学会利用资源：学会利用搜索引擎查找答案，这是编程学习中不可或缺的技能。同时，充分利用python丰富的库资源，如qrcode、matplotlib等，可以提高开发效率。加入学习社群：加入合适的学习群组，与他人交流心得和经验。但需注意时间管理，确保有效利用社群资源，避免无效社交。
我，一位30+的编程新手，自学了Python语言，分享一些学习心得：首先，明确学习目的。我为了提升工作技能和增加薪资潜力，选择学习Python。如果你追求进入大厂，需要系统全面的知识，可以考虑付费课程。对于大学生，提前学习编程语言能为实习和就业做准备。其次，系统学习至关重要。
学习python，我首先根据自己完全代码零基础的情况下，为什么学习Python作为核心问题，进行了一个自我定位以及目标定位，我认为只要有一个目标，那么就找方法去打成目标就行了。
首先会学习python基础语法，面向对象编程与程序设计模式的理解、python数据分析基础、python网络编程、python并发与高效编程等等。通过前期python学习来了解和掌握常量变量的使用，运算符的使用、流程控制的使用等，最后掌握python编程语言的基础内容。
最近我着手加强学习Python的基础知识，发现迭代器这个概念很容易让人混淆。在查阅了相关资料后，我整理了一些学习心得，现在和大家分享一下。首先，我们来谈谈迭代器（iterator）。迭代器是一个定义了`__iter__（）`方法和`__next__（）`方法的对象。
在开始菜单输入IDLE，然后打开python自带的IDLE。点击file-new file，然后就会弹出一个新的空白窗口。之后写入程序 写完以后点击file-save，保存的时候注意要选择python files类型，文件名以py为结尾。要运行这个程序，可以直接点击run-run module。在IDLE看到程序运行的结果。可以打开命令行模式，菜单栏寻找cmd即可 输入python 文件名.py即可运行。
Python运行一个程序的几种方法：使用Python交互式解释器：步骤：打开Python交互式解释器，通常通过安装Python时附带的IDLE（Integrated Development and Learning Environment）或直接在命令行输入python来启动。在解释器中直接输入Python代码并回车执行。但注意，这种方式下，一旦关闭解释器，输入的代码就会丢失。
运行Python程序的方法如下：新建文本文档：首先，在电脑上新建一个文本文档，用于编写Python代码。编写Python代码：在新建的文本文档中，输入你想要运行的Python代码。重命名文档：将文本文档的文件名后缀从.txt改为.py，例如将example.txt重命名为example.py。
打开一个文本编辑器。编写Python代码：在文本编辑器中编写你想要运行的Python代码。重命名文件：将文本文档保存，并将文件名后缀改为.py。例如，如果你的文件名是demo，则保存为demo.py。打开命令窗口：在文件所在的文件夹中，按住Shift键并右键点击空白处，选择“在此处打开命令窗口”。
1、此外，Pinecone提供了一个基于向量嵌入的相似性搜索服务，通过高效存储和检索向量嵌入，支持语义搜索、推荐系统、异常检测等功能。Pinecone具备快速、实时、稳定、灵活、可扩展等特点，支持多种语言模型和向量类型，提供元数据过滤和排序功能。
2、LangChain是一个开源框架，专为人工智能开发者设计，旨在无缝整合大语言模型，如GPT-4，与外部数据和计算资源。它提供Python和JavaScript包，以实现高效交互。通过三个关键概念，LLM Wrapper、Prompt Templates和信息检索索引，开发者能够构建定制的LLM应用，实现模型与外部API的联动。
3、LangChain的核心概念包括模型或模型包装器、问题、链、嵌入和矢量存储（即索引），以及代理。框架首先需要安装三个库：用于管理包含密码的环境文件的Python，LangChain框架本身，以及Pinecone客户端。在框架中，用户首先设置环境文件，包含OpenAI API密钥、Pinecone环境和API密钥。
4、Flowise是基于LangChainJS构建的免费开源项目，提供易于使用的图形用户界面，让非编码人员轻松构建大型语言模型应用，实现无代码开发。它通过可视化构建流程，允许用户轻松创建和部署聊天机器人等应用。本文将以创建网站聊天机器人为例，展示如何使用Flowise进行部署。使用Flowise进行网站聊天机器人构建非常简单。
1、Windows系统：需要配置JAVA JDK、Neo4j数据库和Python依赖，并按照特定步骤进行安装。数据导入过程可能耗时较长，建议先启动问答服务再导入数据。Mac系统：安装过程相对简便，只需安装相应软件并遵循相同流程。
2、智能诊疗的基础：深入理解医疗知识图谱 知识图谱作为描述现实世界的工具，本质上是构建在实体、关系和实体三元组基础上的语义网络，每个节点都包含实体的属性信息，如影片《权利的游戏》的名称、发行时间和类型等。
3、来源：整合医院EMR、HIS、LIS、RIS等系统数据，以及医学文献和临床指南等资源。处理：使用自主研发的基础设施处理这些大量异构数据，构建疾病领域模型。数据治理：关键步骤：包括数据聚合、脱敏、标准化等，以确保数据的质量和准确性。目的：提高数据的可用性和可靠性，为构建知识图谱提供坚实的基础。
4、预诊助手基于专业医疗知识图谱，采用多种算法模型和多轮智能沟通了解患者病情，根据患者病情精准匹配就诊科室。以支付宝为例。在支付场景下，利用知识图谱将票据诈骗、信用卡套现等行为扼杀在摇篮里。
5、问答系统通过匹配问答模式与知识图谱中的知识子图，提供精确答案。
6、知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
五个简单的Python小项目【含源码】 石头剪刀布游戏 目标：创建一个命令行游戏，让玩家在石头、剪刀和布之间选择，与计算机对战。玩家胜利时得分增加，游戏结束时显示最终得分。 随机密码生成器 目标：创建一个程序，允许指定密码长度，然后生成一串随机密码。
值得看的Python开源项目包括Flask、Werkzeug、Jinja Pygments和Sphinx。以下是这些项目的简要介绍：Flask：简介：Flask是一个轻量级的Web应用框架，被称为微框架。它的设计哲学是保持核心简单但可扩展，非常适合学习和快速开发小型Web应用。
对于完全零基础的小伙伴，我推荐Python-100-Days项目。这个项目非常全面，从Python基本语法开始，到进阶知识、LINUX基础、数据库、Web开发、爬虫、数据分析和机器学习等，几乎涵盖了Python学习的所有方面。它采用循序渐进、手把手教学的方式，非常适合新手从零开始学习Python。
分享几款利用Python制作的小游戏，非常适合Python开发者。Python程序员往往充满童心，现在就推荐一个私藏的github项目——Python小游戏，只需一行命令即可进入，体验儿时简单快乐。这些游戏均由Python编写，学习Python一段时间的同学可以借此练习，向朋友展示成果。它们是很好的参考案例。
1、检索增强生成（Retrieval Augmented Generation， RAG）技术是一种结合了搜索技术和大语言模型的先进架构，旨在实时引入最新外部信息，显著提升大语言模型输出的准确性和可靠性，解决传统大语言模型的知识更新滞后和“幻觉”问题。
