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人工智能微客（aiweker）, 阿里云开发者社区和infoQ写作社区签约作者， 长期跟踪和分享人工智能前沿技术、应用、领域知识，不定期的发布相关产品和应用，欢迎关注和转发
擅长的技术
- 数据库
- Python
- 敏捷开发
- 计算机视觉
- 机器学习/深度学习
- 数据可视化
- 人工智能
- 算法
- 算法框架/工具
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发表了文章 2024-12-14
OpenAI 12天发布会全解析 | AI大咖说
OpenAI近日宣布将在12个工作日内每天进行一场直播，展示一系列新产品和样品。首日推出GPT-o1正式版，性能大幅提升；次日展示Reinforcement Fine-Tuning技术，提高模型决策质量；第三天推出Sora，实现高质量视频生成；第四天加强Canvas，提升多模态创作效率；第五天发布ChatGPT扩展功能，增强灵活性；第六天推出ChatGPT Vision，实现多模态互动；第七天推出ChatGPT Projects，优化项目管理。这些新技术正改变我们的生活和工作方式。
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发表了文章 2024-12-09
Python处理数据库：MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库，包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作，适合初学者快速上手。
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发表了文章 2024-11-02
NotebookLM与NotebookLlama 了解下 | AI工具
在AI技术飞速发展的今天，Google和Meta分别推出了基于大型语言模型的笔记本应用——NotebookLM和NotebookLlama。这两款产品不仅提供了强大的文档处理和编码支持，还在文档和编码领域引领了创新。NotebookLM强调个性化和隐私保护，而NotebookLlama则以开源和高度定制性著称。本文将深入解析这两款产品并进行对比分析。【10月更文挑战第16天】
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发表了文章 2024-10-31
swarm Agent框架入门指南：构建与编排多智能体系统的利器 | AI应用开发
Swarm是OpenAI在2024年10月12日宣布开源的一个实验性质的多智能体编排框架。其核心目标是让智能体之间的协调和执行变得更轻量级、更容易控制和测试。Swarm框架的主要特性包括轻量化、易于使用和高度可定制性，非常适合处理大量独立的功能和指令。【10月更文挑战第15天】
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发表了文章 2024-10-30
Neo4j从入门到精通：打造高效知识图谱数据库 | AI应用开发
在大数据和人工智能时代，知识图谱作为一种高效的数据表示和查询方式，逐渐受到广泛关注。本文从入门到精通，详细介绍知识图谱及其存储工具Neo4j，涵盖知识图谱的介绍、Neo4j的特点、安装步骤、使用方法（创建、查询）及Cypher查询语言的详细讲解。通过本文，读者将全面了解如何利用Neo4j处理复杂关系数据。【10月更文挑战第14天】
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发表了文章 2024-10-29
Parquet 文件格式详解与实战 | AI应用开发
Parquet 是一种列式存储文件格式，专为大规模数据处理设计，广泛应用于 Hadoop 生态系统及其他大数据平台。本文介绍 Parquet 的特点和作用，并演示如何在 Python 中使用 Pandas 库生成和读取 Parquet 文件，包括环境准备、生成和读取文件的具体步骤。【10月更文挑战第13天】
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发表了文章 2024-10-22
AI攻克132年的未解之谜 | AI大咖说
本文探讨了AI在数学证明和自然科学研究中的最新进展，特别是AI成功找到新的李雅普诺夫函数，解决了132年的数学难题。文中介绍了李雅普诺夫函数的重要性，AI如何通过Transformer模型实现高准确率的预测，并讨论了AI在数学和自然科学领域的广泛应用及未来挑战。【10月更文挑战第9天】
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发表了文章 2024-10-20
介绍一款好用的开源画图神器-draw.io | AI应用开发
draw.io 是一款基于浏览器的开源绘图工具，无需安装即可使用，支持多种操作系统和设备。其简洁的界面、丰富的形状库、智能对齐功能和强大的云端协作能力，使其成为专业人士和创意爱好者的首选。无论是产品设计、流程图绘制还是思维导图构建，draw.io 都能满足你的多样化需求。【10月更文挑战第7天】
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发表了文章 2024-10-19
看看AI大佬都开了什么公司 | AI大咖说
看看AI大佬都开了什么公司 【10月更文挑战第6天】
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发表了文章 2024-10-17
python操作和解析ppt文件 | python小知识
本文将带你从零开始，了解PPT解析的工具、工作原理以及常用的基本操作，并提供具体的代码示例和必要的说明【10月更文挑战第4天】
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发表了文章 2024-10-15
python读取word文档 | AI应用开发
在RAG系统中，构建知识库时需读取多种外部文档，其中Word文档较为常见。本文介绍如何使用`python-docx`库读取Word文档（.docx格式）中的标题、段落、表格和图片等内容。首先通过`pip install python-docx`安装库，然后利用提供的接口提取所需信息。尽管该库功能强大，但在识别标题样式时需自定义逻辑，并且仅提供图片的URI而非直接加载。示例代码展示了读取文本、识别标题、读取表格及获取图片URI的方法。【10月更文挑战第2天】
