Python中文版黑马课程+源码+demo+api下载

PIPI_333 2018-08-23 09:09:51

非常经典的python入门书籍，里面知识点都用标号标出解释，配套源码可以参考，帮助你更好的学习本书
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本文介绍了黑马程序员15年来免费分享的视频资源，尤其在4月份，关注点集中于Java、Netty、UI/UE设计、大数据等。推荐了两部Java教程，包括SSM框架入门和Netty深度解析，同时涵盖了Python、前端、人工智能等领域。一触即发，获取全部资源！

随着大模型能力的普及，AI应用开发正从“调接口”走向“做系统”，企业更青睐能独立设计、编排复杂任务的智能体开发工程师。本文从工程化视角切入，解析Java与Python双栈协作的核心原理：Python负责模型调用、数据处理与Agent逻辑编排，Java则为智能体提供高并发、高可用的后端服务保障。二者结合，既解决了AI能力嵌入业务流程的落地问题，也满足了企业级应用对稳定性和可维护性的要求。文章围绕课程设计，梳理了从环境搭建、RAG检索增强、Function Calling到跨语言联调及压测优化的完整技术路径，并

PilotTTS是一款支持情绪表达与副语言（如呼吸、笑声、叹气）精准控制的开源TTS模型。本文提供Windows/Mac双平台一键整合包，基于CUDA/MPS加速，仅需8G显存即可流畅运行。整合包包含预配置环境、WebUI界面及Python API调用示例，支持文本标签语法（如[laughter]、[breath]）和情感强度调节，显著降低部署门槛，适用于AIGC音视频生成场景。

本文讲述一名零基础、摆烂两年的求职者，通过系统化自学路径——从Python与深度学习基础入门，到RAG与Agent核心开发（含Hello-Agent实战、医疗RAG项目），再到面试STAR法则包装与表达训练——仅用两个多月成功获得教育领域大厂AI Agent方向转正实习offer。重点涵盖Agent开发技术栈：RAG全链路、工具调用、记忆机制、LangChain框架及Transformer原理。

本文详细介绍了EduRAG智能问答项目V1.0，聚焦于构建面向教育领域的检索增强生成（RAG）系统。核心采用Milvus向量数据库实现高效语义检索，结合Ollama本地大模型与LangChain框架，支持PDF/Word/PPT/图像等多格式文档解析、中文递归与语义文本切分、混合检索与重排序。系统融合MySQL结构化FAQ（BM25匹配）与向量知识库，通过DashScope API调用大模型生成答案，并集成FastAPI提供流式WebSocket接口及完整评估体系（RAGAS框架）。全文覆盖环境部署、模块设计、API开发与系统评估全流程。

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