英语问答

使用 AI 技术实现智能问答系统

其中，基于AI技术的智能问答系统在提高信息获取效率和用户体验方面具有显著优势。
llzwxh888·2025-03-25 04:13

Python机器人简单问答系统

目录项目背景与目的整理框架1.导入必要的库2.初始化Flask应用3.读取学习数据4.处理用户请求4.1首页路由4.2问答路由5.根据问题生成回答6.运行Flask应用全部代码HTML结构学习总结项目背景与目的项目背景随着人工智能技术的快速发展
chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

【极简实战】用博查AI Search + Python+DeepSeek打造你的私有知识库！无需Elasticsearch，三步搞定RAG！

本文教你用纯Python+博查API，30行代码搭建一个高精度问答系统，本地文件、网页结果一键融合！
BigNorthBear·2025-03-24 22:54

SQL中体会多对多

JOIN``LEFTJOIN两种连接1.学生表（students）student_idstudent_name1张三2李四3王五2.课程表（courses）course_idcourse_name1数学2英语
PlumCarefree·2025-03-24 15:59

复试英语面试常见问题整理自用，考研复试英语问题汇总

更多复试资料获取方式在文末，个人整理，完全免费！更多复试资料获取方式在文末，个人整理，完全免费！Whydidyouchooseouruniversity?Firstly,itprovideshigh-qualitycomputer-relatedknowledgeandagoodacademicatmosphere.Secondly,IthinkChangshaisabeautifulcityan
旅人_Eric·2025-03-24 07:19

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。
eahba·2025-03-24 01:54

不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗

大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！
P5688346·2025-03-24 01:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

例如，在客服问答场景中，Agent可以根据用户的问题，规划出需要查
北极冰雨·2025-03-23 16:04

《Operating System Concepts》阅读笔记：p460-p4470

二、英语总结(生词：3)1.lifespan(1)lifespan:life+span("theperiodoftimethatsthexistsorhappens")c.也写作life-span,thelengthoftimeforwhichathingexists
·2025-03-23 14:41

使用Python连接SqlServer

fetchall()、fetchone()cursor.description属性close()转化为dataframe进行分析使用的是pymssql库，这个库的详细用法参照博客（博客里也有官方文档，英语好的可以直接看
带带琪宝·2025-03-23 12:09

端到端的NLP框架（Haystack）

Haystack是一个端到端的NLP框架，专门用于构建基于文档的问答系统，是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。
deepdata_cn·2025-03-23 09:13

aws s3 java使用教程_在 Amazon S3 对象上执行操作 - 适用于 Java 的 AWS 开发工具包

若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。在AmazonS3对象上执行操作AmazonS3对象表示一个文件或数据集合。每个对象必须驻留在一个存储桶中。
weixin_42510731·2025-03-22 23:47

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

华为OD机试 - 图片整理（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分）

一、题目描述Lily上课时使用字母数字图片教小朋友们学习英语单词，每次都需要
哪 吒·2025-03-22 21:32

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

1.LangChain的核心功能2.LangChain的优势3.LangChain的应用场景4.总结四.使用LangChain实现基于PDF的问答系统前言本文将介绍LLM和RAG的基本概念，并通过一个实际的代码示例
张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
weixin_贾·2025-03-22 20:59

程序员学商务英语之Don‘t jinx it、l have a half mind to do sth、Don‘t change the subject、Quality over quantity..

1463-Don'tjinxit.-别鸟鸦嘴A:Whatifitrainstheweekend?Youknow,theweather'sbeenchangeablethesedays!如果这个周末下雨怎么办?你知道，这些天的天气变化无常!B:Don'tiinxit.i'vespentalotoftimepreparingforthiscamping.lhopeitstaysfineforthewe
李匠2024·2025-03-22 20:28

anythingLLM 使用教程

其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

闭包的概念总结与分析

1定义闭包又称词法闭包闭包最早定义为一种包含和的实体.在计算机科学中，闭包（英语：Closure），又称词法闭包（LexicalClosure）或函数闭包（functionclosures），是引用了自由变量的函数
Monika Zhang·2025-03-22 19:52

基于LangChain-Chatchat实现智能问答系统

题解|#统计输入正数个数#5.6importjava.util.*;publicclassMain{publics广汽丰田发动机薪酬福利待遇1、工作时间：基本上为5天8小时工作制；2、薪资结构：基本工资+加班工资+各类补贴津贴+各类慰问金+小红书24届春招和25届实习，内部推荐小红书24届春招和25届实习，推荐码为:0T019BWYNARK，内推码仅适用于校招内推及微信小程序题解|#试卷发布当天作
2301_79125431·2025-03-22 09:59

Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战

0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据
LuckyAnJo·2025-03-22 08:47

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）1.自我介绍2.实习经历问答3.八股之类的问题4.编程题5.反问6.可以1.自我介绍。。。。。。
秋冬无暖阳°·2025-03-22 08:44

国产Cursor来了？字节跳动出品AI编程工具——Trae使用全解析

Trae提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力，帮助开发者在项目开发中与AI灵活协作，大幅提升开发效率。
码云逸栈·2025-03-22 07:33

使用Wolfram Alpha API在LangChain中的应用

技术背景介绍WolframAlpha是由WolframResearch开发的问答引擎，它通过计算从外部数据源中获取答案，实现对事实性问题的解答。在开发智能应用时，我们可以利用Wolfr
shuoac·2025-03-22 05:20

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核
快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析

