技术专栏 第732页

去分类设置中添加分类描述吧

大模型评估排障指南 | 关于推理

thbcm阅读(391)

如果你想要评估结果完全可复现 (在特定的输入 prompt 和硬件条件下)，你可以把 batch size 可以设为 1。但如果增大 batch size (硬件条件允许的话) 将会加快推理速度。

Windows上，10分钟构建一个本地知识库

thbcm阅读(420)

阅读本章时，已默认安装你的个人电脑上安装了Python 3.6-3.12中的一个版本、以及PyCharm和conda。以及按照第三章示例，已经在阿里云创建了大模型的API-key。

（1）现在让我们下载阿里云百炼平台提供的一个RAG运行包。地址如下：


https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250414/odwvrb/local_rag.zip

下载之后解压，使用Pycharm打开此文件夹，如图4-1所示。





图4-1 创建local_rag项目

Python查看微信撤回消息

thbcm阅读(417)

本文转载至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎个人专栏

下载W3Cschool手机App，0基础随时随地学编程
>>戳此了解

导语

赋闲在家几天，想鼓捣点简单又好玩的脚本分享给大家，于是就有了这篇文章~~~

本文将利用Python记录微信好友/微信群中他人撤回的消息，并将这些消息通过文件传输助手发送到自己的手机上。

让我们愉快地开始吧~~~

相关文件

百度网盘下载链接: 💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1UdTXIXy4iGes24zv9YBIZg
" target="_blank">
💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1UdTXIXy4iGes24zv9YBIZg

密码: j43u

开发工具

Python版本：3.6.4

相关模块：

itchat模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

原理简介

思路比较简单，利用itchat模块登录网页版微信，将自己微信收到的所有消息都缓存下来，当检测到有消息撤回时，将撤回消息的缓存版本通过文件传输助手发送到自己的手机上。

因此，你必须保证脚本24小时运行才可以一直监视别人有没有撤回消息。

具体实现过程详见相关文件中的源代码。

使用演示

Windows系统：

手机端：


服务器端：

Linux系统：

手机端：


服务器端：

更多

代码截止2018-06-25测试无误。

T_T这个脚本是完全合法无害的，只不过把自己收到的所有消息全部缓存下来，以防止别人撤回消息后自己看不到罢了。

不过应该也没人会无聊到把脚本放服务器上跑来监视自己的好友有没有撤回消息吧~~~

所以就纯当技(无)术(聊)交(取)流(乐)了？

学会利用Python实现“美颜”功能

thbcm阅读(501)

本文转载至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎个人专栏

下载W3Cschool手机App，0基础随时随地学编程
>>戳此了解

导语

利用Python实现美颜。。。

这是之前在GitHub上下载的一个项目。。。

似乎有些日子了。。。

所以暂时找不到原项目的链接了。。。

今天抽空看了下它源代码的主要思想，似乎挺简单的。。。

于是决定用Python3自己复现一下。。。

T_T感觉还是挺有趣的。。。

Just have a try!


相关文件

文件下载链接: 💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/18-mGsw0VeQxaQJ7Ljiqowg
" target="_blank">
💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/18-mGsw0VeQxaQJ7Ljiqowg

密码: 6rd8

开发工具

Python版本：3.5.4

相关模块：

numpy模块；

cv2模块；

dlib模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

注1：

cv2即opencv-python模块。

注2：

dlib模块在anaconda3下可以直接pip安装，否则容易出错。相关文件中提供了编译好的python3.5版本的whl文件，供非anaconda3使用者安装使用。

主要思路

声明：

主要思路是根据项目源代码推测的，不算是我的思路，希望我没有猜错。

特征提取：

利用dlib库提取面部特征，面部特征点包括：

下巴、嘴、鼻子、左右眼、左右耳等部分。

针对人脸的不同部分进行具体的美化操作。

另外，由于dlib库无法提取额头边界坐标，而额头的美颜也十分重要。。。

因此假设额头在眉心附近，并通过相应的参数做出一个椭圆作为额头的粗略估计。

实际操作过程中需要将与五官重合部分剔除，并只保留与鼻子肤色相同的部分。

美化方法：

就是很平常的美白、增加鲜艳度、磨皮和锐化操作。

美白和增加鲜艳度在HSV空间实现；

磨皮用了高斯滤波器和双边滤波器；

锐化用的是卷积锐化算法。

具体实现过程详见源代码。

使用演示

说明：

根据自己的需求调用相应的美化方法实现美颜。

默认参数仅供参考，以实际效果为准，可以自己调整一些参数让效果看起来更棒。

使用方式：

在cmd窗口运行Beauty.py文件即可。

待处理照片路径在源代码232行，请自行修改。

演示1：

失败2：

失败3：

T_T好吧效果比较一般。。。

更多

总体来说。。。效果比较一般。。。

同时我发现有些头型并不适合用这个算法美颜。。。比如我试了马云的照片。。。结果很不OK。。。

而且参数似乎不太好调。。。

做成Demo的话或许会好调很多。。。

有兴趣的朋友可以试试去做个美图秀秀高度不仿版。

T_T，就这样吧。

Python简单品读小说

thbcm阅读(431)

