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- Python 요구 사항.txt 파일이 무엇인지, 어떻게 생성하는지, 필수 모듈 목록을 사용하여 유지 관리하는 방법을 알아보세요. Python에서 요구사항.txt를 생성하고 Pip 설치하는 방법 | 가자난 라지푸트(Gajanan Rajput)? | 탑 파이썬
- 파이썬 튜토리얼 673 2025-01-28 02:12:10
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- 첫 번째 AI를 코딩하는 방법 : 초보자 안내서
- AI 여행을 시작하세요! 이 초보자용 가이드는 첫 번째 AI 프로젝트 구축 과정을 단순화하고 이 흥미로운 분야에서 향후 노력을 위한 견고한 기반을 마련합니다. 인공지능(AI)은 산업을 변화시키고 있으며,
- 파이썬 튜토리얼 314 2025-01-28 02:11:08
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- SmolAgent 소개
- Hugging Face의 SmolAgents: AI 에이전트 개발 단순화 SmolAgent 소개 Hugging Face의 SmolAgents는 AI 에이전트 생성 및 관리를 단순화하도록 설계된 고급 라이브러리입니다. 이러한 에이전트는 실시간 정보에 액세스하고 처리하기 위해 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 자동으로 작업을 수행할 수 있는 프로그램입니다. AI 에이전트에 대해 알아보기 AI 에이전트는 사용자나 시스템을 위해 자동으로 작업을 수행하고 웹 검색, 코딩 도구 등의 도구를 통합할 수 있습니다. 그들은 LLM을 활용하여 외부 데이터와 상호 작용하고 시스템이 결정을 내리고 조치를 취할 수 있도록 하는 중개자 역할을 합니다. S를 사용하세요
- 파이썬 튜토리얼 323 2025-01-28 02:10:09
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- AI로 Discord 봇 강화: 커뮤니티 참여의 새로운 지평
- 인공 지능 (AI)을 불화 봇에 통합하면 온라인 커뮤니티 도구의 기능이 혁신적으로 도약합니다. Gemini 2.0 Flash와 같은 고급 AI 모델을 활용하여 개발자는 전통적인 봇을 만들 수 있습니다.
- 파이썬 튜토리얼 757 2025-01-28 00:11:09
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- 개별 Azure 저장 대기열의 길이를 모니터링하는 방법
- Azure Storage 큐 모니터링: 개별 큐 길이 추적 간단히 말해서, Azure Storage 큐에는 기본 제공되는 개별 큐 길이 메트릭이 없습니다. 그러나 Azure SDK를 사용하여 estimate_message_count를 쿼리하고 각 큐의 길이를 추적할 수 있습니다. OpenTelemetry를 사용하여 이 데이터를 사용자 지정 지표로 내보냅니다. Azure Functions를 통해 이 프로세스를 자동화하여 안정적이고 확장 가능한 모니터링을 가능하게 하는 샘플 프로젝트를 사용할 수 있습니다. Azure Storage 대기열을 사용하고 각 대기열의 길이를 개별적으로 모니터링해야 하는 경우(또는 원하는 경우) 몇 가지 나쁜 소식이 있습니다. ? Azure는 기본 제공 메트릭 기능만 사용합니다.
- 파이썬 튜토리얼 357 2025-01-27 22:12:11
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- 실제 ML 엔지니어링 여정 : 처음부터 건축에서 일년 내내 모험
- 1년 간의 ML 엔지니어링 프로젝트 시작: 이론에서 현실로의 여정 코스가 끝난 후 실망감을 느끼시나요? 나는 그 느낌을 안다. 여러 DeepLearning.AI 전문화 과정을 마친 후에 저는 중요한 것이 빠졌다는 것을 깨달았습니다.
- 파이썬 튜토리얼 794 2025-01-27 22:11:13
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- Python 및 LLM을 사용하여 시작 작업 검색
- 많은 회사 웹사이트에서는 주류 채용 사이트에서 항상 찾을 수 없는 채용 정보를 게시합니다. 예를 들어, 원격 스타트업에서 일자리를 찾는 것은 이러한 회사가 채용 사이트에 등록되어 있지 않을 수도 있기 때문에 어려울 수 있습니다. 이러한 일자리를 찾으려면 다음이 필요합니다. 잠재력이 있는 기업을 찾아라 채용 페이지 검색 채용 가능한 채용 정보를 분석하세요 작업 세부정보를 수동으로 기록 이는 시간이 많이 소요되지만 자동화하겠습니다. 준비 Parsera 라이브러리를 사용하여 작업 스크래핑을 자동화하겠습니다. Parsera는 두 가지 사용 옵션을 제공합니다. 로컬 모드: 선택한 LLM을 사용하여 컴퓨터에서 페이지를 처리합니다. API 모드: 모든 처리는 Parsera 서버에서 이루어집니다. 이에
- 파이썬 튜토리얼 274 2025-01-27 20:15:13
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- Python 기본 문자열 부분 문자열 함수 및 ASCII 코드
- Python 문자열 라이브러리에는 여러 가지 함수가 있습니다. 문자열 함수는 문자열 자체를 변경하지 않고 수정된 문자열을 반환합니다. 이러한 기능은 우리에게 많은 시간을 절약해 줍니다. 구문: string_name.function_name() lower(): 복사 문자열 w를 반환합니다.
