LangChain是一個專為大語言模型設計的開放框架，圍繞任務鏈（Chain）與內存模塊（Memory）構建了核心架構。這兩大組件是LangChain高效構建複雜語言應用的關鍵所在，使模型在多任務環境中得以應對任務管理、上下文維護、記憶存儲等多種需求。 構建大模型智能應用的時候，往往需要對數據庫進行查詢，返回結果，如果自己寫MCP客户端和Tools工具比較麻煩。如果基於La
0. 模型訓練小知識 自從深度學習火了以後，大家就把傳統視覺算法看低了。 因為模型的訓練需要GPU或者CPU飛速運轉好久才能完成，而訓練出來的模型又每次都非常意外，所以大家又把模型訓練戲稱為煉丹，真是充滿了玄學意味。 深度學習時代，什麼最重要？數據！像我們這次的任務，需要準備100~500張圖片，確保包含不同角度、光照和模糊程度。如果想做的很好，業界推薦是幾千張
知識庫檢索總是答非所問？複雜查詢根本搞不定？模型微調成本又太高？ 如果你也被這些問題困擾，今天這篇文章可能會給你一個全新的思路——MCP + 數據庫，一種讓AI精準檢索結構化數據的"黑科技"。實測效果吊打傳統RAG，而且幾乎零代碼！ RAG的"中年危機" 我們以為的RAG vs 現實中的RAG 説起RAG（檢索增強生成），很多人覺得這是給大模型"接外掛"的
卷積神經網絡算法（CNN）是一種專門用來處理具有網格結構數據（如圖像、視頻、時間序列等）的深度神經網絡。 它通過模仿人類視覺皮層的工作機制，通過局部感受野、權重共享和池化等設計，極大地降低了模型的複雜度，並有效提取了數據的空間層次特徵。 卷積神經網絡算法在計算機視覺領域，如圖像識別、目標檢測、圖像分割中取得了巨大成功。 核心原理
隨着工業自動化和物聯網技術的迅猛發展，SCADA（監控與數據採集系統）和 HMI（人機界面）已成為現代化工業體系中的重要組成部分。然而，傳統的 SCADA 和 HMI 工具往往受限於封閉的架構和複雜的部署流程，難以滿足當前工業 4.0 對開放性、靈活性和跨平台支持的要求。 FUXA是一款基於Web的SCADA/HMI工業過程可視化開源組態軟件，通過
本文主要分享技術架構、數據架構、業務架構、應用架構、產品架構和項目架構的定義和主要區別與聯繫。 1. 業務架構 業務架構關注的是組織的業務戰略、流程、能力和治理結構。它描述了企業“做什麼”以及“為什麼做”。 核心內容：包括企業的商業模式、戰略目標、關鍵業務流程（如訂單處理、客户服務）、組織結構和核心業務能力。 目
代碼實現多模型校準性能對比分析，原理為通過 LSTM/BiLSTM 捕捉時序特徵，傳統機器學習模型擬合數據分佈，利用 calibration_curve 評估模型預測概率與實際正例比例的一致性。實現方法為加載 / 生成標準化數據，訓練 / 加載 LSTM、BiLSTM、隨機森林等多類模型，生成預測概率後繪製校準曲線，量化對比不同模型的校準效果，為模型選擇與優化提供實驗依據。
在處理兼具局部相關性與長期依賴性的複雜時序數據時，CNN-LSTM是個非常可靠和有效的選擇。因為它通過分工協作有效解決了關鍵矛盾，這方面比單一模型更全面、更穩健。 但從創新角度來説，CNN-LSTM做時序預測研究範式已經發生了深刻變化，單純堆疊的思路是很難再登上頂會頂刊了。現在的主流更偏向於深度集成與改造，或與Transformer等新架構進行復雜融合，這方面已有不少成果出
計算機視覺技術是指利用相機與電腦連接成的一個系統，通過對目標的檢測、追蹤、測量和進一步的預處理得到能夠代表圖像特徵的信息，再對這些特徵信息通過計算機算法進行識別[1-2]。在選煤行業，隨着選煤廠智能化水平的提高，對各個生產崗位的要求也更加嚴格，同樣浮選車間的控制也要求精煤灰分儘可能穩定[3]。前人在浮選泡沫圖像的識別問題上已經做了大量的研究，例如，Kaartinen[4]在鋅粗選
一般來説，時間序列像一條由兩部分組成的河流：一部分是“平穩、能用直線或簡單公式描述”的水流（線性成分），另一部分是“突然的涌動、彎曲和複雜模式”（非線性成分）。 ARIMA 擅長抓住那部分可以用線性自迴歸/移動平均解釋的“規矩”水流；隨機森林擅長從複雜、非線性的關係裏找模式。 把兩者“融合”起來，就是先用 ARIMA 把序列裏能用線性解釋的部分拿掉（得到殘差），再讓
今天用Dify來搭建一個企業級的知識庫 目錄 為避免浪費時間。提供文章導讀，為讀者看清楚今天聊的話題能解決哪些問題。 知識庫 什麼是知識庫？ 很多人以為知識庫就是一個放文檔的地方，類似Wiki。其實不只這麼簡單。 知識庫在AI工程化語境下，是一個結構化、可檢索、可推理的數據系統，主要功能： 存儲企業內部的文檔、代碼、對話
當下，單個大模型已經強得驚人，但許多人也開始意識到一個現實：再強的“超級大腦”，在面對開放式、路徑未知、需要多方向試探的任務時，依然會有侷限。就像一個全能員工再厲害，也不一定能單挑一個完整的創業項目。 這也是多智能體系統近期被反覆討論的原因。它不是簡單地“把多個模型拼在一起”，而是通過分工、協作、競爭和組織方式，讓 AI 之間形成真正的團隊關係，從而應對那些單一模型難以駕馭
