在探寻文本分析途径时却不知从何下手，该怎么办？那么可以通过这个字符串处理入门教程，来了解一下利用Python处理字符串的一些基本操作。
大联盟的各位兄弟姐妹，前辈后生们，大家好，很感谢大家对Java大联盟的关注和支持，继上次的Java爬虫初级入门获得大家的青睐后，时至今日，我又满怀欣喜地为大家奉上这第二篇，文本篇~~~~ 爬虫，AI一直是近年来为之关注的焦点，Java以自己独有的严格的语言约束和庞大且成熟的各种框架，成为企业一度的选择，也成为当今码农必知必会的编程语言。 诚然，Java仍然更多地用在WEB开发上，所以学会初级Java爬虫，也是在Java的技能道路上，多看了一处别样的风景。 环境准备： 1. 一个你使用的很顺手的开发工具，
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追求文本分析路径，但不知道从哪里开始？尝试使用此字符串处理入门，首先了解在基本级别上使用Python操纵和处理字符串的知识。
acme.sh实现了acme协议，可以从let's encrypt生成免费的ssl证书。本文主要记录使用dnspod api 自动申请ssl证书
OpenAI 也推出了让开发者更容易使用 OpenAI API 的开发方式——Assistants API。Sam Altman 表示，市面上基于 API 构建 agent 的体验很棒。比如，Shopify 的 Sidekick 可以让用户在平台上采取行动，Discord 的 Clyde 可以让管理员帮忙创建自定义人物，Snap 的 My AI 是一个自定义聊天机器人，可以添加到群聊中并提出建议。但问题是，这些 agent 很难建立。有时需要几个月的时间，由数十名工程师组成的团队，处理很多事情才能使这种定制助手体验。这些事情包括状态管理（state management）、提示和上下文管理（prompt and context management）、扩展功能（extend capabilities）和检索（retrievel）。在 OpenAI 开发者大会上，这些事情被 API 化——OpenAI 推出 Assistants API，让开发人员在他们的应用程序中构建「助手」。使用 Assistants API，OpenAI 客户可以构建一个具有特定指令、利用外部知识并可以调用 OpenAI 生成式 AI 模型和工具来执行任务的「助手」。像这样的案例范围包含，从基于自然语言的数据分析应用程序到编码助手，甚至是人工智能驱动的假期规划器。Assistants API 封装的能力包括：
安装虚拟环境：为了隔离依赖并防止与其他Python项目冲突，最好为ChatGPT开发创建一个虚拟环境。
Fiddler最大的优势在于抓包，我们大部分使用的功能也在抓包的功能上，fiddler做接口测试也是非常方便的。
《项目实战 | python爬虫及实践(一)》中介绍了网络爬虫的定义、分类和基本流程。
使用python调用ChatGPT的API，依赖于python中的openai库，如果没有安装该库，可以使用下面的命令安装：
ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）技术的大型语言模型，由OpenAI开发。它使用深度学习算法来生成人类类似的文本，可以用于多种任务，如对话生成、文本摘要、机器翻译等。ChatGPT是目前为止最强大的自然语言生成模型之一，其预训练模型包含数十亿个参数，并且可以在多个语言和领域中进行微调，以提高其准确性和适用性。通过使用ChatGPT，用户可以生成高质量的文本，从而实现更自然的对话和更高效的自动化文本处理。已经被广泛应用于各种场景，包括智能客服、聊天机器人、自动文本摘要、自然语言生成等领域。同时，许多公司和开发者也开始使用ChatGPT来解决自然语言处理问题，目前通过python使用ChatGPT的方法主要有3种：
另外ES入门，我强烈推荐这篇Elasticsearch权威搭建指南给你，非常想尽的指南手册。
在互联网时代，网站数据是一种宝贵的资源，可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是，如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢？答案是使用网络爬虫。
大家好，欢迎来到 InstaGraph，这是一款将文本或网址转换为富有洞察力的知识图谱的应用程序。对复杂主题中实体之间的关系感到好奇吗？只需将文本输入 InstaGraph，即刻呈现出一张精美的知识图谱。
