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向量数据库 Chroma 和 Milvus的使用

博主头像 一、什么是向量数据库? 向量数据库(Vector Database)是专门用来存储和检索向量数据的数据库。它广泛应用于图像搜索、推荐系统、自然语言处理等领域。 简单理解: 你给数据库一堆「特征向量」(比如图片、文本的数字表达) 你问数据库「最像这个向量的有哪些?」 数据库快速返回「最相似」的结果 二 ...

Python:风坡夹角/风效因子的计算

博主头像 01 风坡夹角的定义 风向与坡向夹角的余弦值和坡度正弦值的乘积. 02 说明 计算风坡夹角需要使用到ERA5-Land再分析资料的u10(横向上风的分量)和v10(纵向上风的分量)(ps: 计算风速wind使用勾股定理u10 ^ 2 + v10 ^ 2再对结果开方即可),坡向和坡度可以通过DEM进行 ...

Python 潮流周刊#110:JIT 编译器两年回顾,AI 智能体工具大爆发(摘要)

本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 400+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。 温馨提示: 在微信关注 Python猫,发送数字“9”,即可领取 9 折优惠码,订 ...

降本增效利器:Testin云测的自动化测试有哪些优势

博主头像 在企业核心系统升级时,传统测试方法需要数百台设备并行验证;工业软件每次迭代都面临复杂环境适配挑战。这些场景揭示出软件测试领域的关键矛盾:日益增长的质效需求与有限测试资源之间的鸿沟。Testin云测提供的智能化解决方案,正在改变这一局面。 一、技术架构的革新突破 Testin云测构建了分层递进的技术体 ...

让 Python 代码飙升330倍:从入门到精通的四种性能优化实践

花下猫语:性能优化是每个程序员的必修课,但你是否想过,除了更换算法,还有哪些“大招”?这篇文章堪称典范,它将一个普通的函数,通过四套组合拳,硬生生把性能提升了 330 倍!作者不仅展示了“术”,更传授了“道”。让我们一起跟随作者的思路,体验一次酣畅淋漓的优化之旅。 PS.本文选自最新一期Python ...

Python 潮流周刊#109:Python 性能优化技巧

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Python 潮流周刊#108:AI 会取代初级开发者吗?(摘要)

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实现一个python依赖注入demo,为了开发框架做准备

博主头像 本文使用python实现一个依赖注入的框架的demo,实现了拆分数据实体和逻辑实体部分 一、动机::为什么要写一个python的依赖注入框架?这不是多此一举吗??? 是,但也不完全是。 例如,在fastapi中就可以使用依赖注入来完成功能 这是一部分来自fastapi官方文档的代码 from typ ...

pytorch入门 - GoogLeNet神经网络

博主头像 GoogLeNet 是 Google 在 2014 年 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛中提出的一种深度卷积神经网络模型,其关键创新在于引入了 Inception 模块,大大提高了网络的参数利用率与计算效率。 本文 ...

pandas

博主头像 pandas相关 pandas最常用的操作:索引、过滤、数据增删查改、分组聚合数据清理、合并、数据可视化 pandas常见命令操作 1. dataframe筛选 若需要从dataframe中的特定列筛选出特定值所在的行,其中特定列的数量是不确定的,每个特定列的特定值也是不同的,该如何处理? impo ...

numpy

博主头像 numpy相关 1. 高维ndarray,报错:超出存储,如何解决? ​ 分块处理:将数据分成较小的块来处理,而不是一次性加载整个数据集。这样可以减少对内存的需求。 使用Dask并行计算库 import dask.array as da # 创建一个 Dask 数组 data = da.random ...

AI大模型应用开发入门-LangChain实现文档总结

博主头像 一、整体思路 长网页文本往往超过 LLM 单次处理的 token 限制,我们需要设计一个 map-reduce 流水线来拆分、局部总结、归并: 加载网页内容 拆分成可控大小的 chunk 对每个 chunk 做初步总结 (map) 汇总所有初步总结 (reduce) 如有需要递归 reduce 直到 ...

pytorch入门 - 基于AlexNet神经网络实现猫狗大战

博主头像 基于之前的博客 pytorch入门 - AlexNet神经网络,并借助Kaggle 的 Dogs vs Cats Redux 数据集,实现一个基于 AlexNet 的二分类模型识别猫与狗。 完整流程涵盖数据准备、归一化、模型定义、训练增强、验证并可视化结果。 一、数据集准备与预处理 import o ...

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