025-03-21 16:08:54
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原创 深度学习-150-Dify工具之在Linux中安装部署Dify并创建中英文翻译的聊天助手
在ubuntu系统中使用Docker和Docker Compose下载镜像并成功安装Dify，然后通过可视化的方式创建第一个中英文翻译的聊天助手。
2025-03-21 16:08:11
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原创 python-56-基于Vue和Flask进行前后端分离的项目开发示例实战
三种方式对接Vue与Python前后端(1)通过API接口通信。(2)使用WebSocket进行实时通信。(3)通过静态文件进行简单的数据交换。
2025-03-19 15:57:15
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原创 python-55-PyCharm使用通义灵码插件接入大模型智能编程助手应用实战
基于通义大模型的AI研发辅助工具，提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力。
2025-03-19 15:53:43
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原创 深度学习-149-langchain之如何不使用with_structured_output()从模型中返回结构化数据
并非所有模型都支持.with_structured_output()，因为并非所有模型都支持tool calling 工具调用或JSON模式。对于此类模型，需要直接使用提示词让模型使用特定格式，并使用输出解析器从原始的模型输出中提取结构化响应。
2025-03-18 17:19:33
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原创 深度学习-148-langchain之如何使用with_structured_output()从模型中返回结构化数据
使用langchain封装的with_structured_output()方法，提取结构化数据。推荐使用Pydantic类(返回pydantic对象)或者TypedDict类(返回字典)，这两种方式。注意使用此方式一定要确保调用的大模型本身已经实现了结构化输出的API。
2025-03-18 17:18:24
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原创 python-54-使用环境变量库python-dotenv进行应用程序配置参数的管理
python-dotenv是一个Python库,用于从.env文件中读取键值对,并将其加载到环境变量中。这在开发过程中非常有用,因为它可以帮助你将配置与代码分离,简化配置管理并提高安全性。
2025-03-14 16:08:36
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原创 深度学习-147-大语言模型LLM之大模型的一些基本工作原理
人工智能>机器学习>深度学习>大模型。怎么把模型做的更好更强大，预训练+指令微调。怎么用好大模型，零样本+少量样本+思维链构建提示词。
2025-03-14 16:07:32
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原创 深度学习-146-大语言模型LLM之大模型的一些基本概念梳理
大模型优化的三个途径：蒸馏、微调、RAG。Token究竟是什么。大模型三种模式：Embedding、Copilot、Agent。大模型推理框架：vLLM和Ollama。
2025-03-13 14:26:19
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原创 深度学习-145-Text2SQL之基于官方提示词模板进行交互
使用sqlite提供的样例数据库，基于langchain的SQLDatabase获取建表语句，然后使用大模型生成SQL语句后并结构化输出，调用工具执行SQL语句，并采用大模型整理返回的结果。总体来说效果还是可以的，受限于本地运行大模型的性能压力，运行速度较慢。
2025-03-13 14:24:25
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原创 python-53-分别使用flask和streamlit进行向量存储和检索的服务开发实战
分别基于flask和streamlit，开发了向量存储和检索的应用程序，给出了主体框架的示例，可以在此基础上结合实际应用进行改写。
2025-03-12 16:39:00
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原创 python-52-基于Langchain和Faiss实现向量存储和检索的技术原理
基于HuggingFaceEmbeddings和FAISS，实现向量的存储和检索功能，支持对文本的新增和修改后的更新。
2025-03-12 16:33:35
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U盘安装Windows7系统步骤.docx
2020-07-07
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