（一)http协议基础 协议基础 请求消息 响应消息 （二）接口测试概述 （三）Requests库介绍 （四）抓包工具 fiddler （五）URL参数 （六）响应消息 （七）Session机制 （八）待更新 问题记录
HTTP Strict Transport Security (通常简称为HSTS) 是一个安全功能，它告诉浏览器只能通过HTTPS访问当前资源, 禁止HTTP方式。
中午的时候看到了Spark团队新作MLFlow，因为我本身也在做类似的解决方案MLSQL,自然要看看Meitai是怎么做的。所以第一时间把MLFlow相关文档 浏览了一遍，并且将MLFlow源码 clone下来大致也看了一遍。
概述 从本文开始分享requests相关知识，及如何用requests进行接口测试。 requests号称：是唯一的一个非转基因的Python HTTP库，人类可以安全享用。 功能特性 下面我们看看requests的功能特色： Keep-Alive & 连接池 国际化域名和URL 带持久化Cookie的会话 浏览器式的SSL认证 内容自动解码 basic/Digest认证 key/value Cookie管理 自动解压 Unicode响应 HTTP/HTTPS代理支持 文件分块上传 流下载 连接超时 分块请
Django是Python API开发中最受欢迎的框架之一。 在此快速教程中学习如何使用它。
使用python如何调用chatgpt的api接口，下面就给出一个简单的示例，供大家参考，有问题记得后台留言交流。
在github中有基于web版的微信实现的实时收发消息api，python调用起来非常简单。但是目前来说，大部分的用户没法登录web版的微信，因此也就没法使用。
在当今快速发展的技术领域，Python已经成为了许多开发者首选的编程语言之一。其简洁而强大的语法使其在各种领域都有着广泛的应用。本篇博客将引领你深入了解Python中正则表达式与JSON的强大组合，揭示它们如何协同工作，为开发者提供了解析和处理文本数据的高效方式。
我们已经知道利用QtDesigner来设计界面，并通过Pycharm外部工具PyUIC将其转化成py源文件。不过由于要响应事件操作，往往会将相应的槽函数写在ui的py文件中，这样，界面和逻辑开发就混合在一起了，每一次的ui更新都会伴随着转换后py文件的槽函数的添加修改，及其不方便，造成效率低下。本例就来介绍如何将二者剥离。
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
ChatGPT 已经成为了很多人日常工作的一部分，帮你写周报，做翻译，查资料。但是，有很多事情是网页版的 ChatGPT 做不到的。
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式，并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio，并详细阐述每种方法的使用入门指南。
迄今为止，在我遵循的传统服务器端模型中，有一个客户端（由用户驱动的Web浏览器）向应用服务器发出HTTP请求。请求可以简单地请求HTML页面，例如当你单击“个人主页”链接时，或者它可以触发一个操作，例如在编辑你的个人信息之后单击提交按钮。在这两种类型的请求中，服务器通过直接发送新的网页或通过发送重定向来完成请求。然后客户端用新的页面替换当前页面。只要用户停留在应用的网站上，该周期就会重复。在这种模式下，服务器完成所有工作，而客户端只显示网页并接受用户输入
大家好，本系列文章主要为大家提供的价值方向是网络信息获取，自动化的提取、收集、下载和记录互联网上的信息，加之自身分析，可以让价值最大化。整个内容中不会涉及到过为敏感的内容。
利用Python自带的包可以建立简单的web服务器。在DOS里cd到准备做服务器根目录的路径下，输入命令： python -m Web服务器模块 [端口号，默认8000] 例如： python -m SimpleHTTPServer 8080 然后就可以在浏览器中输入 http://localhost:端口号/路径
HTTP是一个协议(协议是定义数据是如何内或计算机之间交换规则的系统。 设备之间的通信要求设备就正在交换的数据格式达成一致。定义格式的一组规则称为协议)，其允许资源，诸如HTML文档的抓取。它是Web 上任何数据交换的基础，它是一种客户端-服务器协议，这意味着请求由接收方（通常是 Web 浏览器）发起。 从获取的不同子文档（例如文本、布局描述、图像、视频、脚本等）重建完整的文档。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库，结合RAG技术（检索增强生成）来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
