Python
如何快速高效的使用 LLM 构建应用程序
原文：https://a16z.com/2023/06/20/emerging-architectures-for-llm-applications/ 大型语言模型是一种强大的新原语，用于构建软件。但是由于它们如此新颖——并且与普通计算资源的行为方式如此不同——我们并不总是明确知道如何使用它们。 在这篇文章中，我们分享了一种新兴的LLM应用栈的参考架构。它展示了我们在AI创业公司和先进技术公司中最
换吗 APP 抓包及数据采集
本文所有教程及源码、软件仅为技术研究。不涉及计算机信息系统功能的删除、修改、增加、干扰，更不会影响计算机信息系统的正常运行。不得将代码用于非法用途，如侵立删！ 换吗 APP 抓包及数据采集 环境 win10 Pixel4 Android13 Charles 抓包分析 可以看到有防抓包检测，直接抓取是抓不到数据的，解决的方案有很多，可以使用Frida hook绕过监测点，也可以用一些抓包框
Python工程化守则及常用的工程化工具
pdm 1. 安装 2.初始化 3、常用命令 black 代码格式巡检工具 1、安装 2、使用 注意black不会修改venv的格式 flake8 flake8是一款由Python官方发布的辅助检测Python代码是否规范的工具。 1、安装 2、使用 注意：flake8会修改venv的格式，所以需要排除对应的文件 创建.flake8文件
Scrapy_Request对象meta演示
request里面的meta 的使用 import scrapy class Xs2Spider(scrapy.Spider): name = "爬虫名" allowed_domains = ["域名"] start_urls = ["url地址"] def parse(self, response): # 章节名称 title
【爬虫案例】用Python爬大麦网任意城市的近期演出活动！
目录一、爬取目标二、展示爬取结果三、讲解代码四、同步视频五、附完整源码 一、爬取目标 大家好，我是@马哥python说 ，一枚10年程序猿。 今天分享一期python爬虫案例，爬取目标是大麦网近期演出活动：- 大麦搜索 二、展示爬取结果 爬取结果截图： 含10个字段： 页码，演出标题，链接地址，演出时间，演出城市，演出地点，售价，演出类别，演出子类别，售票状态。 演示视频：【Python爬
【二】并发编程之多进程理论
【二】并发编程之多进程理论 【一】什么是进程 进程： 正在进行的一个过程或者说一个任务。 而负责执行任务则是cpu。 举例（单核+多道，实现多个进程的并发执行）： dream在一个时间段内有很多任务要做： python备课的任务 写书的任务 交女朋友的任务 王者荣耀上分的任务， 但dream同一时刻只能做一个任务（cpu同一时间只能干一个活） 如何才能玩出多个任务并发执行
【四】并发编程之多线程理论
【四】并发编程之多线程理论 多线程（理论） 【一】什么是线程 在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义，就是一条流水线工作的过程，一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程 车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一个流水线 流水线的工作需要电源，电源就相当于cpu 所以 进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源
【五】并发编程之多线程操作
【五】并发编程之多线程操作 多线程（实操） 【一】threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口 二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍 官网链接：https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading 【二】开启线程的两种方式 【1】方式一
【六】并发编程之协程
【六】并发编程之协程 协程 【一】开篇介绍 本节的主题是基于单线程来实现并发 即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发 为此我们需要先回顾下并发的本质： 切换+保存状态 CPU正在运行一个任务 会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制） 一种情况是该任务发生了阻塞 另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它。
【七】并发编程之IO模型
【七】并发编程之I/O模型 IO模型 【一】前序知识回顾 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞。 【1】同步 所谓同步 就是在发出一个功能调用时 在没有得到结果之前 该调用就不会返回。 按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用。 但是一般而言，我们在说同步、异步的时候，特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务。 【2】异步 异步的概念和同
【八】并发编程之异步编程
【八】并发编程之异步编程 异步编程 基于 async 和 await 关键字的协程可以实现异步编程，这也是目前 Python 异步相关的主流技术。在这里我们主要介绍一下实现异步的模块：asyncio 模块 【一】asyncio 模块 asyncio 模块是 Python 中实现异步的一个模块，该模块在 Python3.4 的时候发布，async 和 await 关键字在 Python3.5
【1.0】知识点小结（进程相关）
【1.0】知识点小结（进程相关） 【一】什么是并发 并发通常指系统或程序同时执行多个操作或任务的能力。 在并发环境中，多个处理器、线程或进程可以同时执行不同的任务 使得系统的响应时间更快，也提高了资源利用率。 并发简单来说就是能同时运行多个任务，但是多个任务不能同时进行，只能一个接一个的执行 【二】什么是并行 并行指的是多个操作或任务在同一时刻同时执行的能力。 在并行环境
在Linux下搭建Git服务器
众所周知，版本系统在开发环境中是必不可少的，但是我们可以把代码免费的托管到GitHub上，如果我们不原意公开项目的源代码，公司又不想付费使用，那么我们可以自己搭建一台Git服务器，可以用Gitosis来管理公钥，还是比较方便的。 搭建环境： 服务器 CentOS6.6 + git（version 1.8.3.1） 客户端 Windows10 + git（version 2.