- 파이썬 튜토리얼 504 2025-01-27 18:14:10
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- 멀티 스레딩 및 멀티 프로세싱을위한 우수한 파이썬 기술 : 앱 성능 향상
- 다양한 책을 보려면 내 Amazon 작가 페이지를 탐색하세요. 더 많은 통찰력과 업데이트를 보려면 Medium에서 저를 팔로우하세요! 귀하의 지원에 크게 감사드립니다. Python의 멀티스레딩 및 멀티프로세싱 기능을 활용하여 성능을 획기적으로 향상하세요.
- 파이썬 튜토리얼 418 2025-01-27 18:12:14
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- Nestjs, Rag, Prisma 및 Gemini API로 컨텍스트 인식 할 일 목록 구축
- 이 튜토리얼을 사용하면 RAG (Enhanced Generation)를 검색하여 컨텍스트 인식 목록을 작성하도록 안내합니다. Google의 Gemini API를 사용하여 텍스트를 포함하고 효율적인 벡터 저장에 PGVECTOR를 사용하고 Prisma 및 NestJS를 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스를 관리합니다. 이 설정은 중복 작업 청소 및 컨텍스트와 관련된 유사한 작업과 같은 높은 수준 기능을 허용합니다. 전제 조건 Nestjs와 Prisma의 기본 지식을 배우십시오. Node.js 및 NPM이 설치되었습니다. pgvector가 활성화 한 PostgreSQL 데이터베이스
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- [Python] 표준 LIB로 UTC를 현지 시간으로 변환합니다.
- Python Standard Library를 사용하여 UTC 시간을 현지 시간으로 쉽게 변환하십시오. 이 기사에서는 Python의 표준 라이브러리를 사용하여 UTC 시간을 현지 시간으로 변환하는 방법을 소개합니다. 두 가지 간단한 단계 : UTC 시간대 정보가 포함 된 DateTime 객체를 만듭니다. ASTIMEZONE 방법을 사용하여 이전에 DateTime 객체를 변환하십시오. 다음 예는 2025-01-01T00 : 00z를 현지 시간으로 변환하는 방법입니다. DateTime 가져 오기 DateTime에서 ZoneInfo import Zoneinfo에서 UTC = DateTime (2025,
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- 현대적인 웹 연결 시스템은 거의 보편적으로 배포됩니다. 분산 시스템은 최적의 기능을 위해 협력하는 여러 컴퓨터 또는 서버로 구성되어있어 부하로도 원활한 사용자 경험을 가능하게합니다. 이것을 Si와 대조하십시오
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- Python 데코레이터: 초보자 가이드 및 예제 Python 데코레이터는 함수나 메서드의 동작을 수정하기 위한 강력하고 다양한 도구입니다. 이를 통해 구조를 변경하지 않고도 기존 코드에 기능을 추가할 수 있습니다. 이 기사에서는 데코레이터를 심층적으로 살펴보고 이를 효과적으로 이해하고 사용하는 데 도움이 되는 간단한 예제를 제공합니다. 데코레이터란 무엇입니까? Python의 데코레이터는 본질적으로 다른 함수를 인수로 받고 해당 동작을 확장하거나 변경하는 함수입니다. 데코레이터는 일반적으로 기존 함수나 메서드에 로깅, 액세스 제어, 메모, 유효성 검사와 같은 기능을 추가하는 데 사용됩니다. Python의 데코레이터는 @ decorator_name 구문을 사용하여 함수 정의에 적용됩니다. 데코레이터
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- [python] pytz, dateutil을 사용하지 않고 다른 시간대의 날짜와 시간으로 변환하는 방법
- pytz와 datem이 필요하지 않습니다 이 기사는 Python 3.6 이상에서 DateTime 모듈 및 ZoneFo 모듈을 사용하는 방법을 소개합니다. 핵심 방법 : DateTime 객체를 사용한 Astimezone 방법. 단순화 된 단계 : 시간대 정보가 포함 된 DateTime 객체를 만듭니다. ASTIMEZONE 방법을 사용하여 날짜를 대상 시간대로 변환하십시오. 전제 조건 : 파이썬> = 3.6 tzdata (바람
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- T4와 함께 Google Colab에서 Kokoro TTS 음성 합성 탐색
- Kokoro-82M : 고성능 텍스트 전송 음성 (TTS) 모델 탐색 Kokoro-82M은 고품질 오디오를 생성 할 수있는 고성능 TTS 모델입니다. 간단한 텍스트 변환을 지원하며 오디오 파일 애플리케이션 권한을 유지하여 음성 합성을 쉽게 합성 할 수 있습니다. 포옹 얼굴에 Kokoro-82m 버전 0.23부터 Kokoro-82M도 일본어도 지원합니다. 다음 링크를 통해 쉽게 시도 할 수 있습니다. [포그 페이스 공간에 대한 Kokoro tts] 그러나 일본의 톤
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