Y→MVP→AARRR：解锁产品增长的「三把钥匙」全图谱

大家好，我是农村程序员，独立开发者，行业观察家，算法之虎，前端之兔，一个有毅力的吃货。

零帧起手，3个典型场景范例带你上手uv一站式环境管理~

前方干货预警，这可能是你能够找到的最清晰最具实操性的uv环境管理保姆级教程，全部内容在jupyter环境下演示~ 以下是本文正文~

我用trae开发了一款颜值测试小程序

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非常丝滑，腾讯元宝已支持deepseek R1

30分钟vscode入门指南

这可能是你能够找到的最清晰最精华的针对Python程序员的vscode入门指南。

DeepFM 二分类范例代码

前方干货预警：这可能是你能够找到的最容易理解和最容易跑通的DeepFM建模范例代码。

Ollama 本地CPU部署开源大模型

如 Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3，阿里的qwen2 等模型。

30分钟吃掉ipywidgets交互工具

ipywidgets 是一个在jupyter notebook 中开发用户交互界面的简单工具。

腾讯元宝，有点东西~

从5月30号正式发布到现在，我使用腾讯元宝有七八天了。结合国内其他的一些大模型产品，综合体验对比下来，元宝给人一种博采众长后青出于蓝而胜于蓝的感觉~

darts 时序预测入门

darts是一个强大而易用的Python时间序列建模工具包。在github上目前拥有超过7k颗stars。

30分钟吃掉pytorch转onnx及推理

pytorch模型线上部署最常见的方式是转换成onnx然后再转成tensorRT 在cuda上进行部署推理。

3个plotly实用进阶范例~

公众号后台回复关键词：plotly，获取本文jupyter notebook 源代码~

Xlearn ——快速落地FM/FFM机器学习算法

Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时，除了xgboost/lightgbm/catboost之外，又不想搞训练很慢的深度学习模型时，可以尝试考虑的一个...

使用Prophet预言家进行时间序列预测

prophet(读作 ˈprɒfɪt)这个英文单词的意思是先知，预言家(没错，就是天黑请睁眼的那位😋)。顾名思义，它能够预测未来。

训练日志刷屏使我痛苦，我开发了VLog

例如，通过callback嵌入到lightgbm/catboost/transformers/ultralytics，乃至keras库的训练代码流程中~

30分钟吃掉YOLOv8实例分割范例

本范例我们使用 torchkeras来实现对 ultralytics中的YOLOv8实例分割模型进行自定义的训练，从而对气球进行检测和分割。

Qwen7b微调保姆级教程

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。

9个范例带你入门LangChain

前方干货预警：这可能是你心心念念想找的最好懂最具实操性的langchain教程。本文通过演示9个具有代表性的应用范例，带你零基础入门langchain。

BaiChuan13B多轮对话微调范例

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10分钟入门faiss相似向量检索

faiss全称 Facebook AI Similarity Search，是FaceBook的AI团队针对大规模向量 进行 TopK 相似向量 检索 的一个...