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Python-Markdown库使用教程：从安装到HTML转换与自定义扩展指南

Python-Markdown是一个强大的Python库，用于将Markdown文本转换为HTML或其他格式。它支持标准Markdown语法，包括标题、段落、列表、链接等，并允许通过自定义扩展增强功能。本文介绍了Python-Markdown的主要特点、安装方法、基本使用示例、自定义扩展的创建方法以及如何为生成的HTML添加自定义样式。此外，还列举了其应用场景和相关扩展，如pymdown-extensions和python-markdown-math。

零基础也能懂！解锁文本处理的「瑞士军刀」——正则表达式极简指南

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本文为零基础用户设计的正则表达式极简指南，通过生活化比喻和实用案例（如匹配身份证、抓链接、验邮箱）讲解核心概念。从符号三件套（普通字符、元字符、字符组）到避坑口诀，帮助读者快速掌握文本模式匹配技巧，并推荐在线练习工具。

Meta深夜发布Llama 4开源模型：170亿参数+10M上下文长度，多模态能力全面升级

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Meta于4月5日发布其最强大的开源AI模型系列Llama 4，包含Scout、Maverick和仍在训练中的Behemoth三大版本。Llama 4以170亿参数和10M超长上下文窗口刷新行业标准，并具备多模态融合、混合专家（MoE）架构等突破性技术，性能上直接对标GPT-4o和Gemini 2.0。Llama 4 Scout提供业界领先的10M上下文窗口，支持长达1000万token的上下文，而Llama 4 Maverick则在多模态任务中表现出色。模型采用早期融合技术、MetaP训练技术和FP8精度训练，性能在大模型竞技场和基准测试中表现卓越。用户可在llama.com和Hugging Face下载Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。

如何在Kaggle中读取数据集？Notebook与本地环境操作步骤

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本文详细介绍了在Kaggle平台中读取数据集的两种主要方法：在Notebook内直接读取和通过本地环境下载后读取。Notebook内操作包括添加数据集、常见文件格式（CSV/Excel/图像）的读取技巧以及多文件处理；本地环境操作涵盖Kaggle API的配置使用和本地文件读取。同时提供了路径处理、权限管理和大数据集优化的注意事项，并附有示例代码。

AI大模型核心：Transformer架构详解与Hugging Face最佳实践【建议收藏】

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本文详细介绍了Transformer架构的历史发展、核心原理及其在Hugging Face Transformers库中的最佳实践。从RNN的局限性到注意力机制的引入，再到Transformer模型的诞生和BERT、GPT等变体的发展，文章全面解析了自注意力机制、多头自注意力、位置编码等关键技术。同时，通过代码示例展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型、进行文本生成、情感分析等任务，并讨论了该库的优势与局限性。

唤醒内心的火焰：解码自驱力的秘密——让生命自己奔跑的底层逻辑

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本文探讨了自驱力的本质及其激发方法，指出自驱力源于人性深处的价值感、好奇心和掌控欲。通过四把钥匙——找到兴趣开关、赋予选择权、构建能量场和接纳失败，可以唤醒内在动力。同时警示完美主义、形式化打卡和盲目比较三大陷阱，最终提出通过微小行动和心态转变实现生命自燃。

AI前沿每周关键词Top50（250324-250328）

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本报告总结了2024年3月24日至28日AI领域的关键进展，涵盖算力、模型、应用、科技、观点、资本等多个维度。在算力方面，AMD的MI300X性能表现突出；模型领域，谷歌的Gemini 2.5 Pro、腾讯的混元T1、阿里的Qwen2.5-Omni等大模型持续迭代；应用层面，OpenAI、Anthropic等公司推出新功能，如语音模型、网络搜索等。科技领域涉及机器人、3D打印等创新，资本动态包括英伟达收购Lepton AI等。报告还收录了OpenAI、哈佛等机构的行业观点，探讨AI的未来发展方向与挑战。