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摘要: Tavily 官网:https://tavily.com/ 介绍 Tavily是一个为大型语言模型(LLMs)和检索增强生成(RAG)优化的搜索引擎,旨在提供高效、快速且持久的搜索结果。该产品由Tavily团队开发,目标用户是AI开发者、研究人员以及需要实时、准确、有根据的信息的企业。Tavily 阅读全文
posted @ 2025-04-16 14:01 凫弥 阅读(5307) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 概述 Tesseract,一款由惠普实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别,文本识别)引擎,用于识别图片中的文字并将其转换为可编辑的文本。Tesseract支持开箱即用,能够将印刷体文字图像转换成可编辑文本,并支持多种语 阅读全文
posted @ 2025-04-15 16:30 凫弥 阅读(837) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 分析目标¶ 为了了解当前游戏的运营情况,对游戏从以下3个方面进行分析 1.新增玩家分析:从玩家数量、付费玩家占比、每日新增玩家数 2.玩家活跃度分析:从不同用户在线时长、分布特征展开分析 3.玩家付费情况分析:从PUR,ARPPU、ARPU等关键指标进行分析 字段解读¶ 'user_id': 玩家唯 阅读全文
posted @ 2025-04-14 18:58 凫弥 阅读(325) 评论(0) 推荐(0)
摘要: pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库。Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,可以生成一些非常酷炫的图表。 环境安装 pip install pyecharts Pyecharts在1.x版本之后迎来重大更新,与老版本(0.5X)已是两个完全不同的版本 阅读全文
posted @ 2025-04-14 16:39 凫弥 阅读(398) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 导入相关包¶ In [ ]: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 中文乱码的处理 plt.rcParams['font.sans-serif']=['PingFang HK'] #mac系统使用 # plt.rcParams[' 阅读全文
posted @ 2025-04-14 15:55 凫弥 阅读(289) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据转换¶ 数据替换¶ 替换操作可以作用于Series和DataFrame中 索引替换:rename(index={},columns={}) In [17]: import numpy as np #只可以处理数值形式的数据 import pandas as pd df = pd.DataFram 阅读全文
posted @ 2025-04-14 15:28 凫弥 阅读(313) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 山顶会课程概述¶ 【数分+开发为主题】,迎合多维度接单 课程排期问题 课程大致内容 数据分析基本概述¶ 什么是数据分析?¶ 所谓的数据分析就是使用一些有效的方法和工具对收集到的数据进行处理,从中发现数据的关键趋势或者规律,以便做出合理的决策和提出有针对性的建议。通俗来说,数据分析就是从数据中找到有用 阅读全文
posted @ 2025-04-13 18:58 凫弥 阅读(475) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Streamlit 简介 什么是streamlit Streamlit是一个免费的开源框架,用于快速构建和共享漂亮的数据科学Web应用程序。它是一个基于Python的库,专为机器学习工程师设计。数据分析工程师不是网络开发人员,他们对花几周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序不感兴趣。相反,他们需要 阅读全文
posted @ 2025-04-13 17:20 凫弥 阅读(567) 评论(0) 推荐(0)
摘要: coze智能体之定制插件 Coze 是一种灵活的 AI 平台,允许开发者通过自定义插件扩展其功能。这些插件可以通过特定的工作流工具进行集成和管理,从而实现复杂的业务逻辑编排。 插件节点主要用于在工作流中调用插件,运行指定的工具。插件就像是一个工具百宝箱,里面的每个工具都是可以调用的 API 哦。不管 阅读全文
posted @ 2025-04-13 10:53 凫弥 阅读(960) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基本介绍 LLaMa.cpp是由开发者 Georgi Gerganov 发起的一个C++编写的轻量级、高性能的CPU/GPU大语言模型推理框架,专为在本地CPU上部署量化模型而设计,它提供了一种在资源有限的设备上对LLM从模型转换、量化到推理的一站式解决方案,让LLM的部署流程变得简单而高效,能够将 阅读全文
posted @ 2025-04-11 11:11 凫弥 阅读(821) 评论(0) 推荐(1)
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