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第一讲机器学习基础 1.机器学习≈找一个函数 2.深度学习就是用类神经网络制造函数-->输入可以是：向量、矩阵、序列（语音、文本） 输出可以是：数值（回归任务）、类别（分类）、文本图片 3.机器学习方法 （1）supervised learning 监督学习（要做标记）需要收集到大量成对的输入输出 阅读全文
posted @ 2025-11-11 19:28
Annaprincess
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posted @ 2025-11-06 19:51
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基于ollama和streamlit的聊天机器人 利用deepseek蒸馏模型 model='deepseek-r1:1.5b'这个可以在client.chat里头自己定义会自动下载 import streamlit as st import ollama client=ollama.Client( 阅读全文
posted @ 2025-11-06 19:35
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不适用模型的简易ai交互页面 一.形式 import streamlit as st st.title("测试标题") st.divider() prompt=st.chat_input("请输入你的问题") if prompt:#如果问题不为空才输出答案 st.chat_message("user 阅读全文
posted @ 2025-11-06 19:03
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streamlit基础API 一.总结 二.演示 import streamlit as st import time st.title("本文标题：streamlit基础API案例")#标题的设置 # #等待框（思考） with st.spinner("思考中"): time.sleep(2) s 阅读全文
posted @ 2025-11-06 10:21
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摘要：
打开远程解释器下的streamlit的hello页面 前提是已经在远程解释器安装好streamlit 1.激活远程解释器（我在本地pycharm使用的那个远程解释器） 确定远程解释器位置 激活（在远程ubuntu激活） 2.输入streamlit hello 输出结果：显示hello页面地址http 阅读全文
posted @ 2025-11-06 09:33
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用本地的pycharm调用ollama 用的是2025.2.4专业版pycharm，本项目主要用的库有ollama和streamlit 一.远程连接 1.先在本地创建一个项目：如f盘 2.创建远程解释器（WSL）右下角 找个远程位置防止远程解释器 3.检查是否连接远程 本地pycharm输入 结果： 阅读全文
posted @ 2025-11-06 09:20
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下载后开箱即用 1.设置 2.选择模型代理 ollama，点ollama 3. 获取模型（导入ollama的才可以使用！） 4.退出设置后选择模型 5.开始对话 阅读全文
posted @ 2025-11-03 12:02
Annaprincess
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windows系统Ollama私有化模型部署 一.安装Ollama （1）在官网下载https://ollama.com/download （2） 步骤 2：检查 Windows 系统环境变量（关键！） 如果安装后仍报错，需手动配置环境变量： 右键点击此电脑 → 选择属性 → 点击高级系统设置 → 阅读全文
posted @ 2025-11-03 00:16
Annaprincess
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