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！LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)

LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools

·2025-07-29 01:30

免费使用Claude 4.0 Sonnet、Claude4.0 Opus等流行大模型（持续更新邀请码中）

凌凡天·2025-07-29 01:30

一个MySQL的数据表最多能够存多少的数据？

SHOWVARIABLESLIKE"innodbfilepertable%'如果关闭，那么每个表都不会是一个独立的表

·2025-07-29 00:27

在手机上怎样能最快赚钱 3种能够手机快速挣钱的方法

首先我们得声明好，任何说轻轻松松赚到钱让你们去做的事情必定有猫腻，很多网赚都是套路，一定要记得哦~其次就是方法终归只是方法，会大致说一个模型给你，内部构架说不了那么细致，希望你在看了这个内容后自己想一想

氧惠佣金真的高·2025-07-29 00:51

Python与机器学习库Scikit-learn进阶

安装与环境设置特征工程的艺术：打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍：网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力：提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析：使用Scikit-learn

master_chenchengg·2025-07-29 00:54

Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题

Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）

大千AI助手·2025-07-29 00:52

LIMO：仅需817样本激活大模型数学推理能力，挑战“数据规模至上”传统范式

ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory）、GAIRLab联合提出的突破性研究（2025年2月发表），其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知，证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型

大千AI助手·2025-07-29 00:51

CIRL：因果启发的表征学习框架——从域泛化到奖励分解的因果革命

CIRL（因果启发的表征学习）是由国内顶尖AI研究团队于CVPR2022提出的创新框架，最初用于解决域泛化（DomainGeneralization,DG）问题，其核心思想是通过结构因果模型（SCM）分离数据中的因果与非因果因素

大千AI助手·2025-07-29 00:51

Rust 全栈应用框架 Dioxus：从前端到桌面再到 WASM 的统一开发体验

是否能有像React一样的组件模型？是否可以用Rust写桌面GUI，甚至Web前端？Dioxus正是这个愿景下的产物。它是一个受Re

掘金安东尼·2025-07-28 23:20

踏上人工智能之旅（一）-----机器学习之knn算法

2.无监督学习（UnsupervisedLearning）：3.强化学习（ReinforcementLearning）：二、KNN算法的基本原理：1.距离度量：2.K值的选择：3.投票机制和投票：三、Python

Sunhen_Qiletian·2025-07-28 23:47

大模型基础知识（万字详解）

在数学上，deepseek多轮自蒸馏可以理解为对学生模型施加一系列滚动KL散度约束：LMSD=∑i=1nαi⋅KL(pTi(x)∥pSi(x))\mathcal{L}_{MSD}=\sum_{i=1}^

掘金安东尼·2025-07-28 23:17

linux命令grep的实际应用

下面结合具体场景，展示其强大而实用的应用技巧：一、基础搜索与过滤快速定位文件内容：grep"error"/var/log/syslog#查找syslog中所有含"error"的行grep-i"timeout"application.log

·2025-07-28 23:17

【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南

Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具，支持快速在本地拉取、运行主流开源模型（如LLaMA3、Mistral、Gemma等）。

科马·2025-07-28 23:46

基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类

ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。

Blossom.118·2025-07-28 23:14

MyBatis与MyBatis-Plus批量插入实战指南

一、准备工作导入pom.xml依赖mysqlmysql-connector-javaruntimeorg.mybatis.spring.bootmybatis-spring-boot-starter2.2.2com

代码小侦探·2025-07-28 23:12

Spring AI 实战：第六章、Spring AI源码浅析之一山可容二虎

目录（如果文章对您有一丢丢输入，请点赞、收藏、转发吧~）源码开篇、大模型时代：我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章

liaokailin·2025-07-28 23:42

Python面向对象编程入门：从类与对象到方法与属性

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-07-28 22:10

AIGC领域MCP模型上下文协议：数据处理的新方案

AIGC领域MCP模型上下文协议：数据处理的新方案关键词：AIGC、MCP模型、上下文协议、多模态数据处理、动态上下文管理、长序列建模、语义连贯性摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，多模态生成

AI大模型应用工坊·2025-07-28 22:10

人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索

人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索关键词：AI原生应用、人机协作、商业化路径、智能代理、大语言模型、AI产品设计、价值闭环摘要：本文深入探讨AI原生应用在商业化过程中的关键路径和挑战。