AIoT物聯網平台是一個Go語言開發的通用、開源的企業級物聯網應用平台，旨在通過可複用的組件，減少開發工作，加速物聯網項目交付。可廣泛應用於交通、醫療、消費、家居、消防、安防、工業、農業等各個領域。 插件化是最大的特點，通過插件配置您不用編寫代碼，可以快速構建應用，並將業務打包分發給世界各地的用户，使物聯網應用開發的複雜性大大降低。業務交付時間相比
LSTM與圖卷積網絡結合的社交網絡行為預測。 GCN像朋友圈加權平均器，把每個人在當前時刻的狀態，和TA朋友圈（圖的鄰居）的狀態融合起來，得到一個考慮社會影響的時刻表徵。 LSTM像記憶管家，把過去一段時間（多個時刻）的融合表徵傳進記憶單元，學最近是火了還是冷了，有沒有周期性等時間規律。 合體後，相當於先看社交圈，再看時間史，預測下一刻的行為，是不是很酷！~
一 買地皮（搞個域名 + 免費白嫖 Cloudflare） 想搞永久建築，先得有塊地。很多兄弟卡在第一步，覺得買域名很難，其實就跟充話費一樣簡單。 1.花 20 塊錢買個域名去騰訊雲、阿里雲或者國外的 Namecheap。省錢技巧：別買死貴的 .com（一年 70 多），買個便宜的 .top、.xyz 或者 .online，一年也就 20-30 塊錢。 2
今天咱們和大家一起聊聊關於 XGBoost 的一個算法案例：XGBoost 在股市波動預測中的應用。 當然，僅僅作為算法模型的學習，切勿用於真實情況。 下面，咱們從原理到案例，好好説説~ XGBoost原理 XGBoost（eXtremeGradient Boosting）是一個基於梯度提升決策樹（GBDT）實現的高效分佈式機器學
咱們今天來聊聊融合Transformer+LSTM+CNN，這也是有一位同學提到的。 核心點：用卷積抓短期、用 LSTM 維護狀態、用自注意力抓任意距離的依賴。 首先，咱們來看看這三位“同學”各自擅長的點在哪裏？ CNN（卷積）：擅長抓“局部模式”，像短期的波峯/波谷、週期裏的固定形狀。 LSTM（長短時記憶網絡）：擅長記住“時間上的因果和長期依賴”，把過
如果把過去幾年的大語言模型（LLM）浪潮比作“電力被髮明”的階段，那麼 AI Agent 更像是“電氣化工廠”的開始：電不再只是點燈，而是接入生產線、帶動機器、形成一整套自動化體系。 從 AGI 分級的角度看，AI Agent 通常被視為 L3 級智能體： 不再只是“回答問題的工具”，而是具備明確目標、可持續運行、能主動決策和執行任務的智能實體。 技
因為工作原因，我每天都要接觸大量的數據報表，PDF轉Excel這種格式轉換場景也非常多。 目前市場上有很多pdf工具，大部分是閲讀類，也有支持對pdf的修改、轉換等功能，但這部分工具不少是收費的。 這次介紹一個開源python工具庫-pdfplumber，可以方便地獲取pdf的各種信息，包括文本、表格、圖表、尺寸等。 python中有很多庫可以處理pdf
在工程項目管理領域，很多團隊還在用Excel表格記錄投標進展、用紙質流程審批合同、靠人工提醒任務節點。信息散落在不同地方，協作效率低、容易遺漏關鍵節點，一旦項目一多，整個流程就容易失控。 更麻煩的是，市面上很多系統要麼太重、學習成本高，要麼功能不匹配，尤其是對投標流程、合同管理、項目進度和財務收支這些關鍵環節缺乏一體化支持。有沒有一款系統，既能滿足實際業務需求，又足夠輕量、
第一章：初識智能體 歡迎來到智能體的世界！在人工智能浪潮席捲全球的今天，智能體（Agent）已成為驅動技術變革與應用創新的核心概念之一。無論你的志向是成為AI領域的研究者、工程師，還是希望深刻理解技術前沿的觀察者，掌握智能體的本質，都將是你知識體系中不可或缺的一環。 因此，在本章，讓我們回到原點，一起探討幾個問題：智能體是什麼？它有哪些主要的類型？它又是如何與我們所處
一. 灰度直方圖基本概念 什麼是灰度直方圖？ 灰度直方圖（histogram）是灰度級的函數，描述的是圖像中每種灰度級像素的個數，反映圖像中每種灰度出現的頻率。橫座標是灰度級，縱座標是灰度級出現的頻率。 對於連續圖像，平滑地從中心的高灰度級變化到邊緣的低灰度級。直方圖定義為： 其中A(D)為閾值面積函數：為一幅連續圖像中被具有灰度級D的所有輪廓線
# Springboot yml怎麼獲取系統環境變量的值 ## 引言 在現代應用開發中，**配置管理**是至關重要的一環。Spring Boot作為Java生態中最流行的框架之一，提供了強大的配置管理能力，其中`application.yml`（或`application.properties`）是默認的配置文件格式。而將系統環境變量與YAML配置結合使用，可以實現
就目前調研下來的功能來説。開發AI智能體，入門選langchain沒錯，架構很成熟，能力很強，基本上所有的場景都可以覆蓋，可以很好管理起大型的AI應用架構。而且js、java、python各種語言都支持。 上手很快，但是用好的話還是多花些時間學習他的底層實現邏輯。 這篇文檔，會介紹一下AI應用開發的一些基礎知識。 連接模型 MCP的介紹以及如何
