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【大模型应用开发动手做AI Agent】AutoGen

【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的

AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

Flutter中的异步和多进程

在Flutter中，异步和多进程是两种不同的概念，用于解决不同的问题。

·2025-01-22 11:13

动态规划，蒙特卡洛，TD,Qlearing,Sars,DQN,REINFORCE算法对比

动态规划（DynamicProgramming,DP）通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划的步骤识别子问题：定义问题的递归解法，识别状态和选择。

青椒大仙KI11·2025-01-22 11:00

python代码转exe

1.打开cmd控制台，跳转之python目录下的scripts.2.输入：pipinstallnumpy3.第二步成功后，输入：pipinstallPyInstaller4.第三步完成后，输入：pyinstaller-Fpy

xuaman·2025-01-22 11:30

【强化学习】Unity ML-Agents框架

目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents

大雨淅淅·2025-01-22 11:00

LeetCode：51.N皇后

n皇后问题研究的是如何将n个皇后放置在n×n的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。给你一个整数n，返回所有不同的n皇后问题的解决方案。每一种解法包含一个不同的n皇后问题的棋子放置方案，该方

xiaoshiguang3·2025-01-22 11:59

python将excel表数据可视化,python对excel数据可视化

大家好，小编来为大家解答以下问题，利用python处理excel文件并可视化处理，用python对excel表进行可视化分析，现在让我们一起来看看吧！

www55597·2025-01-22 11:29

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

Python第三方库GDAL 安装

笔者在安装过程中，唯独使用pip安装遇到问题。最终通过轮子文件（.whl）成功安装。本文主要介绍如何下载和安装较新版本的GDAL轮子文件。

一名写前端的GISer·2025-01-22 10:57

Moretl FileSync增量文件采集工具

永久免费:我们希望MoretlFileSync是一款通用性很好的文件日志采集工具,解决工厂环境下,通过共享目录采集文件,SMB协议存在的安全性,兼容性的问题.同时,我们发现工厂设备日志一般为增量,为方便

Moretl·2025-01-22 10:55

银行风险系统的全面解析：功能作用与系统间的互联互通

风险评估：在识别出风险后，系统会对这些风险进行评估，包括量化估计风险敞口、评估银行是否能够承受这些风险，以及这种风险承担和收益获得是否

菁英猎人职业教育·2025-01-22 10:53

GEE UI：基于sentinel-1 SAR数据处理工具（交互式界面）

如果你需要对这个脚本进行具体的修改、优化或者有任何问题，请告诉我！我可以帮助你理解代码的某个部分，或者提供建议和改进的方向。代码/*+++

此星光明·2025-01-22 10:53

网络安全渗透基础

通过访问控制来阻止数据篡改，通过算法进行信息验证；可用性：是网络总体可靠性的需求，通过访问控制来阻止非授权人员的访问；可控性：使用授权机制，控制信息传播范围、内容、必要时能恢复密钥；不可否认性：是对出现的安全问题提供调查的依据和手段

Hero.Youth·2025-01-22 10:53

python 程序构架浅析

它有一个顶层文件（启动后可运行程序）以及多个模块文件（用来导入工具库）。注：标准库模块：python中自带的实用模块，也称为标准链接库。

heyabo·2025-01-22 10:21

superset初始化数据库报错记录：A Default SECRET_KEY was detected, please use superset_config.py

问题原因：看官方大概是这个，Superset需要用户指定的SECRET_KEY才能启动。为您的文件添加一个强有力的SECRET_KEY。

FL1623863129·2025-01-22 09:20

【STL】list 双向循环链表的使用介绍

STL中list容器的详细使用说明一.list的文档介绍二.list的构造函数三.list中的访问与遍历操作四.list中的修改操作4.1list中的各种修改操作4.2list的迭代器失效问题五.list

VigorousVoyager‌·2025-01-22 09:48

什么是客户自助服务？

客户自助服务是指通过技术工具和系统，使顾客能够自主地解决问题、获取信息或完成交易，而无需直接与人工服务人员进行接触。这种服务形式可以包括但不限于自助结账、自助查询、在线帮助和FAQ页面等。

Baklib-企业帮助文档·2025-01-22 09:48

CSS加载与页面阻塞：看似平凡，背后却藏着优化的艺术

这一切的背后，真的只是一堆代码的问题吗？如果你以为它只是简单的CSS加载，或许你错了。今天，我们就来揭开CSS加载背后的层层面纱，探讨它是如何影响页面渲染性能，并且如何通过深度优化将这些

dorabighead·2025-01-22 09:47

如何在 Ubuntu 上安装和使用 Docker

Docker可以将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，这个容器可以在任何支持Docker的环境中运行，而不需要担心环境差异性的问题。

weixin_43908694·2025-01-22 09:16

BQ79616PAPRQ1 电池管理符合 ASIL-D 标准

这集成的后ADC低通滤波器启用过滤，类似直流

Summer-明佳达电子·2025-01-22 09:46

服务治理导论

一、服务治理背景1.高并发带来的问题1.io压力过大连接池只有这么多连接资源，短时间大量请求，资源很快会耗尽，那么其他连接请求就只有被阻塞等待了。

daiwei-dave·2025-01-22 08:14

安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本）步骤

1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后，安装选择自定义然后安装位置

学乐乐·2025-01-22 08:43

Solidity基础(8)--Solidity合约继承

继承简述继承通过关键字is来实现,例如：pragmasolidity^0.4.0;contractPerson{stringname;uintage;}contractmanisPerson{}2.子类访问父类权限问题