AGI大模型与大数据研究院·2025-07-28 22:40

结合Golang语言说明对多线程编程以及 select/epoll等网络模型的使用

首先介绍select和epoll这两个I/O多路复用的网络模型，然后介绍多线程编程，最后结合Go语言项目举例说明如何应用一、select和epoll的介绍1.select模型select是一种I/O多路复用技术

zhoupenghui168·2025-07-28 22:09

【C语言网络编程基础】TCP并发网络编程：一请求一线程模型

最简单直观的方式，就是采用“一请求一线程”模型——每当有客户端连接进来，服务器就创建一个新线程专门负责这个客户端的收发任务。

（Charon）·2025-07-28 22:07

ChatGPT聊天机器人搭建全攻略汇总：精心整理

一、ChatGPT接入微信：ChatGPT接入微信ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网，可以写代码、改论文、讲故事，几乎无所不能，这让人不禁有个大胆的想法，能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人

柚米汇·2025-07-28 22:59

策略模式（Strategy Pattern）+ 模板方法模式（Template Method Pattern）的组合使用

;//创建并配置依赖注入容器var_serviceProvider=newServiceC

·2025-07-28 21:33

【Python】pandas.cut()函数的用法

这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用，因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征，或者简化模型的输入。

·2025-07-28 21:32

DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南

DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南引言DesktopCommanderMCP是一个强大的本地化模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）服务器，它通过为大型语言模型

皓月照山川·2025-07-28 21:01

AWS Bedrock Claude 3 API的完整指南

AmazonBedrock是一项完全托管的服务，提供来自领先AI公司（如Anthropic）的基础模型（FMs）。

ivwdcwso·2025-07-28 21:01

【大模型LLM学习】function call/agent学习记录

【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools

威化饼的一隅·2025-07-28 20:59

AI人工智能深度学习的模型评估与选择

AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。

AI大模型应用之禅·2025-07-28 20:27

专升本重庆第一章计算机基础知识

·2025-07-28 20:57

提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难

提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难关键词：提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要：在大语言模型(LLM)应用爆发的时代，提示工程已成为连接人类需求与

·2025-07-28 20:56

C/C++核心知识点详解

告诉编译器变量的名称和类型，但不分配内存空间定义（Definition）：不仅声明变量，还为其分配实际的内存空间实际应用示例//变量声明：使用extern关键字，不分配内存externintglobal_var

Despacito0o·2025-07-28 20:23

JVM内存模型解析

我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri

我是廖志伟·2025-07-28 19:20

提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键

提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键元数据标题：提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词：上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、

AI实战架构笔记·2025-07-28 19:20

Java游戏后端性能革命：从卡顿到丝滑的七大武器

在游戏后端服务中，Java凭借其跨平台能力、成熟的生态、强大的并发模型，成为构建高性能游戏服务器的首选语言。然而，随着玩家规模的指数级增长，传统单体架构逐渐暴露延迟高、扩展性差、维护困难等痛点。

墨夶·2025-07-28 19:19

C# ML.NET回归模型：用代码预测未来的“魔法”！

ML.NET回归模型就是你的“神兵利器”！它能：✅预测数值型目标：销售额、房价、车费……统统拿下！✅自动调优模型：不用手动调参，AI帮你选最优方案！✅无缝集成C#：不

墨夶·2025-07-28 19:49

「实战指南」使用 Python 调用大模型（LLM）

目录前言1.原生HTTP请求方式1.1核心特点1.2关键代码分析1.3优势和适用场景1.4完整代码2.封装式API调用2.1核心特点2.2关键代码分析2.3优势和适用场景2.4完整代码3.OpenAISDK方式3.1核心特点3.2关键代码分析3.3优势和适用场景3.4完整代码4.传统OpenAI库方式4.1核心特点4.2关键代码分析4.3优势和适用场景4.4完整代码5.对比分析总结前言随着大语言模

用什么都重名·2025-07-28 19:47

Java【代码 13】前端动态添加一条记后端使用JDK1.8实现map对象根据key的部分值进行分组（将map对象封装成指定entity对象）

2.前端有这样一个实现，前端要动态添加记录，然后将记录统一存储在一个字段里，代码如下：//动态添加一行输入参数描写functionaddParamIn(){//输入参数列表varparamInLi