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发表了文章 2024-10-13
ollama 大模型部署 工具 | AIGC
Ollama是一个集成了多种大型语言模型的工具，它支持模型的部署、运行以及API的整合和调用。Ollama为不同操作系统的用户提供了便捷的安装方式，并具备丰富的命令行界面（CLI）和API接口，使得用户可以轻松地管理和运行大型模型。【10月更文挑战第1天】
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发表了文章 2024-10-02
OPENAI DevDay 2024：推动AI技术的新边界
在今年的OPENAI DevDay活动中，尽管形式更为低调，但OpenAI依然带来了四项令人瞩目的技术创新，展示了其在推动人工智能开发者生态方面的持续努力，以及向更高效、用户友好的AI工具转型的决心。我将为大家详细介绍这些新产品
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发表了文章 2024-09-15
OpenAI o1模型：AI通用复杂推理的新篇章
OpenAI发布了其最新的AI模型——o1，这款模型以其独特的复杂推理能力和全新的训练方式，引起了业界的广泛关注。今天，我们就来深入剖析o1模型的特点、背后的原理，以及一些有趣的八卦信息。
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发表了文章 2024-07-29
Chroma | AI应用开发
文将详细介绍Chroma向量数据库的功能特点、适应场景，并通过Python实操演示其基本使用方法【7月更文挑战第7天】
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发表了文章 2024-07-13
LLaMA-Factory：大语言模型微调框架 | AIGC
LLaMA-Factory 是一个国内北航开源的低代码大模型训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计【7月更文挑战第5天】
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发表了文章 2024-07-11
介绍一个大语言模型的微调框架Swift | AIGC
介绍一个大语言模型的微调框架Swift 【7月更文挑战第4天】
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发表了文章 2024-07-10
向量数据库-Milvus
Milvus 是一个开源的、高性能的向量数据库，专为海量向量数据的快速检索而设计。在人工智能、计算机视觉、推荐系统和其他需要处理大规模向量数据的领域有着广泛应用【7月更文挑战第3天】
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发表了文章 2024-07-09
向量和向量数据 | AI应用开发
向量vector 通常出现在自然语言NLP领域，NLP中称为词嵌入word embedding，词嵌入的工作就是如何将人类语言中的词汇、短语或句子转化为计算机能够理解和操作的数学向量。【7月更文挑战第2天】
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发表了文章 2024-07-08
AI大咖说-李飞飞高徒/特斯拉前AI总监出的最新AI课程
今天要推荐一位AI界的大神Andrej Karpathy的几门大模型的开源项目和课程，希望对你有帮助【7月更文挑战第1天】
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发表了文章 2024-06-23
ransformers从入门到精通：常用的subword tokenizer算法
- WordPiece、BPE/BBPE最小字词进行合并最终字词，BPE/BBPE直接采用词频判断合并规则而WordPiece采用最大似然的方式 - unigram采用从最大的字词集合里移除那些对语料库整体概率贡献最小的子词【6月更文挑战第7天】
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发表了文章 2024-06-19
Transformers从入门到精通：token和它的三种粒度
大家对于token的概念可能司空见惯了，现在的大语言模型的计费方式一般都采用输入和输出的token数量来计费。那到底什么是token，它的作用是什么？【6月更文挑战第6天】
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发表了文章 2024-06-19
大语言模型的长文本处理能力
最近大语言模型的一个发展方向就是大语言的模型的长下文能力（long context），谷歌的Gemini 1.5 100万输入，kimi chat支持允许200万输入。那么于大语言模型的长文本能力到底如何呢？ 今天通过分析下两个观点【6月更文挑战第5天】
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发表了文章 2024-06-14
推荐3个文本转语音AI工具
三款文本转语音工具各具特色，适用于不同的场景和需求。ELEVENLABS语音合成凭借其高质量的语音输出和先进的技术支持，适合对音质有较高要求的用户；TTSMAKER语音合成简单易用，功能丰富，适合普通用户日常使用；SPEECHIFY文本转语音则注重实用性和便捷性，特别适用于长时间阅读或学习场景。无论你是职场人士、学生还是语言学习者，都能在这些工具中找到适合自己的选择。【6月更文挑战第4天】
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发表了文章 2024-06-06
国内大模型调用实战
前面我们一览了国内主要大模型厂商的API价格，今天我们就来具体看下具体API的使用【6月更文挑战第3天】