本文转载至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎个人专栏

下载W3Cschool手机App，0基础随时随地学编程
>>戳此了解

导语

利用Python简单品读/分析一下小说~~~

T_T纯属娱乐~~~

如有雷同，不甚荣幸~~~

Let’s Go~~~

不想看过程的请直接下拉到最后看结果~~~

相关文件

网盘下载链接: 💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1D5dITcY27S0ji8nyJUP2fA
" target="_blank">
💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1D5dITcY27S0ji8nyJUP2fA

密码: c3kd

开发工具

Python版本：3.6.4

相关模块：

gensim模块；

jieba模块；

scipy模块；

snownlp模块；

matplotlib模块；

numpy模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

额外说明：

pip下载速度过慢：

临时/永久换源~~~（百度上就有很多教程T_T）

pip安装失败：

到类似https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/这样的网站下载whl文件安装。

主要思路

（1）小说主要人物分析

统计每个角色在小说中出现的次数，并假设出现的次数越多，人物在小说中的地位越高。

（2）小说人物关系分析

利用gensim生成一个词向量模型来分析人物关系。

T_T这个模型是Google在2013年开源出来的，具体实现细节还没来得及看，算不上深度学习，只是浅层的神经网络~~~

（3）小说情感分析

主要利用了snownlp库。

具体实现过程详见源代码。

补充说明

分析小说之前需要先到相关网站下载小说的文本文件并新建一个含有小说中所有人物名的文本文件。

修改源代码（analysis.py）中的：

if __name__ == ‘__main__’:（98行）

下面的小说文件路径后在cmd窗口中运行即可。

Python品红楼

T_T首先让我们看看这本我看了20年也只看了前3页的中国古典四大名著之首！！！

主要人物（Top10）：

前面几个名字还是挺耳熟的？？？

人物关系图：

也不晓得靠谱不，聚类得到的图~~~

T_T随手还得出了这样的结论（逃）：

小说整体的情感基调（消极or积极？）：

以0.5为界，左边代表消极，右边代表积极~~~

这么极端的嘛T_T

Python品天龙八部

T_T只看过电视剧~~~

主要人物（Top10）：

可能有些地方是乔峰，有些地方是萧峰的原因吧，毕竟我觉得乔峰才是主角呀！

人物关系图：

以及随手得出的结论：

T_T毁三观啊~~~

小说整体的情感基调（消极or积极？）：

Excuse me???

更多

不玩了T_T

以上内容纯属不专业不科学纯娱乐的分析~~~

有兴趣的可以去分析一下其他小说T_T

说不定可以得到令人震惊的结论~~~

Python实现颜值预测

thbcm阅读(458)

本文转载至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎个人专栏

下载W3Cschool手机App，0基础随时随地学编程
>>戳此了解

导语

利用Python对照片中人脸进行颜值预测！！！

至于结果的可靠性…….

本人概不负责！！！

对结果不满意或者因为结果分数过低而想不开者，请自行联系xxxPh.D.。也就是此颜值预测算法的提出者！！！本人只是部分复现了他的算法！！！

以上和以下内容纯属玩笑，如有雷同，不甚荣幸。

相关文件

网盘下载链接: 💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1E_fc7PNaBHfMXNz3xLb12A
" target="_blank">
💡 温馨提示：使用手机网盘APP转存，即可🎁 订阅更新本资源。后续更新都会直接推送至您的网盘，并收到APP订阅通知，无需再次寻找链接！
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1E_fc7PNaBHfMXNz3xLb12A

密码: 7nhm

所需工具

Python版本：3.5.4(64bit)

相关模块：

opencv_python模块、sklearn模块、numpy模块、dlib模块以及一些Python自带的模块。

环境搭建

（1）安装相应版本的Python并添加到环境变量中；

（2）pip安装相关模块中提到的模块。

例如：

若pip安装报错，请自行到：

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

下载pip安装报错模块的whl文件，并使用：

pip install whl文件路径+whl文件名安装。

例如：

（本人已在相关文件中提供了编译好的用于dlib库安装的whl文件——>因为这个库最不好装）

参考文献链接

【1】xxxPh.D.的博客

Computer Vision for Predicting Facial Attractiveness

【2】华南理工大学某实验室

http://www.hcii-lab.net/data/SCUT-FBP/EN/introduce.html

主要思路

（1）模型训练

用了PCA算法对特征进行了压缩降维；

然后用随机森林训练模型。

数据源于网络，据说数据“发源地”就是华南理工大学某实验室，因此我在参考文献上才加上了这个实验室的链接。

（2）提取人脸关键点

主要使用了dlib库。

使用官方提供的模型构建特征提取器。

（3）特征生成

完全参考了xxxPh.D.的博客。

（4）颜值预测

利用之前的数据和模型进行颜值预测。

使用方式

有特殊疾病者请慎重尝试预测自己的颜值，本人不对颜值预测的结果和带来的所有负面影响负责！！！

言归正传。

环境搭建完成后，解压相关文件中的Face_Value.rar文件，cmd窗口切换到解压后的*.py文件所在目录。

例如：

打开test_img文件夹，将需要预测颜值的照片放入并重命名为test.jpg。

例如：

若嫌麻烦或者有其他需求，请自行修改：

getLandmarks.py文件中第13行。

最后依次运行：

train_model.py(想直接用我模型的请忽略此步)

getLandmarks.py

getFeatures.py

Predict.py

使用演示




联系我们