シ風·2025-07-28 19:47

python实现双向循环链表基本结构及其基本方法

双向循环链表是在双向链表的基础上发展的，双向链表的最后一个节点指向起始节点，起始节点的上一个节点指向最后一个节点，就得到双向循环链表。双向循环链表比双向链表具有更多的优势，节点的增加和删除有很多优化的地方，从起点开始不必循环完整个链表就可以增加或删除节点。首先定义双向链表的基本类和节点的基本类：imageclassNode:def__init__(self,item):self.item=item

Python之战·2025-07-28 19:58

实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎

包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。

超人阿亚·2025-07-28 19:47

Silvaco TCAD仿真学习Lesson1——Atlas仿真

今天学习了SilvacoTCAD的第一节课，大概了解了仿真的基本流程，以MOS为例，来和大家分享啦~分享如下：第一步：设计结构（有了结构模型，才能在上面进行模拟呐。）

Brain_HQ·2025-07-28 18:14

【图像增强】基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在我们的日常生活中，低光照环境下拍摄的图像常常让我们感到困扰。想象一下，当你在夜晚漫步于城市街头，想要捕捉那璀璨的夜景，或是在室内光线较暗的角落记录下温馨的瞬间，拍出来的照片

Matlab科研辅导帮·2025-07-28 18:44

天赋是什么

发现天赋有一个模型sign.s代表自我效能，就是自己对什么感兴趣，觉得自己干什么有自信。i代表本能，对一件事的意愿，说做某一件

文子药师·2025-07-28 18:37

蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”升级，新增智能体安全评测工具

7月28日，世界人工智能大会（WAIC）期间，在由中国信息通信研究院举办的“大模型智塑全球产业新秩序论坛”上，蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”宣布升级，新增智能体（AIAgent）安全评测工具，具备

CSDN资讯·2025-07-28 18:42

2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革

2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题：从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述：智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据

AIGC应用创新大全·2025-07-28 18:41

路口实时检测 30FPS+：陌讯抗遮挡算法实测

某二线城市交管部门曾反馈，基于开源模型的系统每月产生超3000条无效告警，严重消耗人力核查资源。这些问题的核心在于传统单模态

2501_92488070·2025-07-28 18:41

破解电梯场景难题：陌讯识别算法 mAP 达 98.7%

电梯间电动车识别的行业困局传统视觉算法在电梯间电动车检测场景中始终面临三重挑战：复杂光线环境下（如强光直射、夜间低照度）目标特征提取不稳定，电动车与婴儿车、行李箱等相似物体的误判率高达35%；电梯轿厢狭小空间导致目标畸变严重，小目标检测漏检率超过20%；普通模型在边缘设备部署时难以兼顾精度与速度

2501_92474790·2025-07-28 18:11

岸边垃圾识别准确率↑32%：陌讯多模态融合算法实战解析

行业痛点：岸边垃圾识别的三大技术瓶颈岸边垃圾监测是水环境治理的重要环节，但传统视觉方案始终面临难以突破的技术壁垒：复杂背景干扰：岸边植被、岩石、水面反光等与垃圾目标特征高度相似，某环保机构报告显示，传统模型误将水草识别为塑料袋的概率超

2501_92474745·2025-07-28 18:09

思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战

一、第一阶段探索：直接利用大模型进行数据分析项目初期，我们最直接的设想是利用大型

·2025-07-28 18:09

TCAD到底难不难？应该怎么学？

如果对这些不熟悉，就像盲人摸象，虽求解出了结果，但对仿真里面的每一句代码都不清楚用途，不懂原理，对所建立的仿真模型的“适用性”“准确性

懒小木半导体器件·2025-07-28 18:39

强背光干扰拒识率↓82%！陌讯多模态融合算法在智慧安防的实战优化

实测显示，在背光、遮挡等极端条件下较基线模型误报率降低82%，部署时延C(特征提取分支)B[红外输入]-->CC-->D{自适应融合模块}D-->E[动态决策引擎]E-->F[置信度分级输出]2.2核心算法实现动态特征聚合公式

·2025-07-28 18:38

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