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发表了文章 2024-06-04
python小知识-jupyter lab
Jupyter Lab 是一个基于网页的交互式开发环境，它支持 Jupyter Notebook、文本编辑器、终端、数据可视化以及其他自定义组件。它提供了一个灵活的用户界面，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化以及解释性文本的文档。【6月更文挑战第2天】
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发表了文章 2024-05-24
FastAPI入门指南
FastAPI是基于Python类型提示的高性能Web框架，用于构建现代API。它提供高性能、直观的编码体验，内置自动文档生成（支持OpenAPI）、数据验证和安全特性。安装FastAPI使用`pip install fastapi`，可选`uvicorn`作为服务器。简单示例展示如何定义路由和处理函数。通过Pydantic进行数据验证，`Depends`处理依赖。使用`uvicorn main:app --reload`启动应用。FastAPI简化API开发，适合高效构建API应用。5月更文挑战第21天
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发表了文章 2024-05-23
python任务调度利器-APScheduler
APScheduler是Python的任务调度库，提供基于时间、固定时间点和CRONTAB的任务调度，适用于离线作业和缓存更新等场景。它包含触发器、调度器、任务存储器、执行器和任务事件组件。安装使用`pip install apscheduler`，简单示例展示了如何配置调度器、添加任务并监听任务异常。支持的触发器有间隔、日期和CRON类型，执行器包括线程池和进程池等。任务存储器可选择内存或各种数据库存储。调度器模式有BlockingScheduler和BackgroundScheduler等，可进行任务的添加、删除、暂停和修改，并监听任务事件。5月更文挑战第20天
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发表了文章 2024-05-22
python小知识-数据验证和解析神器pydantic
Pydantic是一个Python库，用于数据验证和设置管理，基于类型提示提供数据模型验证。它可以用于用户输入验证、JSON序列化和解析，以及API交互中的数据校验。安装Pydantic可使用`pip install -U pydantic`或`conda install pydantic -c conda-forge`。通过定义BaseModel子类并使用Field进行约束，可以创建数据模型并进行验证。例如，定义User模型验证用户名、邮箱和年龄。Pydantic还支持自定义验证器，允许在字段赋值时执行特定逻辑，如密码强度检查和哈希处理。5月更文挑战第19天
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发表了文章 2024-05-20
一文读懂python分布式任务队列-celery
# 一文读懂Python分布式任务队列-Celery Celery是一个分布式任务执行框架，支持大量并发任务。它采用生产者-消费者模型，由Broker、Worker和Backend组成。生产者提交任务到队列，Worker异步执行，结果存储在Backend。适用于异步任务、大规模实时任务和定时任务。5月更文挑战第17天
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发表了文章 2024-05-19
python时间序列异常检测ADTK
`adtk`是Python中用于无监督时间序列异常检测的工具包，包含简单算法、特征加工和流程控制。安装使用`pip install adtk`。数据要求为`DatetimeIndex`格式。异常检测包括滑动窗口统计特征、季节性拆解、降维和重构。提供了ThresholdAD、QuantileAD、InterQuartileRangeAD、GeneralizedESDTestAD等离群点检测算法，以及PersistAD和LevelShiftAD检测突变。此外，SeasonalAD用于季节性异常检测，Pipeline可组合多种算法。5月更文挑战第16天
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发表了文章 2024-05-18
机器学习分布式框架Ray
Ray是UC Berkeley RISELab推出的一个高性能分布式执行框架，它比Spark更具计算优势，部署简单，支持机器学习和深度学习的分布式训练。Ray包括节点（head和worker）、本地调度器、object store、全局调度器（GCS），用于处理各种分布式计算任务。它支持超参数调优（Ray Tune）、梯度下降（Ray SGD）、推理服务（Ray SERVE）等。安装简单，可通过`pip install ray`。使用时，利用`@ray.remote`装饰器将函数转换为分布式任务，通过`.remote`提交并用`ray.get`获取结果。5月更文挑战第15天
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发表了文章 2024-05-15
AI大咖说-关于深度学习的一点思考
周志华教授探讨深度学习的成效，指出其关键在于大量数据、强大算力和训练技巧。深度学习依赖于函数可导性、梯度下降及反向传播算法，尽管硬件和数据集有显著进步，但核心原理保持不变。深度意味着增加模型复杂度，相较于拓宽，加深网络更能增强泛函表达能力，促进表示学习，通过逐层加工处理和内置特征变换实现抽象语义理解。周志华教授还提到了非神经网络的深度学习方法——深度森林。5月更文挑战第12天
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发表了文章 2024-05-10
深度学习之ResNet家族
