批量将不同的工作簿合并到同一个Excel文件
本文介绍如何使用Python的`pandas`库批量合并不同工作簿至同一Excel文件。通过模拟生成三个班级的成绩数据，分别保存为Excel文件，再将这些文件合并成一个包含所有班级成绩的总成绩单。步骤包括安装必要库、生成数据、保存与合并工作簿。
按条件将Excel文件拆分到不同的工作表
使用Python的pandas库，可以轻松将Excel文件按条件拆分为多个工作表。本文通过一个具体示例，展示了如何根据学生班级将成绩数据拆分到不同的工作表中，并生成一个包含总成绩表和各班级成绩表的Excel文件。代码简洁明了，适合初学者学习和应用。
GPT学术优化：专为学术研究和写作设计的多功能开源项目
GPT学术优化是一个专为学术研究和写作设计的多功能开源项目，集成了论文翻译、源代码解析、互联网信息获取、Latex文章校对、论文润色和摘要生成等多项实用功能。本文将详细介绍GPT学术优化的主要功能、技术原理以及如何运行该项目的教程。
Vanna：开源 AI 检索生成框架，自动生成精确的 SQL 查询
Vanna 是一个开源的 Python RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，能够基于大型语言模型（LLMs）为数据库生成精确的 SQL 查询。Vanna 支持多种 LLMs、向量数据库和 SQL 数据库，提供高准确性查询，同时确保数据库内容安全私密，不外泄。
用 OpenVINO™ 部署 GLM-Edge 全家桶
11月29日，智谱发布了GLM-Edge系列模型，包括GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B、GLM-Edge-V-5B，适用于手机、车机及PC平台。文章介绍了如何使用OpenVINO™工具套件在本地部署这些模型，实现高效的AI任务处理，如聊天与图像理解。提供了详细的环境配置、模型转换与量化、以及具体的应用示例。
净利润断层策略
净利润断层策略通过分析公司财报公布后股价的异常波动来选股。当财报超预期且股价跳空高开时，视为买入信号。本文介绍了使用Python和Akshare库实现该策略的具体步骤，包括安装库、获取数据、识别断层及筛选股票等。
【AI系统】常量折叠原理
常量折叠是一种编译器优化技术，通过在编译阶段计算常量表达式，用结果替换原表达式，减少运行时计算。传统编译器在编译期间识别并计算常量表达式，如 Python 中 `day_sec = 24*60*60` 被优化为 `day_sec = 86400`。AI 编译器则在计算图中进行类似优化，如 TensorFlow 通过分析计算图节点，提前计算确定结果的节点，提高执行效率。
基于Python深度学习的果蔬识别系统实现
果蔬识别系统，主要开发语言为Python，基于TensorFlow搭建ResNet卷积神经网络算法模型，通过对12种常见的果蔬（'土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'）图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django框架搭建Web网页端可视化操作界面，以下为项目实现介绍。