Python

时间序列异常检测：MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现

在异常检测领域，尤其针对工业机械、核反应堆和网络安全等复杂系统，传统方法往往难以有效处理高维度且相互关联的数据流。多元状态估计技术(MSET) 与序贯概率比检验(SPRT) 的组合方法在此类场景中展现出显著优势。 MSET-SPRT是一种结合机器学习状态估计与统计假设检验的混合技术框架，通过其高精度和稳健性，被广泛应用于关键任务系统的监控与分析。

AI 工程师必备：Python 八大人工智能库介绍

Python已经成为人工智能 (AI) 领域的主流编程语言，这得益于其简洁的语法、丰富的社区支持以及大量专门为 AI 设计的库。这些库提供了各种工具和框架，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，极大地简化了 AI 应用的开发过程。本文将介绍8个常用且功能强大的人工智能库。

ChatGPT再进化：o1支持调用Python分析数据，网友：已经成为Copilot了

今天一大早，ChatGPT突然更新——基于Python的数据分析功能，在o1和o3-mini当中也可以使用了。 OpenAI介绍，现在可以通过两款模型调用Python，完成数据分析、可视化、基于场景的模拟等任务。量子位实测发现，虽然界面并无明显变化，但是Python的确已经在o1当中悄悄“上岗”了。

23个超强的DeepSeek提示词指令，一看就懂

给大家分享几个超强的DeepSeek提示词，大家也可以模仿提示词的结构去书写自己需要的DeepSeek指令。文中[...]内的只是示例，大家可以根据自己实际需求进行替换。一、知识管理类请用康奈尔笔记法整理[会议记录/课程内容]，左侧提炼关键词，右侧记录案例证据，底部总结行动要点，最后将知识关联绘制成概念网络图。

机器学习特征筛选：向后淘汰法原理与Python实现

向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习领域中一种重要的特征选择技术，其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以提高模型性能和可解释性。该方法从完整特征集出发，逐步剔除不重要的特征，最终保留对预测结果最具影响力的变量子集。向后淘汰法的工作原理向后淘汰法遵循一个迭代式的特征筛选过程，具体步骤如下：初始模型构建：首先使用数据集中的全部特征构建模型。

Hugging Face 推出 FastRTC：实时语音视频应用开发变得轻而易举

AI 初创公司 Hugging Face 宣布推出 FastRTC，这是一个开源的 Python 库，旨在消除开发人员在构建实时音频和视频 AI 应用时面临的重大障碍。 Hugging Face 的 FastRTC 旨在简化 WebRTC 和 Websocket 应用的构建过程。 Freddy Boulton，FastRTC 的创建者之一表示:“在 Python 中，构建实时 WebRTC 和 Websocket 应用非常困难，直到现在才有所改变。

DeepSeek 总崩溃？如何快速使用满血版DeepSeek！！

DeepSeek 太火了，我们在使用的过程中，是不是经常遇到服务器繁忙的情况。后台很多同学都在询问有没有快速、免费使用满血版 DeepSeek 的平台。今天就给大家推荐一款免费使用满血版 DeepSeek-R1 671B 的平台，彻底解决服务器卡顿的情况，主打一个快、稳定，而且免费它支持多端使用，包括 iOS/安卓/PC/web废话不多说，让我们直接上手，看看如何使用这里以web为例进行演示，网址为，点击左侧的满血版 DeepSeek，默认开启深度思考和联网搜索。

使用 Yolo-NAS 轻松进行对象检测

学习如何使用 Python 和 yolo-NAS 进行对象检测。 YOLO（You Only Look Once，你只看一次）彻底改变了计算机视觉领域。 YOLO 的第一个版本由 Joseph Redmon 等人在 2016 年发布，它在速度和准确性方面都打破了基准。

几个开发大模型应用常用的 Python 库

一、应用层开发1. FastAPIFastAPI是构建API的优选。顾名思义，它快速、简单，并能与Pydantic完美集成，实现无缝数据验证。

FlashRAG：重塑RAG研究的Python工具包

在人工智能和自然语言处理（NLP）的广阔领域中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）模型正逐渐成为研究和应用的新热点。 RAG模型通过结合信息检索和生成能力，极大地提高了文本生成的质量和多样性。然而，RAG研究面临着诸多挑战，如计算效率低下、工具链复杂等。

美国顶尖名校抛弃计算机基础课，All in Python！前助教：计算机系末日来临

东北大学Khoury计算机学院，竟宣布淘汰「计算机科学基础」（Fundamentals of Computer Science）课程。基础不教了，那教些什么呢？答案是——Python。

Differential Transformer: 通过差分注意力机制提升大语言模型性能

Transformer模型已经成为大语言模型（LLMs）的标准架构，但研究表明这些模型在准确检索关键信息方面仍面临挑战。今天介绍一篇名叫Differential Transformer的论文，论文的作者观察到一个关键问题：传统Transformer模型倾向于过分关注不相关的上下文信息，这种"注意力噪声"会影响模型的性能。在这篇论文中，作者注意到transformer模型倾向于关注不相关的上下文。

Python 机器学习：十个入门机器学习的必备库

大家好!今天我们要聊的是 Python 机器学习中不可或缺的 10 . 无论你是刚刚接触机器学习的新手，还是已经有一定经验的老手，这些库都能帮助你更好地理解和应用机器学习技术。让我们一步步来，从最基础的库开始，逐渐深入到更高级的工具。

使用 YOLO 和 EasyOCR 从视频文件中检测车牌

本文将介绍如何通过Python中的YOLO（ou Only Look Once）和EasyOCR（光学字符识别）技术来实现从视频文件中检测车牌。本技术依托于深度学习，以实现车牌的即时检测与识别。从视频文件中检测车牌先决条件在我们开始之前，请确保已安装以下Python包：复制实施步骤步骤1：初始化库我们将首先导入必要的库。

自主智能体提前实现了？！大佬自研Python工具包，让大模型成为生产级水准，免费可用！智能体可自主反馈，人类只需批准即可

编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）2025年，都知道智能体会爆发，然而，即将爆发的智能体会长成什么样子？它不再只是一个“对话界面”那么简单，也不再将是“给你一项任务，去完成吧”的人类主动发起的各种工具调用（滚动聊天界面），而是一个真正意义上的自发发起任务，自动执行，但会在关键环节提醒人类进行批准确认的高级智能。图片这一点不再是空穴来风，已经有玩家开始入场做尝试了，就在刚刚，一个名为Humanlayer的产品在圈内走红，它能让AI代理联系人类，让AI真得像得力助手一样，只需要批准确认就行。