《一文读懂AI大模型：开启智能新时代的密码》
AI大模型是人工智能领域的重大飞跃，凭借Transformer架构和预训练-微调机制等核心技术，已在智能客服、内容创作、医疗诊断等领域广泛应用。它能处理多模态数据，大幅提升生产效率和生活质量。然而，大模型也面临可解释性、数据隐私和算力瓶颈等挑战。未来，随着技术进步，AI大模型将更加通用化和智能化，推动社会变革，创造更多奇迹。
Pandas高级数据处理：管道操作
Pandas 是 Python 中流行的数据分析库，提供丰富的结构化数据处理功能。`pipe` 方法（管道操作）简化了数据处理步骤的串联，避免嵌套调用带来的代码混乱。通过定义函数并使用 `pipe` 串联，如筛选特定类别产品和计算销售额平均值，使代码更清晰易读。常见问题包括函数参数传递不正确、返回值类型不匹配及复杂逻辑难以维护。合理设计与编程习惯能充分发挥管道操作的优势，提高代码可读性和可维护性。
Pandas高级数据处理：自定义函数
Pandas是Python中强大的数据分析库，支持复杂的数据转换、计算与聚合。自定义函数在处理特殊需求时尤为重要，如数据清洗、特征工程和格式转换。使用自定义函数时需注意作用域、效率等问题，并解决常见报错如KeyError和ValueError。通过向量化操作和算法优化可提升性能。代码案例展示了如何用自定义函数计算排名和成绩等级，满足业务需求。
Python3 自定义排序详解：方法与示例
Python的排序功能强大且灵活，主要通过`sorted()`函数和列表的`sort()`方法实现。两者均支持`key`参数自定义排序规则。本文详细介绍了基础排序、按字符串长度或元组元素排序、降序排序、多条件排序及使用`lambda`表达式和`functools.cmp_to_key`进行复杂排序。通过示例展示了如何对简单数据类型、字典、类对象及复杂数据结构（如列车信息）进行排序。掌握这些技巧可以显著提升数据处理能力，为编程提供更强大的支持。
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解锁工作流自动化的力量：Argo Workflows
在现代软件开发和数据处理环境中，高效的工作流编排和自动化已成为关键需求。Argo Workflows 是一个领先的 Kubernetes 原生工作流引擎，专为处理复杂工作流而设计。它帮助企业实现自动化、缩短交付周期，并显著提高生产效率。计算巢已提供Argo Workflows 社区版服务。
Pandas高级数据处理：窗口函数
Pandas 是 Python 中强大的数据分析库，窗口函数（如 `rolling`、`expanding` 和 `ewm`）用于滚动计算、累积计算等。本文介绍窗口函数的基本概念、代码示例及常见问题解决方法，帮助读者灵活运用这些工具进行数据分析。通过合理选择窗口大小、处理边界值和缺失数据，以及优化性能，充分发挥窗口函数的优势。