ResNet是深度学习中的标志性架构，由何恺明在2016年提出，解决了深度网络训练的难题。ResNet通过残差块使得网络能有效学习，即使层数极深。后续发展包括ResNetV2，优化了信息传递和激活函数顺序；Wide Residual Networks侧重增加网络宽度而非深度；ResNeXt引入基数概念，通过多路径学习增强表示能力；Stochastic Depth通过随机丢弃层加速训练并提升泛化；DenseNet采用密集连接，增加信息交互；DPN结合ResNet和DenseNet优点；ResNeSt则综合了注意力机制、多路学习等。这些演变不断推动深度学习网络性能的提升。5月更文挑战第7天
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发表了文章 2024-05-13
测试本地部署ChatGLM-6B | ChatGPT
ChatGLM-6B是款62亿参数的中英对话模型，类似ChatGPT，可在6GB显存（INT4量化）的GPU或CPU上运行。它提供流畅、多样的对话体验。用户可从Hugging Face或清华云下载模型配置。部署涉及创建Python环境，安装依赖，下载模型到`ckpt`文件夹。测试时加载tokenizer和模型，使用示例代码进行交互。应用包括基于MNN和JittorLLMs的推理实现，以及langchain-ChatGLM、闻达、chatgpt_academic和glm-bot等项目。5月更文挑战第10天
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发表了文章 2024-05-08
盘点开源大语言模型LLMs
本文总结了开源大语言模型的发展，从word2vec到Transformer，再到BERT和GPT系列。重点介绍了几个开源GPT项目，如斯坦福的Alpaca、清华的ChatGLM-6B、Vicuna、复旦的MOSS和Lamini，以及mini-GPT4，这些项目致力于以较小参数量接近ChatGPT性能并实现友好部署。各模型特点和相关资源链接亦有提供。5月更文挑战第5天
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发表了文章 2024-05-12
AI工具-标注工具labelme
Labelme是一款Python开源图像标注工具，支持图像分类、目标检测、语义分割和实例分割等任务。它提供了一个GUI界面，用户可绘制圆形、方形和多边形进行标注。安装通过`pip install labelme`和`lxml`，使用时可导入预定义标签列表。标注结果保存为json文件，包含类别、边界框信息和形状类型。Labelme还支持格式转换，如转换为VOC或COCO格式。这款工具对视频标注也兼容。5月更文挑战第9天
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发表了文章 2024-05-06
对大模型和AI的认识与思考
2023年，笔者也参与了各种学习和实践，从大语言模型、多模态算法，文生图（Stable Diffusion）技术，到prompt工程实践和搭建文生图（Stable Diffusion）webui实操环境。在此对谈谈对大模型和AI的认识与思考，是为总结。5月更文挑战第3天
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发表了文章 2024-05-05
Transformers从入门到精通：Transformers介绍
transformer是当前大模型中最流行的架构，而Transformers是实现transformer的最流行的实现的库，由著名的huggingface推出。Transformers提供了丰富的API和工具，可以轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练的模型可以降低计算成本，并为从头开始训练模型节省所需的时间和资源。5月更文挑战第2天
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发表了文章 2024-03-05
python机器学习超参数调优
超参数（hyper parameters）就是机器学习或深度学习算法中需要预先设置的参数，这些参数不是通过训练数据学习到的参数；原始算法一般只给出超参数的取值范围和含义，根据不同的应用场景，同一个算法的同一超参数设置也不同。【2月更文挑战第14天】
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发表了文章 2024-03-03
人工智能项目的python版本管理工具DVC
dvc即data version control, 是一种针对人工智能项目（机器学习或者深度学习）的数据版本管理工具。DVC的操作和GIT类似，可以认为为GIT的二次开发封装。结合GIT，DVC可以有效的管理人工智能项目的整个流程，包括代码，数据，训练配置，模型【2月更文挑战第12天】
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发表了文章 2024-03-02
一文读懂python分布式任务队列-celery
celery是一个简单，灵活、可靠的分布式任务执行框架，可以支持大量任务的并发执行。celery采用典型生产者和消费者模型。生产者提交任务到任务队列，众多消费者从任务队列中取任务执行【2月更文挑战第11天】
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发表了文章 2024-05-04
推荐几个AI的好工具，大家快收藏
随着chatgpt出现，各式各样的AI应用不断刷新大家的认知。今天，我就为大家推荐几个实用的AI工具，不管你有没有听说过，走过路过不容错过。5月更文挑战第1天
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发表了文章 2024-02-27
python 图像相似性评估
相似性经常通过距离的方式来度量，但图像是高纬度的数据，而且图像相似性判断和人类的主观感受存在一定的关系。本文针对图像相似性，梳理了传统的经典算法和基于感知的深度学习方法【2月更文挑战第7天】
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发表了文章 2024-02-23
找论文参考：机器视觉会议和期刊
这里分享下机器学习和人工智能的顶会和期刊，可以在这些会议和期刊上找与你相关的paper。【2月更文挑战第3天】
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发表了文章 2024-02-25
