【日积月累】 Langchain的定义 Langchain的组成 三个核心组件实现 整个核心组成部分 为什么要使用Langchain Langchain的底层原理 Langchain实战操作 LangSmith ...

【日积月累】 01 引言    理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通...

【日积月累】 如果你在过去几个月里一直关注人工智能的爆炸式炒作，你可能已经听说过 LangChain。由 Harrison Chase 开发的 LangChain 是一个用于与 OpenAI 的 GPT API（后来扩展到更多模型）进行人工智能文本生成交...

【日积月累】 AI Agent 是时下热门的一个方向，在 OpenAI 应用研究主管 LilianWeng 写的万字长文中[1]，她提出 Agent = LLM+ 记忆 + 规划技能 + 工具使用。 简单来说，Agent 就是借助 LLM ...

【AI驱动】 本文介绍了如何利用Langchain和Ollama技术栈在本地部署资讯问答机器人，并结合RSSHub处理资讯。强调数据质量和大模型性能对RAG系统上限的影响，指出RAG虽能缓解大模型幻觉和信息滞后，但无法完全消除。本文为本地搭建RAG系统的用户提供实用参考。

【日积月累】 本文探讨了深度学习中的正则化技术。这些技术旨在通过限制模型的复杂度来防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。正则化方法包括L1和L2正则化、噪声注入、多任务学习、提前终止、稀疏表示、Dropout等。通过这些方法，深度学习模型能够更好地处理大规模数据集，并提高在未知数据上的性能。

【日积月累】 AI技术在数据分析和预测领域展现了巨大的潜力，能够处理海量数据并提高决策的准确性。通过机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图像分析等多种技术，AI实现了从数据中提取模式、进行智能预测并辅助决策的功能。然而，AI预测分析也面临数据质量、算法选择等挑战。本文将深入探讨如何有效应用AI进行预测分析。

【日积月累】 随着人工智能技术的进步，人机交互领域取得了显著的发展。人工智能不仅为人机交互提供了新的可能性，还通过语音识别、图像识别等技术提升了用户体验。本文详细探讨了其背景、核心概念、算法原理，并通过具体代码实例说明其应用。同时，展望了未来发展趋势与挑战，强调了人工智能与人机交互在各领域的广泛应用前景。

【日积月累】 AI模型的分布式训练是一种通过将训练任务分散到多个计算节点上来加速大规模数据集训练的技术。本文详细探讨了分布式训练的基础概念，包括数据并行和模型并行，以及同步和异步训练模式。进一步介绍了常用的分布式训练框架，如TensorFlow和PyTorch的具体实现方法，以及在训练过程中可能遇到的性能瓶颈与优化策略。这些技术方法不仅提升了训练速度，还提高了模型的准确性，是现代AI系统发展的重要组成部分。

【日积月累】 随着人工智能技术的发展，AI如何识别手写文字已经成为一个重要的研究领域。通过利用高级大模型技术，AI可以精准地识别和解读各种手写内容，无论是中文还是其他语言。本文探讨了使用大模型和Spring AI框架在不同场景下进行手写文字识别的应用方法，包括对模糊、斜放和潦草等复杂手写情况的处理。了解这些技术将有助于提升应用程序的性能和用户体验。

【日积月累】 通过5个实例展示AI如何优化供应链效率，包括需求预测、库存管理、物流优化等，助力企业降低成本并提升竞争力。

【日积月累】 人工智能（AI）技术在网络安全领域的应用正在迅速发展，为应对复杂多变的安全威胁提供了新的解决方案。通过自动化渗透测试、异常行为分析和流量检测等方法，AI可以提高网络防御的效率和精确性。同时，AI的应用还包括安全运营的优化、安全知识库的建立以及数据分类分级等方面。这些应用不仅能提升网络安全的整体防护能力，还能降低运营成本，为企业和个人提供更可靠的安全保障。

【日积月累】 本文介绍 DeepSeek-TS，该框架受到 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术的启发，并将其应用于多产品时间序列预测。 这个的方法扩展了 MLA，提出了 MLA-Mamba。MLA-Mamba 允许潜在特征通过具有非线性激活的状态空间模型动态演变，为模型提供自适应记忆，使其能够适应趋势变化。

【日积月累】 机器学习算法是计算机科学和人工智能领域的核心组成部分，用于从数据中学习模式并进行预测或决策。本文涵盖了十大经典机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。这些算法在特定领域展现了巨大价值，对于初学者和专业人士来说都是不可或缺的工具。通过理解这些算法，我们可以更好地应用机器学习技术来解决实际问题。

【日积月累】 本文详细探讨了如何用AI进行情感分析，介绍了情感分析的背景、核心概念、算法原理及具体操作步骤。通过使用AI大模型如BERT和GPT，情感分析在社交媒体、市场调查等领域取得了显著进展。本文还提供了代码实例和未来发展趋势的讨论，帮助读者更好地理解和应用这一技术。