Burning_ice·2025-01-22 08:43

Ubuntu系统docker安装步骤

这消除了由于环境差异导致的开发和部署问题，有助于确保应用在不同阶段的一致性。隔离性和安全性：每个Docker容器都是独立的，有自己的

小白--AI·2025-01-22 08:42

SQL拆分字段内容（含分隔符）

问题描述：在做数据迁移的过程中，我们希望对表中的某个字段根据分隔符进行拆分，得到多条数据，原代码有点意思，因此记录一下。

m0_74824635·2025-01-22 08:12

数论问题61一一各种进位制

10进位制是普遍使用的数进位制，二进位制是计算机采用的进位制。还有三进位制，四进位制，…等等。那一种进位制都能转化为10进位制。下面介绍这种方法。①10进位制的表示(口诀:逢10进1)如8X1000+7X100+5x10+3=8753。②2进位制的表示(口诀:逢2进1)如2进位制数101101(2)转化为10进制101101=1x2^5+0x2^4+1x2^3+1x2^2+0x2+1=32+8+4

李扩继·2025-01-22 08:11

构建基于PDF文档的问答系统：使用Python和LangChain实现高效文档处理与信息检索

为了解决这一问题，本文将详细介绍如何利用Python和LangChain库，构建一个

m0_57781768·2025-01-22 08:11

使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统：深入解析与实战指南

这类应用程序可以基于特定的文本信息源回答用户提出的问题，在实际应用中非常有价值。而实现这些强大功能的核心技术之一，便是检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG

m0_57781768·2025-01-22 08:11

ubuntu升级python版本

Ubuntu升级Python版本解压缩文件：下载完成后，解压缩文件：tar-xfPython-3.12.0.tgz编译并安装：进入解压后的目录，然后配置和安装Python：codecdPython-3.12.0

小帆芽芽·2025-01-22 08:40

ubuntu更新python的版本

但是运行完上面的命令后，输入python3时，还是老版本调整Python3的优先级

kyle-fang·2025-01-22 08:10

智能体在环境中学习和作出决策

与监督学习和无监督学习不同，强化学习直接面向序列决策问题，核心目标是找到使智能体（Agent）在环境中获得最大化累积奖励（CumulativeReward）的策略。

由数入道·2025-01-22 08:09

华为OD机试E卷 - 报文响应时间（Java & Python& JS & C++ & C ）

机试真题目录：点击查看目录华为OD面试真题精选：点击立即查看题目描述IGMP协议中，有一个字段称作最大响应时间(MaxResponseTime)，HOST收到查询报文，解折出MaxResponsetime字段后，

算法大师·2025-01-22 08:09

Ubuntu系统开发环境搭建和常用软件

下载完成后，制

刘家旺1·2025-01-22 08:08

翻滚吧键盘·2025-01-22 08:08

公文出错事非小，这些公文写作的常见错误，你中过招吗？

继先前“湖北省张家界市”，“四川省重庆市江津区”等错误表述后......接连出现明显差错的公文，引发网友的普遍不满。对此，中央纪委国家监委网站

Thuni_soft·2025-01-22 08:08

电子电气框架 --- 智能电动汽车的三智和三电

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人

车载诊断技术·2025-01-22 08:38

【工具】vscode 常用代码片段整理

react3、vue使用方法：js部分在.js文件中生效；react部分在.jsx文件中生效；vue部分在.vue文件中生效；prefix代码简写字符，body代表生成代码的全部，$1,$2代表代码生成后，

沈梦研·2025-01-22 07:07

面试经验分享 | 北京渗透测试岗位

黑客老陈·2025-01-22 07:05

C++爬楼梯——dfs、递归、动态规划、递推

什么是动态规划：给定一个问题，我们把他拆成一个个子问题，直到子问题可以直接解决。然后把子问题的答案保存起来，以减少重复计算。

*TQK*·2025-01-22 07:05

什么样的问题适合用递归

递归是一种通过函数调用自身来解决问题的方法。递归适用于那些可以被分解为相似子问题的问题，即原问题可以通过解决一个或多个更小规模的同类问题来解决。

*TQK*·2025-01-22 07:05

Spark GraphX原理与代码实例讲解

SparkGraphX原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展，社交网络

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:34

kafka和mq的区别

原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题

xsmxh-1314·2025-01-22 07:33

兼职服务管理系统

摘要随着网络上应聘兼职工作的日益普遍,怎样才能让用户轻松、快速、方便的找到自己所需而理想的工作成为许多人广泛关注的一个问题,尤其对于许多的年轻人和大学生来说,提升自己的工作能力,提高自己的综合素质,以便于毕业后能够更好的适应社会的压力

詹姆斯爱研究Java·2025-01-22 07:02

备战2025美赛数学建模，蒙特卡洛模拟算法，2025美赛数学建模A题+B题+C题+D题+E题思路+模型+代码（1.24第一时间更新，）

2025美赛数学建模A题+B题+C题+D题+E题思路+模型+代码（1.24第一时间更新，）更新见文末名片一、引言蒙特卡洛模拟算法是一种基于概率和统计理论的数值计算方法，通过随机抽样来近似复杂系统的概率问题

灿灿数模·2025-01-22 07:32

2025美赛数学建模E题思路+模型+代码（1.24第一时间更新），美赛案例分析之模拟退火算法

2025美赛数学建模E题思路+模型+代码（1.24第一时间更新）模拟退火算法是一种随机算法，并不一定能找到全局的最优解，可以比较快的找到问题的近似最优解。