b站 AI日日新 不定期更新使用Python框架完成机器学习、深度学习、数据科学任务。配套视频见b站合集
- 下载python3.10，注意选择
Windows installer (64-bit)，在安装指引中记得勾选将python添加到路径 - 安装目前最流行的编辑器 vs code，在安装指引中记得将vs code添加到path路径，并开启右键打开文件夹功能，按照安装提示完成安装后即可打开该软件，然后你需要安装
Chinese (Simplified)【汉化插件】、python【微软官方python语言支持】、Ruff【格式化和语法】、Material Icon Theme【文件标签】、jupyter【notebook支持】 - 安装完以上两个工具就已经ok了，然后我们新建一个文件夹，然后在文件夹内右键选择vs code打开。接着选择左上角的
查看-->终端可以在打开的窗口运行命令 - pip命令是python自带的包管理工具，我们需要替换pip源来提升下载速度，请运行如下命令更换源：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple - 然后请再安装
uv，它是比pip更快更强大的包管理工具，运行如下命令：pip install uv。然后让我们创建一个虚拟环境：uv venv，并且你可以初始化项目：uv init，还有使用与pip兼容的安装命令uv pip install <your_package>，或者你可以使用uv add <your_package>安装。因为uv的镜像配置跟pip不一致，你可以参考我当前项目下的pyproject.toml为当前项目配置镜像源，还有更多功能请前往uv官网查看 - 你可以使用
uv sync命令同步本项目的依赖
| 概念 | notebook |
|---|---|
| Few-Shot | 少样本示例.ipynb |
| RAG & Agent | 知识库问答.ipynb |
| RAG & Agent | 联网问答.ipynb |
| 高并发服务 | bge-m3-vllm.ipynb |
| 任务 | notebook |
|---|---|
| 文本分类 | 文本分类.ipynb |
| 实体识别 | 实体识别.ipynb |
| 端到端文本生成 | 端到端文本生成.ipynb |
| 完形填空 | 完型填空.ipynb |
| 文本表征 | 文本表征.ipynb |
| 文本聚类 | 文本聚类.ipynb |
| 任务 | notebook |
|---|---|
| 图像分类 | 图像分类.ipynb |
| 视频分类 | 视频分类.ipynb |
| OCR | 光学字符识别.ipynb |
| 任务 | notebook |
|---|---|
| 聚类 | 聚类.ipynb |
| 分类 | 分类.ipynb |
| 回归 | 回归.ipynb |
| 时间序列预测 | 时间序列预测.ipynb |
| 任务 | notebook |
|---|---|
| 语音识别 | 语音识别.ipynb |
| 工具 | 链接 |
|---|---|
| fastapi | fastapi_serve.py |