前言 本来是想分享一下自己跑出来的好图的，想想还是顺便写个教程吧~ 本教程基于 Comfy 搭建生图工作流，并附带基本使用方式，看完你也能成为抽卡生图大神 PS: 这篇没有炼丹教程，顺便看看我跑的图😋 img img2 安装与模型下载 博主这边用的是秋葉aaaki大佬整理的comfy整合包，这边挂上链接 https://t.bilibili.com/11595

Agent搭建与应用 Ollama 本地部署模型+调用，可以使用云服务代替 LangChain 依赖安装： 123456pip install langchain langchain-community langchain-ollama dashscope langchain-chroma chromadb# langchain 核心包# langchain-community 社区支持

FastApi 总结 前言&依赖 官方文档：https://fastapi.org.cn/learn/ 在编写路由的时候请参考 Api规范 依赖： 12python 3.10+pip install fastapi, sqlalchemy[asyncio], aiomysql, uvicorn 项目构成 一个完整的项目应有以下配置 123456789101112131415

Transformer Transformer模型的作用 基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务，如机器翻译，文本生成等。同时又可以构建预训练语言模型，用于不同任务的迁移学习 在接下来的架构分析中，我们将假设使用Transformer模型架构处理从一种语言文本到另一种语 言文本的翻译工作，因此很多命名方式遵循NLP中的规则。比如:Embeddd

NLP从0到-1 文本预处理 文本处理的基本方法 分词 ​ 流行的中文分词包 jieba，支持多种分词方式 (精确模式 全模式 搜索引擎模式)，支持繁体分词，自定义词典分词 精确模式 jieba.cut 试图将句子最精确地切开，适合文本分析 全模式 把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但不能消除歧义 搜索引擎模式 jieba.cut_for_search

神经网络从入门到入坟 神经网络 神经网络概念 人工神经网络(Aritifical Neural Network 简称 ANN 也简称 NN) 机器学习：输入数据 → 线性模型，预测值 → Sigmoid激活函数 → 概率 神经网络：输入层 → 隐藏层 → 输出层 构建神经网络：神经网络由多个神经元组成，构建神经网络就是在构建神经元，神经网络的构成包括输入层，隐藏层和输出层 A

Matplotlib 什么是 Matplotlib 专门用来开发 2D 图表(包括 3D 图表) 使用起来极其简单 以渐进、交互式方法实现数据可视化 为什么要学习 Matplotlib 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整分析方法 能将数据进行可视化，更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 快速上手 实现一个简单的画图 1234

特征工程 特征提取 sklearn.features_extraction 字典特征提取 12from sklearn.features_extraction import DictVectorizer features = DictVectorizer().fit_transform(datas) 文本特征提取 12345678910111213from sklearn.featu

牛客周赛 Round 118 E/F E-小红玩树 由于本题是一颗无根树而非图，故点 α 到 β 的路径是唯一的 同理，对于小红来说，去往每个叶子节点的路径也是唯一的，小紫如果要赶上小红，那她的路线也是唯一的，所以仅需判断在同一终点的路径下，小紫是否能追上小红即可。设小红到每个点的最短距离为 d1i， 小紫到每个点的最短距离为 d2i， 考虑到小紫能移动 1 至 2 次且小红有多个路径可选，

Candy Tribulation (abc432 c) 你拥有无限供应的两种糖果：小糖果和大糖果。一颗小糖果的重量是X克，一颗大糖果的重量是Y克，且大糖果比小糖果重（即X < Y）。 有N个孩子，编号从1到N。 你决定分发糖果，需满足以下条件： 对于 i=1,…,N，孩子i总共收到恰好Ai颗两种类型的糖果。 分发给这N个孩子的糖果总重量都相等。 请判断是否存在满足条件的