更新了图片链接和标题的翻译

_posts/2024-02-08-the-beauty-of-python.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date:   2024-02-08 21:28:52 +0800
 categories: Python
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-![image](https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/f68f909a-0e28-4f4c-bd0c-96a9f0fc4878)
+![Python 之美](https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/f68f909a-0e28-4f4c-bd0c-96a9f0fc4878)
 
 
 在编程语言的世界里，Python以其独特的魅力、强大的能力和活跃的社区支持，成为了编程新手和资深开发者们的首选。自1991年由Guido van Rossum创建以来，Python凭借简洁的语法、丰富的库以及广泛的应用领域，如数据科学、网站开发和人工智能等，赢得了全球编程社区的喜爱和青睐。Python的设计哲学——优美胜于丑陋、简单胜于复杂、可读性至关重要，不仅在技术层面影响深远，更培养了程序员的编码习惯和思维方式。随着技术的不断发展，Python的社区不断壮大，持续推动着语言的演进和创新，展示了其在编程和教育领域无限的可能性。在AI时代，Python的角色愈发重要，成为连接创想与实现、梦想与成就的强大桥梁。

_posts/2024-02-28-Building-Your-Own-AI-Tool-with-Streamlit-and-OpenAI..md

@@ -5,7 +5,7 @@ date: 2024-02-28 00:00:00 -0000
 categories: AI Development Streamlit OpenAI
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-![image](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/4TwZcw.png)
+![使用 Streamlit + OpenAI 开发属于你自己的AI工具](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/4TwZcw.png)
 
 ## 1. 引言
 

_posts/2024-02-28-Streamlit-Magic-in-Coding.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date: 2024-02-28 00:00:00 -0000
 categories: 数据科学 Streamlit 编程
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-![image](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/Tr4fop.png)
+![Streamlit 魔法：将数据科学转化为视觉盛宴](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/Tr4fop.png)
 
 在数据科学和应用程序开发的领域中，有这样一种工具，它强大而又简约优雅，能够将编码的艰巨任务转化为视觉上的盛宴。这个工具就是Streamlit，一个开源的应用程序框架，已经在技术世界掀起了风暴。被誉为“编码中的魔法”，Streamlit使开发人员、数据科学家和爱好者们能够仅用几行Python代码就创建出交互性强且美观的Web应用。但究竟是什么让Streamlit在众多应用开发工具中脱颖而出呢？让我们一起探索这份魔法。
 
@@ -47,7 +47,7 @@ chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
 st.line_chart(chart_data)
 ```
 
-<img width="840" alt="image" src="https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/8c4eef16-6c43-44ea-9446-f0229206fda7">
+![Streamlit 魔法实践](https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/8c4eef16-6c43-44ea-9446-f0229206fda7)
 
 这段代码仅仅触及了使用Streamlit可能性的表面。无论你是在可视化复杂数据集、构建机器学习工具还是简单地探索数据，Streamlit的简单性和力量真的很神奇。
 

_posts/2024-02-28-The-Cult-of-Tech-Visionaries.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date: 2024-02-28 00:00:00 -0000
 categories: 未来 科技 领导力
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-![](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/rbCTQe.png)
+![科技先锋的崇拜：Sam Altman的崛起](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/rbCTQe.png)
 
 在硅谷的迷宫中，科技巨头漫步，创新贯穿雄心勃勃者的血脉，一种新型的英雄浮现。这种英雄不是披着斗篷的那种，而是那种拥有愿景、韧性和一种不屈不挠的精神，推动世界走向未来的人。这个故事并不新鲜，但其角色却在不断变化。曾经，我们因Steve Jobs和Elon Musk对技术和社会的开创性贡献而敬仰他们。今天，我们将目光转向Sam Altman，一位在最近的事件中，巩固了他作为科技界最新崇拜英雄地位的人物。
 

_posts/2024-02-28-Unlocking-Streamlit.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date: 2024-02-28 00:00:00 -0000
 categories: Streamlit 编程 数据科学
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-![](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/f3Vyur.png)
+![解锁Streamlit：将数据转化为交互式Web应用](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/f3Vyur.png)
 
 Streamlit迅速成为数据科学和应用开发领域的一项革命性工具，将复杂的数据分析和交互式Web应用创建变成了一项简单如编写Python脚本的任务。本博客旨在揭示Streamlit的神秘面纱，通过引人入胜的示例突出其架构、功能以及它如何无缝地将原始数据转化为引人注目的Web应用。
 
@@ -46,7 +46,8 @@ st.dataframe(df)
 # 绘制线图
 st.line_chart(df)
 ```
-<img width="839" alt="image" src="https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/37bb2209-600d-4490-aac3-f1cd776bd636">
+
+![Streamlit实战：一个简单示例](https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/37bb2209-600d-4490-aac3-f1cd776bd636)
 