JoinableQueue模块
JoinableQueue模块 JoinableQueue是Python中的一个线程安全的队列 它是Queue.Queue类的子类 可以在多线程环境下使用。 JoinableQueue提供了额外的方法，使得任务管理更加便捷。 JoinableQueue的主要特点如下： 线程安全：支持多线程同时读写同一个队列。 队列管理：可以很方便地管理队列中的任务，包括添加、获取、删除和清空等操作。
嵌入式linux的几点小经验总结
自己的功能一定要做下班后的自动化测试，不能指望测试部给测出问题(自动化测试可以用python来控制,比如python通过继电器控制产品的上下电或者触控等操作,比如打开关闭摄像头,然后通过 adb 读取测试完毕后的状态,比如摄像头是否有图像输出) 电信类产品往往要求很高，所以常常有主备分区备份的功能，比如主备的boot flash,flash不能频繁擦写 单板软复位后需要能查复位前的dm
requests Python中最好用的网络请求工具 基础速记+最佳实践
简介 requests 模块是写python脚本使用频率最高的模块之一。很多人写python第一个使用的模块就是requests，因为它可以做网络爬虫。不仅写爬虫方便，在日常的开发中更是少不了requests的使用。如调用后端接口，上传文件，查询数据库等。本篇详细介绍requests的使用。 requests 是⽤Python编写的第三方库，它基于python自带网络库urllib3封装完成。采
NixOS 23.05发布，这个版本带有新的组件和各种新功能
导读 NixOS是一个Linux发行版和一套可用于其他Linux系统和macOS的软件包，已经更新到23.05版，这个版本带有新的组件和各种新功能。 NixOS 23.05被称为 “Stoat”，在NixOS 22.11之后整整六个月才出现，它采用了长期支持的Linux 6.1 LTS内核系列。前一个版本使用的是Linux 5.15 LTS内核系列，所以在你下次安装NixOS时，甚至
全局异常处理：优化 Flask 应用程序的可靠性与用户体验
Flask 是一个流行的 Python Web 框架，它提供了简单而灵活的方式来构建 Web 应用程序。然而，即使是最出色的开发人员也难以完全避免错误和异常的发生。用户可能会提交无效的数据，服务器可能会发生内部错误，或者应用程序可能会遇到不可预料的问题。在这些情况下，良好的错误处理机制对于保护应用程序的稳定性和用户体验至关重要。 Flask 中的全局异常处理机制 Flask 提供了一种全局异常
笔记本输入python无提示、也无报错(不提示“不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”)
最近在安装 Python 的时候发生了很奇怪的现象（安装前）：从命令行执行 python 并不会输出python版本信息，似乎也没有其他反应，也无报错(不提示“不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”)，再次输入命令 where python显示C:UsersquxwAppDataLocalMicrosoftWindowsAppspython.exe，如下图： 看这个路径猜测在微软的
ArcPy批量对大量遥感影像相减做差
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行相减做差的方法。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有多张.tif格式遥感影像的文件夹，其中每一个遥感影像的文件名中都包含有该图像的成像年份，且每一个遥感影像的空间范围、像元大小等都是一致的，可以直接进行栅格相减；且文件夹内除了.tif格式的遥感影像文件外，还具有其它格式的文件；如下图所示。 我们希
Python3 configparser读取含有中文配置config.ini(Windows)显示乱码的解决方法
最近在配置文件config.ini有中文输出时，python 3 打印出来显示乱码。初步判断是由于编码问题。在 Python 3 中虽有encoding 参数,但是对于有BOM(如Windows下用记事本指定为utf-8)的文件,需要使用 utf-8-sig, 使用utf-8没办法。 配置文件 config.ini如下： Python 3 下 的code # -*- coding:utf-
字典、元祖、集合内置方法
字典的内置方法 1.按k取值(get 获取、获得) 2.修改值 字典也是可变类型 3.添加键值对 4.统计键值对的个数 len 5.成员运算 仅能判断key键 6.删除键值对 del(删除) pop（弹出的k值） popitem（随机弹出） 7.分别获取所
TTS合成技术中的跨模态语音合成
目录1. 引言2. 技术原理及概念3. 实现步骤与流程4. 应用示例与代码实现讲解 TTS(Text-to-Speech)合成技术是一种将文本转换为语音的技术，它广泛应用于语音助手、虚拟助手、移动应用、智能家居等领域。在TTS合成技术中，跨模态语音合成是一个重要的技术分支，它涉及到从不同模态输入中提取语音信号并合成语音输出。在本文中，我们将介绍TTS合成技术中的跨模态语音合成技术，并探讨相关技术原
语义理解在智能搜索中的应用
目录 语义理解在智能搜索中的应用 随着人工智能技术的不断发展，搜索技术也在不断进化。其中，语义理解技术作为一个重要的组成部分，被广泛应用于智能搜索中。在这篇文章中，我们将介绍语义理解在智能搜索中的应用，并深入探讨其技术原理、实现步骤和优化改进。 一、引言 智能搜索是指利用人工智能技术，将用户输入的搜索信息进行语义理解，并返回与之相关的结果。智能搜索已经成为搜索引擎的一种重要形式，为用户提供了更加智
机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法
目录 文章标题：《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域，如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而，这些技术也面临着一些安全问题，如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此，对于机器学习和深度学习的安全性研究已经成为了一个热门的话题。 文章目的 本篇文章旨在探讨机器学习和深度学习中的安全威胁