这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答，强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们
bBADAS·2025-03-22 03:27

nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app

AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码：https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统
*goliter *·2025-03-21 20:55

阅读理解英语

Wesearchforloveandtrytogetlove,andyetitseemslikewenevergetenough.Evenwhenwehavefoundlove,itcanslipawayastimepasses.Loveisthespacious,openattentionofourawareness.Thekeytoexperiencingloveistonoticewhere
小崔的技术博客·2025-03-21 15:41

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。
@王威&·2025-03-21 13:50

如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介

但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估，尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG（检索增强生成）等场景中，目前主流的评测方式仍存在一定的局限性：人工标注：成本高昂、效率低下；传统的自动化评估
·2025-03-21 12:08

外贸英语报价单制作步骤分享，可在线编辑

在国际贸易中，一份专业、清晰的外贸英语报价单是赢得客户信任的关键工具。它不仅需要准确传递产品信息与价格条款，还需符合国际商务规范。
·2025-03-21 11:32

2020 年 9 月大学英语四级考试真题（第 1 套）——纯享题目版

个人主页：fo安方的博客✨个人简历：大家好，我是fo安方，目前中南大学MBA在读，也考取过HCIECloudComputing、CCIESecurity、PMP、CISP、RHCE、CCNPRS、PEST3等证书。兴趣爱好：b站天天刷，题目常常看，运动偶尔做，学习需劳心，寻觅些乐趣。欢迎大家：这里是CSDN，是我记录我的日常学习，偶尔生活的地方，喜欢的话请一键三连，有问题请评论区讨论。导读页：这是
fo安方·2025-03-21 10:59

算法基础——蓝桥杯（python实现，实际上大多数用c++更明白易懂）（第一部分，共12个小题）

1.成绩统计问题描述:编写一个程序，建立一个字典，每个字典包含姓名、学号、英语成绩、数学成绩和C++成绩，并通过字典操作平均分最高的学生和平均分最低的学生并且输出。
New_Teen·2025-03-21 10:53

考研英语二重要词汇整理

考研英语二重要词汇整理词汇是考研英语复习的基础，即使是现阶段冲刺复习，仍有不少考生词汇还是老大难，凯程网考研频道希望这些考生能够抓紧复习，词汇大关必须要过，下面是整合的英语二核心词汇，大家捡着重要的背背
yangshuo1281·2025-03-21 09:18

统计领域英语专业词汇补充

应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）英文术语中文术语MultivariateAnalysis多元分析PrincipalComponentAnalysis(PCA)主成分分析FactorAnalysis因子分析ClusterAnalys
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 08:11

职场人必存！DeepSeek提示词大合集：周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成

AI工具的能力边界早已超越基础问答，但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的，是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”，让效率提升10倍不止。
阳光永恒736·2025-03-21 04:05

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

在多语言任务中，这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平，并且在英语语言性能上，尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型，但仍能与当前最优水平相媲美。
东临碣石82·2025-03-21 00:02

2021-06-15 C逆序存入数组的元素

缘由编程，逆序存入数组的元素_编程语言-CSDN问答#defineN7main(){staticinta[N]={12,9,16,5,7,2,l},k,s;for(k=0;k
智者知已应修善业·2025-03-20 21:11

【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建

系列文章目录【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient
un_fired·2025-03-20 15:20

用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战

引言：当生成式AI遇到自进化架构ChatGPT的惊艳表现让企业意识到生成式AI的潜力，但传统问答系统仍面临数据孤岛、知识更新滞后等痛点。
煜bart·2025-03-20 13:32

C语言每日一练——day_9

在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。
Run_Teenage·2025-03-20 10:39

C语言每日一练——day_6

在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。
Run_Teenage·2025-03-20 10:09

C语言每日一练——day_8

在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。
Run_Teenage·2025-03-20 10:08

有了大模型为何还需要Agent智能体

其核心架构如下：大脑（LLM）：负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官（工具链）：通过API、传感器或数据库获取实时数据（如天气、股价）。
全栈你个大西瓜·2025-03-20 09:59

使用MarkdownHeaderTextSplitter拆分Markdown文档

在AI驱动的应用中，如聊天机器人或问答系统，处理大型文档时，通过分片技术将文档拆分为更小的单元是必要的步骤。尤其是对于Markdown格式的文件，它们通常由各种层级的标题结构化组织。
scaFHIO·2025-03-20 05:56

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

教师杂志教师杂志社教师编辑部2025年第3期目录

德育与管理基于差异化教学的留学生跨文化适应能力的提升策略研究柯思琼;5-7高校思政教育第一课堂与第二课堂双向育人模式构建策略研究章迎春;李聪;8-10皖西红色文化融入地方开放大学思想政治教育的策略探究马陈晨;王文韬;陈瑞丹;11-13工匠精神融入中职英语专业学生职业素养培养的策略研究吴小燕
QQ296078736·2025-03-20 02:08

《炫动漫》杂志社炫动漫杂志社炫动漫编辑部2024年第1期目录

理论新知探究中职班主任德育能力提升策略(1)叶荣琳基于核心素养下以问题为驱动的高中数学教学评一体化的课堂教学探究(4)鹿园园农村初中英语作业设计与批阅方式的创新使用(7)侯成英新课改背景下初中物理教学方法创新策略探究
QQ296078736·2025-03-20 02:37

AI编程工具领域：深度理解项目架构篇

AI编程工具领域：深度理解项目架构篇在AI编程工具领域，能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。
xinxiyinhe·2025-03-20 00:16
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他