 在这个示例中，你可以看到使用Streamlit设置Web应用是多么直接。仅用几行Python代码，我们就创建了一个展示数据帧和图表的应用。这个示例仅仅触及了使用Streamlit可能性的表面。
 
@@ -61,6 +62,6 @@ filtered_df = df[(df['A'] >= slider[0]) & (df['A'] <= slider[1])]
 st.write('过滤后的数据帧：', filtered_df)
 ```
 
-<img width="837" alt="image" src="https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/a67d9034-4ea6-4ce4-8a8a-21836b096a3f">
+![超越基础：高级Streamlit应用](https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/a67d9034-4ea6-4ce4-8a8a-21836b096a3f)
 
 Streamlit作为一种在面对复杂数据和应用开发挑战时简单性的力量的证明，赋予了不同编程技能水平的个体将他们的数据变为生动的交互式Web应用的能力，这些应用可以提供信息、吸引人并激发灵感。随着我们继续导航在我们可用的庞大数据海洋中，像Streamlit这样的工具在使数据科学变得易于接近、吸引人和有趣方面将是不可或缺的。今天就探索Streamlit，释放你数据的潜力吧。

_posts/2024-02-28-Why-Young-Coders-Should-Embrace-Streamlit.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date: 2024-02-28 00:00:00 -0000
 categories: 编程 教育 Streamlit 青少年
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-![image](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/z0y8VH.png)
+![为什么少年编程者们应该学习Streamlit：忘掉海龟画图吧](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/z0y8VH.png)
 
 在编程教育领域，尤其是针对青少年受众，“海龟画图”长久以来一直是学习 Python 编程基础的首选方法。尽管通过指令控制一个数字海龟创建形状和图案的魅力无可否认，但编程的领域广阔且不断进化。是时候让我们的年轻编程者们接触到那些不仅能激发他们的兴趣，而且还能为他们准备好面对技术未来的工具了。Streamlit，一个将数据科学和应用开发转化为易接近、有趣且有吸引力的现代工具，就此登场。
 
@@ -104,7 +104,7 @@ ax.bar(filtered_df['Brand'], filtered_df['Sales'])
 st.pyplot(fig)
 ```
 
-![image](https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/589824a9-781d-4c9e-a0e7-2791aa52e9fc)
+![Streamlit：交互式和动态的应用](https://github.com/talkincode/toughradius/assets/377938/589824a9-781d-4c9e-a0e7-2791aa52e9fc)
 
 这段脚本创建了一个用户可以实时交互的Web应用。它不仅具有选择要查看哪些品牌数据的功能，而且还能立即看到其结果的视觉表示。
 

_posts/2024-02-29-Install-Streamlit-Command-Line.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date:   2024-02-29 14:20:00 +0800
 categories: tech tutorial python streamlit
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-![](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/ezcpOz.png)
+![如何使用命令行安装Streamlit](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/ezcpOz.png)
 
 今天，我们将一起学习如何使用命令行来安装流行的Python库Streamlit。本教程针对初学者以及对流行数据可视化工具Streamlit感兴趣的开发者。安装Streamlit之前，我们会首先创建一个虚拟环境，并在这个环境中进行操作。虚拟环境是用于项目间隔离包依赖关系的实用工具。本教程中，我们将使用Python自带的`venv`和`pip`。
 

_posts/2024-02-29-Streamlit-Advanced-Concepts.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date:   2024-02-29 21:10:37 +0800
 categories: streamlit webapp development
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-![](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/q4FYXx.png)
+![探索Streamlit的高级概念与技巧](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/q4FYXx.png)
 
 在我们了解了Streamlit如何运行和处理数据后，今天我们来讨论如何提高效率。我们将重点介绍缓存和会话状态（Session State），这些功能可以让你在应用程序之间保存数据和状态，避免不必要的重复计算，从而创建动态页面和处理渐进式的进程。
 

_posts/2024-02-29-Streamlit-main-concepts.md

@@ -5,7 +5,7 @@ date:   2024-02-29 15:20:00 +0800
 categories: streamlit python
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-![](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/J0uPIG.png)
+![Streamlit 的主要概念](https://raw.githubusercontent.com/jamiesun/images/master/default/J0uPIG.png)
 
 Streamlit 是一个开源Python库，它让数据科学家和开发者能够快速创建和分享数据应用。你只需要用很少的代码，就可以把数据分析转化为互动的web应用。以下是Streamlit的一些主要概念，让我们一起来学习如何使用Streamlit！