1 啥是注意力？ 人类观察事物，能快速判断一种事物，是因为大脑能很快把注意力放在事物最具辨识度的部分从而作出判断，而非从头到尾一览无遗观察一遍才能有判断。基于这样的观察实践，产生了注意力机制（Attention Mechanism）。 想象你在人群中找一个穿红衣服的人。你不会一一检查每个人的鞋子、裤 ...

目录基础概念什么是 LangChain什么是 Ollama环境搭建与配置安装 Ollama安装 LangChain文档加载加载 JSON 数据加载文件夹中的文档文本向量化实现问答应用 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种优化大型语言模型输出的方法 ...

MCP 本机服务端和客户端Python例子 下面我将为你提供一个简单的 MCP（Model Context Protocol）协议的服务端和客户端的 Python 示例。这个示例基于 Anthropic 官方的 Python SDK，并展示如何创建一个基本的 MCP 服务端（提供工具和资源）以及一个 ...

本文是Ollama系列教程的第3篇，在上一篇中我们介绍了将Ollama部署的本地大模型应用到chatbox中，并在chatbox开启本地AI对话框、构建属于自己的专属大模型。 本篇将介绍另一款好用的AI桌面应用CherryStudio，除了具备chatbox的对话、构建智能体功能之外，还具备构建本地 ...

记一次茶余饭后的AI问答，记录于：20250317-21:10，转载请注明出处 Q：什么是向量数据库？与关系型数据库和时序库有什么区别？ 好的，我们来详细解释一下向量数据库，以及它与关系型数据库和时序数据库的区别。 什么是向量数据库？ 向量数据库是一种专门用于存储、索引和查询向量嵌入（vector ...

准备环境 miniconda 作用： ​虚拟环境：为每个项目创建独立的Python环境（如Python 3.10），避免全局安装导致版本冲突。 ​依赖管理：通过conda或pip精准安装AI框架（如PyTorch、LangChain），解决库版本兼容性问题。 安装： 下载地址：miniconda下载 ...

引言：AI时代下的聊天机器人开发范式演进 在生成式AI技术爆发的当下，基于大语言模型（LLM）的聊天机器人开发已形成标准化技术链路。本文将结合DeepSeek API与微软Semantic Kernel框架，以C#语言实战演示从基础API调用到高级框架集成的完整开发流程。 环境准备与基础配置 .NE ...

大家好，我是 V 哥。 前不久，字节重磅推出 AI 原生 IDE Trae，有了这款工具，程序员的开发效率得到了大大的提升，如何你是程序员，还没有使用起来，那 V 哥建议你即刻起马上安装上，谁用谁知道。废话不多说，一起来看看它的牛逼之处。 一、Trae 开发工具深度介绍：AI 原生 IDE 重塑编程 ...

一：前言： 那么为什么要本地部署，主要就是企业或者个人为了数据安全和防止受限网络等其 数据安全：数据不用上传到外面，在本地处理，不用担心数据泄露，像金融、医疗这些对数据安全要求高的行业特别需要。 功能方面 定制：可以根据自身业务需求和用户特点对模型进行个性化改造，比如制造业调整生产流程等 使用体验方 ...

背景STAR法则的应用 STAR法则常被用作面试官评估应聘者过去工作经历和能力的一种工具，能够帮助面试官系统地了解应聘者过去的工作经历，揭示他们面临挑战时的应对策略，以及所取得的工作成果。通过这一法则，面试官能够更全面地评估应聘者的专业能力和工作态度。应聘者也可以通过STAR法则来准备面试，提前梳理 ...

1 回译增强的核心机理 1.1 跨语言语义重构原理 目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。回译数据增强（Back-translation Augmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段： 语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示 跨语言迁 ...

本文是Ollama系列教程的第2篇，在上一篇中我们介绍了Ollama的安装、大模型的下载和本地部署，本篇中我们将介绍如何将Ollama整合到chatBox中，并构建属于自己的智能体。 Ollama系列教程目录（持续更新中）： Ollama系列教程01：轻松3步本地部署deepseek chatbox ...

1 特征工程的意义 nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术： 语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征 模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构 评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI 如电商评论 ...

《Transformer自然语言处理实战》聚焦 Hugging Face Transformers 库，系统讲解 Transformer 模型在 NLP 任务中的应用。涵盖文本分类、命名实体识别、机器翻译等核心技术，并提供实践案例，帮助读者快速掌握模型微调与部署。适合 NLP 初学者及希望深入理解 ... ...

《Transformer自然语言处理实战》聚焦 Hugging Face Transformers 库，系统讲解 Transformer 模型在 NLP 任务中的应用。涵盖文本分类、命名实体识别、机器翻译等核心技术，并提供实践案例，帮助读者快速掌握模型微调与部署。适合 NLP 初学者及希望深入理解 ... ...

本文主要介绍如何通过ollama快速部署deepseek、qwq、llama3、gemma3等大模型，网速好的小伙伴10分钟就能搞定。让你摆脱GPU焦虑，在普通电脑上面玩转大模型。 安装指南（无废话版） 第一步：安装ollama 我们可以从官网下载ollama，此步骤支持windows、mac、ub ...

GitHub爆火的「算法秘籍」更新了！动画拆解+多语言切换。 大家好，我是程序员博览的小编。最近收到不少读者私信，问有没有“既能看动画学算法，又能一键运行代码”的宝藏资源。还真有！先带大家看看它的“逆天功能”—— 一、它凭什么让全球程序员疯狂催更？ 电影级动态图解，算法从此“活”了 链表节点如 ...

微积分笔记05：矩阵求导在深度学习中的应用 5.1 算法简述 设存在一张像素大小为\(\sqrt n \times \sqrt n\)的样本图片，即该图片总像素个数\(=n\) 现需采用神经网络对其进行识别，过程如下： （1）生成向量\(X_{1\times n}\)： 设存在向量\(X_{1\ti ...

前言 网上使用Python创建一个MCP客户端的教程已经有很多了，而使用C#创建一个MCP客户端的教程还很少。 为什么要创建一个MCP客户端呢？ 创建了一个MCP客户端之后，你就可以使用别人写好的一些MCP服务了。 效果展示 为了方便大家复现，我没有使用WPF/Avalonia之类的做界面。只是一个 ...

为什么你的  AI 助手总是答非所问？ 揭秘：不是 AI 不够聪明，而是你的指令太“高冷”！ 今天给大家分享新手进阶的 5 大法则，让 AI 瞬间 Get 你的点! ...