获课:666it.top/14491/ 三天搞定AI Agent？——快速原型开发与长期维护的平衡之道 在人工智能技术飞速发展的今天，AI Agent已成为企业降本增效、重构竞争力的核心引擎。本文将深入探讨如何在短时间内完成AI Agent原型开发，同时确保系统的长期可维护性。 一、AI Agent快速开发方法论 三步构建基础框架 工具集成：通过注册自定义工具（如计算器函数）快速扩展Agent能力 Python from miniagent import MiniAgent from miniagent.tools import load_tools, register_tool @register_tool def calculator(expression: str) -> floa...阅读全文
获课：666it.top/14780/ 从脚本到架构：2024年Python大型项目实战全解析 Python作为全球开发者首选语言，已经从简单的脚本工具发展成为构建大型复杂系统的强大平台。本文将全面解析Python项目从简单脚本到大型架构的演进路径，涵盖2024年最新技术趋势和实战经验。 一、Python项目演进路线 1. 小型项目阶段 特征：单个或少量脚本文件 最佳实践：使用简单的模块化结构添加__main__.py支持模块化运行避免使用sys.path操作 2. 中型项目阶段 特征：多个模块协同工作 最佳实践：使用包结构组织代码划分清晰的模块边界添加基本的测试框架使用setup.py管理依赖 3. 大型项目阶段 特征：复杂系统架构 最佳实践：实现完整的分层架构使用依赖注入管理组件完善的测...阅读全文
获课：666it.top/14780/ Python全能工程师2024版：IT转型者的黄金通行证 在数字化转型浪潮席卷全球的2024年，Python全能工程师已成为IT行业最炙手可热的职位之一。本文将深入解析为何Python全能工程师2024版是转型IT的首选路径，从市场需求、技术优势到职业发展前景，为您呈现全面而深入的行业洞察。 全领域渗透：Python的跨行业统治力 Python已从一门单纯的编程语言演变为数字化时代的"瑞士军刀"，其应用领域之广令人惊叹： AI与机器学习：作为TensorFlow、PyTorch等主流框架的首选语言 数据分析：Pandas、NumPy等工具链成为行业标准 Web开发：Django、Flask框架支撑全球35%的网站后端 自动化运维：Ansible等工具大...阅读全文
获课：666it.top/14751/ 代码如诗：用"可维护性"书写技术浪漫的艺术 在编程世界中，优秀的代码不仅需要实现功能，更应如诗般优雅动人。百度工程师们通过长期实践，总结出了一套将技术浪漫与代码可维护性完美结合的方法论。 代码如诗的哲学 写代码和写诗有着惊人的相似之处。正如诗人通过精炼的语言表达深刻思想，程序员通过简洁的代码实现复杂功能。优雅的代码应当具备诗歌般的特质： 美感与秩序：代码布局应当赏心悦目，结构清晰 简洁表达：用最少的代码表达最完整的逻辑 情感共鸣：让阅读代码的人能感受到作者的用心 "我写代码的方式，就像写诗一样，追求的是一种美感和秩序。"一位资深工程师这样描述他的编码哲学。 可维护性的诗意表达 1. 清晰的代码结构 如同好诗段落分明，优秀的代码也需要层次清晰： 包结构：...阅读全文
Python全能工程师2024版 获课：yinheit.xyz/14931/ Python全能工程师培养计划：从编程基础到全栈开发的能力闭环构建 一、Python工程师的现代定位与价值 在数字化转型浪潮中，Python已从单纯的脚本语言发展为支撑现代软件开发的核心技术栈。全能型Python工程师不仅需要扎实的编程基础，更要具备从前端交互到后端服务、从数据分析到智能系统开发的完整能力链。 当代Python工程师面临的新要求包括： 全栈能力整合：跨越传统前后端界限的解决方案设计 云原生思维：基于云服务的应用架构与部署能力 数据驱动开发：将数据处理能力融入常规开发流程 AI工程化：机器学习模型的工业化部署与维护 性能工程：高并发场景下的系统优化能力 二、核心能力体系构建 1. 编程基础与工程化能力...阅读全文
获课：666it.top/1170/ 突破图像识别瓶颈：基于TensorFlow的CNN优化全攻略 卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的核心算法，近年来在图像识别任务中取得了显著成就。然而，随着应用场景的复杂化和实时性要求的提高，传统CNN模型面临着精度提升、计算效率等多方面的瓶颈。本文将深入解析基于TensorFlow框架的CNN优化技巧，帮助开发者突破这些限制。 一、CNN优化基础与核心挑战 图像识别技术从早期的传统算法发展到如今的深度学习模型，CNN因其独特的局部连接和权值共享特性，成为处理图像数据的首选架构。典型的CNN由卷积层、ReLU激活函数和池化层交替组成，最后通过全连接层进行分类。 当前CNN面临的主要瓶颈包括： 模型复杂度与计算资源需求的矛盾 小目标识别精度不足 过拟...阅读全文
获课：666it.top/1170/ 突破图像识别瓶颈：基于TensorFlow的CNN优化全攻略 卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的核心算法，近年来在图像识别任务中取得了显著成就。然而，随着应用场景的复杂化和实时性要求的提高，传统CNN模型面临着精度提升、计算效率等多方面的瓶颈。本文将深入解析基于TensorFlow框架的CNN优化技巧，帮助开发者突破这些限制。 一、CNN优化基础与核心挑战 图像识别技术从早期的传统算法发展到如今的深度学习模型，CNN因其独特的局部连接和权值共享特性，成为处理图像数据的首选架构。典型的CNN由卷积层、ReLU激活函数和池化层交替组成，最后通过全连接层进行分类。 当前CNN面临的主要瓶颈包括： 模型复杂度与计算资源需求的矛盾 小目标识别精度不足 过拟...阅读全文
download： https://www.daxiacode.com/7424.html【资源介绍】:AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识。机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。文本表示与向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、word2vec等，能够将文本数据转化为向量表示。语言模型和序列模型：熟悉语言模型的概念和常用模型，如N-gram、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并能应用于文本生成...阅读全文
download : https://www.daxiacode.com/4346.html〖资源目录〗:├──{10}–第11周JMeter性能测试| ├──{1}–性能测试认知| | ├──{1}–第1章Bug引发的又一次思考| | ├──{2}–第2章性能测试认知| | └──{3}–第3章课程总结| └──{2}–JMeter测试工具篇| | ├──{0}–附件| | ├──{1}–第1章课程介绍| | ├──{2}–第2章JMeter介绍与安装| | ├──{3}–第3章JMeter模拟多用户同时发送请求| | ├──{4}–第4章JMeter脚本开发精要技巧| | └──{5}–第5章课程总结├──{11}–第12周JMeter性能测试项目实战| ├──{1}–Linux与MyS...阅读全文