关于测试框架的好处，比如快速回归提高测试效率，提高测试覆盖率等这里就不讨论了。这里主要讨论自动化框架包含哪些内容，以及如何去设计一个测试框架。
英文全称 Application Programming Interface。在这个时代，大多数应用程序都需要使用 API（应用程序编程接口）来与其他应用程序或服务进行通信。
来源：https://www.cnblogs.com/chenweida/p/9025546.html
上一篇讲了《Python入门》Windows 7下Python Web开发环境搭建笔记，接下来讲一下Python语言Web服务的具体实现：第一个Python Web程序——简单的Web服务器。
LlamaIndex是一个方便的工具，它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁，大型语言模型模型功能强大，能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问，为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。
引言： 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域的一个重要突破是开放式AI语言模型。OpenAI的ChatGPT，作为一种强大的自然语言处理模型，已经引起了广泛关注。在本文中，我们将探索ChatGPT的使用流程，帮助AI初学者了解如何使用这一强大工具。
发现很多同学想学安全，上手就是一堆工具直接堆，成了就成了没成就拉到，个人感觉安全不仅仅是表面上的干进去了到索然无味！其中终端操作系统、网络架构、协议、代码编程、数据库、应用服务、容器、等等等各种常见项目都要去了解，今天想了想出个最基础的web安全最应该懂得连载吧！
为什么要配置HTTP响应头? 不知道各位有没有被各类XSS攻击、点击劫持 (ClickJacking、 frame 恶意引用等等方式骚扰过，百度联盟被封就有这些攻击的功劳在里面。为此一直都在搜寻相关
如果说现在编程圈里什么最火，那么一定是 gpt，如果你不信的话，你可以看看 github 一周的热门项目趋势，几乎都是关于 gpt 的项目，也就说，如果现在你还没有了解 gpt 的话，你就已经被淘汰了。
客户端（前端）和服务器（后端）之间的通信通常不是超级直接的。因此，我们使用一个叫作“应用编程接口”（或 API）的接口，作为客户端和服务器之间的中介。
在AI浪潮风起云涌的当下，AI正在不断地重塑着每一个行业。笔者的目标是在公众号中把所有当下流行的AI应用都梳理一遍，在整理技术拓展思路的同时也给大家做一个科普。有一段时间没有介绍aigc相关的应用了，今天翻到了一个很早之前调研过的火了很久的一个项目—pdfGPT。
不造锤子； 不论是FME还是Python，又或者是SQL。这些工具都很好用，在进行数据处理的时候，应当思考如何合理的使用他们。通过工具的组合，绝大多数问题都能得到解决。就像使用生活中的工具，单纯的使用一把锤子，是造不出汽车的。为了造出复杂的机械，需要的是合理的使用工具，在这过程中，可能需要使用到一些比锤子更加高级的机械等一系列工具。如果目的是造汽车，那么这些高级工具是怎么造出来的，就不是最该关注的点。造汽车的人，只需要使用好这些工具就好了。 不造锤子，并不意味着思想上的懈怠。相反的，不造锤子意味着作为一个数
HTTP Strict Transport Security（HSTS）是一种安全机制，可以帮助保护网站免受SSL/TLS剥离攻击和会话劫持等威胁。它强制客户端使用HTTPS与服务器建立安全连接，从而提高网站的安全性和数据保护级别。本文将为您提供在Nginx中启用HSTS的详细步骤和指导。
我之前写的就是选项API,方法写在methods里,计算属性写在computed里,其实缺点挺明显的,就是实现一个功能的代码十分的分散,有时候很不好找。
OpenZeppelin Contracts 是一个用于安全智能合约开发的库。它建立在社区验证过的代码基础上，具有以下主要功能：
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API；Django，Weppy，Bottle和Flask引领潮流。
JSON是指JavaScript对象表示法(JavaScript Object Notation)：
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