python多进程multiprocessing使用
如果你想在python中使用线程来实现并发以提高效率，大多数情况下你得到的结果是比串行执行的效率还要慢；这主要是python中GIL（全局解释锁）的缘故，通常情况下线程比较适合高IO低CPU的任务，否则创建线程的耗时可能比串行的还要多。GIL是历史问题，和C解释器有关系。 为了解决这个问题，python中提供了多进程的方式来处理需要并发的任务，可以有效的利用多核cpu达到并行的目的。【2月更文挑战第5天】
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发表了文章 2024-03-04
用Python做一个翻译器
之前有分享过gradio制作web App，我们今天就基于此做一个翻译器【2月更文挑战第13天】
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发表了文章 2024-02-29
用纯python写web app：Streamlit
一句话，Streamlit是一个可以用python编写web app的库，可以方便的动态展示你的机器学习的项目。【2月更文挑战第9天】
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发表了文章 2024-01-11
Stable Diffusion 本地安装 | AIGC
今天要介绍Stable Diffusion webUI则第三方通过Gradio搭建的Stable Diffusion的web前端，功能丰富，而且所有功能都是开源的。 【1月更文挑战第7天】
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发表了文章 2024-01-09
动态库和静态库 | AI工程化部署
我们在编写接口或者使用第三方应用时，都会打包或者引入.so或者.a文件。这个so就是动态库，.a文件就是静态库 【1月更文挑战第5天】
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2024-12-21
openai 12天发布会收官 | AI大咖说
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发表了文章
2024-12-14
OpenAI 12天发布会全解析 | AI大咖说
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2024-12-09
Python处理数据库：MySQL与SQLite详解 | python小知识
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2024-12-07
Manim：数学可视化的强大工具 | python小知识
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2024-12-03
吴恩达开源aisuite：简化AI模型调用的新工具 | AI工具
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2024-11-12
何恺明CV课程 | AI大咖说
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2024-11-02
NotebookLM与NotebookLlama 了解下 | AI工具
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2024-10-31
swarm Agent框架入门指南：构建与编排多智能体系统的利器 | AI应用开发
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2024-10-30
Neo4j从入门到精通：打造高效知识图谱数据库 | AI应用开发
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2024-10-29
Parquet 文件格式详解与实战 | AI应用开发
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2024-10-26
Claude 3.5：一场AI技术的惊艳飞跃 | AIGC
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2024-10-24
Beautiful Soup 解析html | python小知识
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2024-10-23
了解Python中的装饰器 | python小知识
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2024-10-22
AI攻克132年的未解之谜 | AI大咖说
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2024-10-21
深入理解 Python 中的异步操作 | python小知识
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2024-10-20
介绍一款好用的开源画图神器-draw.io | AI应用开发
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2024-10-19
看看AI大佬都开了什么公司 | AI大咖说
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2024-10-18
2024年诺贝尔奖：AI科学家的辉煌时刻 | AI大咖说
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2024-10-17
python操作和解析ppt文件 | python小知识
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2024-10-16
读取excel工具：openpyxl | AI应用开发
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