Pandas数据应用：电子商务数据分析
本文介绍如何使用 Pandas 进行电子商务数据分析，涵盖数据加载、清洗、预处理、分析与可视化。通过 `read_csv` 等函数加载数据，利用 `info()` 和 `describe()` 探索数据结构和统计信息。针对常见问题如缺失值、重复记录、异常值等，提供解决方案，如 `dropna()`、`drop_duplicates()` 和正则表达式处理。结合 Matplotlib 等库实现数据可视化，探讨内存不足和性能瓶颈的应对方法，并总结常见报错及解决策略，帮助提升电商企业的数据分析能力。
行业实践 | 基于Qwen2-VL实现医疗表单结构化输出
本项目针对不同医院检查报告单样式差异大、手机拍摄质量差等问题，传统OCR识别效果不佳的情况，探索并选定了Qwen2-vl系列视觉语言模型。通过微调和优化，模型在识别准确率上显著提升，能够精准识别并结构化输出报告单信息，支持整张报告单及特定项目的识别。系统采用FastAPI封装接口，Gradio构建展示界面，具备高效、灵活的应用特性。未来该方案可扩展至多种文本识别场景，助力行业数字化转型。
使用pycharm 开发streamlit的项目启动
要在 PyCharm 中配置 Streamlit 环境并调试应用，请按以下步骤操作：1. 确保 PyCharm 配置了 Python 解释器并安装 Streamlit 包（File -> Settings -> Project -> Python Interpreter）。2. 配置调试运行设置（Run -> Edit Configurations，添加 Python 配置并命名）。3. 选择新配置并点击调试按钮启动应用。
实战阿里通义灵码极速编程-截屏-OCR-OLlama篇
通过实际案例展示阿里通义灵码如何极大提高编程效率。以开发屏幕截图OCR Python程序为例，使用Win10、Anaconda3、VS Code及通义灵码插件。经过四次提问与优化，从截屏选择矩形区域到调用大模型进行OCR识别，整个过程仅耗时半小时，最终形成可运行的控制台程序。加入界面开发后，总用时2小时，显著提升开发速度和质量。
探秘Win11共享文件夹之Python网络通信算法实现
本文探讨了Win11共享文件夹背后的网络通信算法，重点介绍基于TCP的文件传输机制，并提供Python代码示例。Win11共享文件夹利用SMB协议实现局域网内的文件共享，通过TCP协议确保文件传输的完整性和可靠性。服务器端监听客户端连接请求，接收文件请求并分块发送文件内容；客户端则连接服务器、接收数据并保存为本地文件。文中通过Python代码详细展示了这一过程，帮助读者理解并优化文件共享系统。
Lazada 商品评论列表 API 接口：开发、应用与收益
Lazada作为东南亚领先的电商平台，其商品评论数据蕴含丰富信息。通过开发和利用Lazada商品评论列表API接口，企业可深入挖掘这些数据，优化产品、营销和服务，提升客户体验和市场竞争力。该API基于HTTP协议，支持GET、POST等方法，开发者需注册获取API密钥，并选择合适的编程语言（如Python）进行开发。应用场景包括竞品分析、客户反馈处理及精准营销，帮助企业提升销售业绩、降低运营成本并增强品牌声誉。
Pandas数据应用：天气数据分析
本文介绍如何使用 Pandas 进行天气数据分析。Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库，适合处理表格型数据。文章涵盖加载天气数据、处理缺失值、转换数据类型、时间序列分析（如滚动平均和重采样）等内容，并解决常见报错如 SettingWithCopyWarning、KeyError 和 TypeError。通过这些方法，帮助用户更好地进行气候趋势预测和决策。