AI全栈大模型工程师(十六)智能体架构：Agent

Python-玩转数据-数据分析之分析思维人猿宇宙数据分析 python big data
一、说明当下时代的社会生产发展，人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后，都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起，大数据思维已经逐渐被更动的人接受，随着其进一步发展，产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师，仅仅知道跑数据是不够的，还需要通过数据发现生产环节出现
通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现智识小站可解释机器学习 python 算法
理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技
广义加性模型的参数、半参数、非参数形式智识小站可解释机器学习算法
简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。GAM最初由TrevorHastie和RobertTibshirani[1]开发，用于将广义线性模型的性质与加性模型相结合。它们可以被解释为朴素贝叶斯生成模型的判别推广。该模型将一个单变量响应变量Y和一些预测变量联系起来。为Y指定指数族分布，例
华为OD机试E卷 ---最大值努力努力再努力呐 java 算法数据结构华为od java 算法数据结构
一、题目描述给定一组整数(非负)，重排顺序后输出一个最大的整数。二、示例1用例1输入109输出910说明:输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串只而不是整数。三、输入描述数字组合四、输出描述最大的整数五、解题思路字符串转换：首先，将整数数组中的每个元素转换为字符串，以便进行字符串比较和拼接。自定义排序：使用自定义的比较器对字符串数组进行排序。比较规则是：对于任意两个字符串a和b，比较a+b和
Compose Multiplatform+kotlin Multiplatfrom 宝杰X7 android android jetpack kotlin ios web app swift
ComposeMultiplatform+kotlinMultiplatfrom前言功能需求分析好用的库依赖如下shared的build.gradle下面是/gradle/libs.versions.toml下面是androidApp下的build.gradle结尾前言现在Android原生需求日渐减少，多平台或车载，端侧大模型等我看是未来的主流，上一年做了新能源DBC协议的数据可视化显示，将数据
Cognitive Architectures for Language Agents UnknownBody LLM Agent 语言模型 AI代理
本文是LLM系列文章，针对《CognitiveArchitecturesforLanguageAgents》的翻译。语言代理的认知架构摘要1引言2背景：从字符串到符号AGI3语言模型与生产系统之间的链接4语言代理的认知架构（CoALA）：一个概念框架5用例6可操作的见解7讨论8结论摘要最近的努力已经将大型语言模型（LLM）与外部资源（例如，互联网）或内部控制流（例如，提示链接）结合起来，用于需要基
【Compose multiplatform教程23】在通用代码中使用视图模型（ViewModel）小林爱 Compose android 多平台 kotlin 前端框架
使用Compose多平台（ComposeMultiplatform）可以在通用代码中实现安卓（Android）中那种通过视图模型（ViewModelhttps://developer.android.com/topic/libraries/architecture/viewmodel）构建用户界面（UI）的方法。在Compose多平台环境中，对通用视图模型（ViewModel）的支持仍处于实验阶段
嵌入式驱动开发详解视频教程 acp小鸡炖蘑菇嵌入式linux 驱动开发嵌入式视频
第一章+Linux设备驱动模型第二章Linux内核模块第三章Linux内核编程API第四章Linux字符设备驱动第五章Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章LinuxLCD设备驱动第九章LinuxALSA设备驱动第十章LinuxI2C和SPI设备驱动第十一章Linux网络设备驱动第十二章Linux内核调试第十三章ARM开发板LinuxBSP构建
【深入解析】棋类游戏算法：Minimax, Negamax, 蒙特卡洛树搜索与AlphaZero wit_@ ai python negamax
深入解析棋类游戏算法：Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索与AlphaZero在人工智能领域，棋类游戏一直是测试和展示智能算法的经典舞台。从最早的Minimax算法到如今的AlphaZero，这些算法通过不同的方式解决了棋局中的决策问题，让计算机能够在复杂的棋局中做出合理甚至超越人类的决策。本文将详细解析几种经典的棋类游戏算法：Minimax，Negamax，蒙特卡洛树搜索（MCTS）以
什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比 wit_@ 人工智能 python 算法 deep learning 大数据网络
什么是AI显卡？AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括：深度学习模
详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析 wit_@ 人工智能 AIGC 语言模型 ai 大数据服务器
AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。对于选择和评价AI大模型，不仅需要关注其功能，还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
Python人工智能在气象中的应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统 xiao5kou4chang6kai4 气象气候预报天气预测气候模拟.降雨量和降水预测气象数据分析气象预警系统 python
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计算机技术：冯·诺伊曼架构 InnoLink_1024 嵌入式操作系统架构
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深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术 wit_@ cnn python 机器学习深度学习 scikit-learn
深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。但对于许多人来说，CNN仍然是一个相对复杂的概念，尤其是初学者可能会被其背后的数学原
C++ 面向对象（八股总结） fadtes C++八股 c++开发语言
面向对象程序设计（Object-orientedprogramming，OOP）是种具有对象概念的程序编程典范，同时也是一种程序开发的抽象方针。面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。关键字：public,protected,private。不写默认为private。public成员：可以被任意
python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例... Blair Long python 特征选择方法
花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常
python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析雏Carnation python 单因子方差分析
这一次我们来了解一下假设检验中另一个重要检验-F检验什么是F检验？F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐
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一文读懂数据仓库构建流程（超详细）嗨皮一会吧数仓构建数据仓库
相信大家都知道数仓分层架构（ods、dwd、dim、dws等）。但是面对一个从0开始的数仓，我们难免会有一个疑问，应该如何去构建各层，以及数仓规划中要有哪些事实表和维度表，这个理论依据从何而来呢，相信大家看完本篇文章，可以在搭建数仓的时候有一个理论依据。1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下
【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解小小小小祥 YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练？高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：
【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小小小小小祥 YOLO 目标检测人工智能
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利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南 afTFODguAKBF langchain 自然语言处理 easyui python
#引言在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。#主要内容##1.Minimax简介Minimax专注于自然语言处理，为企业和个人用户提供高效的语言模型服务。其API能处理多种自然语言任务，例如文
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AI全栈大模型工程师(十六)智能体架构：Agent

文章目录

五、智能体架构：Agent

5.1 什么是智能体（Agent）

5.2 先定义一些工具：Tools

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