- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
思绪漂移
计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链(DTMC),其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析:一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- MCMC:高维概率采样的“随机游走”艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法MCMC马尔科夫概率论
MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法,它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析:本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、MCMC要解决的核心问题目标:从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- vivo Pulsar 万亿级消息处理实践(3)-KoP指标异常修复
作者:vivo互联网大数据团队-ChenJianbo本文是《vivoPulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。Pulsar是Apache基金会的开源分布式流处理平台和消息中间件,它实现了Kafka的协议,可以让使用KafkaAPI的应用直接迁移至Pulsar,这使得Pulsar在Kafka生态系统中更加容易被接受和使用。KoP提供了从Kafka到Pulsar的无缝转换,用户可以使用Kafka
- LeetCode 刷题:数据结构与算法的实战经验分享
LeetCode刷题:数据结构与算法的实战经验分享关键词:LeetCode、数据结构、算法、刷题经验、实战摘要:本文将围绕LeetCode刷题展开,深入探讨数据结构与算法在实际刷题过程中的应用。通过分享实战经验,帮助读者更好地理解和掌握数据结构与算法知识,提升解题能力。文章将从背景介绍入手,阐述刷题的目的和意义,接着详细解释核心概念,分析它们之间的关系,然后介绍核心算法原理和具体操作步骤,结合数学
- 高压电缆护层电流监测系统的技术实现
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目录文章目录概要高精度电流监测的技术实现多级预警机制的构建逻辑极端环境下的稳定运行技术远程运维的技术支撑概要高压电缆护层作为电力传输的关键防护结构,其接地电流的异常变化是判断设备状态的重要指标。TLKS-PLGD高压电缆护层电流监测系统通过传感器技术与智能算法的结合,构建了一套完整的电缆安全监测方案。高精度电流监测的技术实现高精度电流监测的技术实现护层电流监测的核心在于数据采集的精准性。该系统采用
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- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
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定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
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MySQL存储结构解析:BufferPool与Page管理在MySQL的InnoDB存储引擎中,BufferPool是其核心组件之一,它极大地提升了数据库的性能。理解BufferPool的内部结构和工作机制,对于优化MySQL数据库至关重要。本文将讨论BufferPool的结构、三大链表、改进型LRU算法以及ChangeBuffer机制。1.BufferPool结构:控制块与缓存页BufferPo
- 广州曼顿2P数字微断:保护电力设备的安全守护者
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- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
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引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台,每天都有大量的信息生成,用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持,已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言,凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具,已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中,我们将通过Python爬虫技术,深入
- Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统
title:Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统date:2025/2/24updated:2025/2/24author:cmdragonexcerpt:深入剖析Python异步编程的核心机制。你将掌握:\n事件循环的底层实现原理与调度算法\nasync/await协程的6种高级用法模式\n异步HTTP请求的性能优化技巧(速度提升15倍+)\n常见异步陷阱的26种解决
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2010年第22题假定一台计算机的显示存储器用DRAM芯片实现,若要求显示分辨率为1600×1200,颜色深度为24位,帧频为85Hz,显存总带宽的50%用来刷新屏幕,则需要的显存总带宽至少约为()A.245Mbps\qquadB.979Mbps\qquadC.1958Mbps\qquadD.7834Mbps解析本题主要考查显存总带宽的计算方法,涉及计算机显示系统的基本参数,包括分辨率、颜色深度、
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- 让 Python 代码飙升330倍:从入门到精通的四种性能优化实践
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花下猫语:性能优化是每个程序员的必修课,但你是否想过,除了更换算法,还有哪些“大招”?这篇文章堪称典范,它将一个普通的函数,通过四套组合拳,硬生生把性能提升了330倍!作者不仅展示了“术”,更传授了“道”。让我们一起跟随作者的思路,体验一次酣畅淋漓的优化之旅。PS.本文选自最新一期Python潮流周刊,如果你对优质文章感兴趣,诚心推荐你订阅我们的专栏。作者:ItamarTurner-Traurin
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD
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搬砖工逆袭Java架构师华为od算法华为OD机试2025B卷java
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- 页面校验-新建项目
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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