人工智能
基于 Rokid AI Glasses 灵珠「随身导游·景点讲解助手」智能体开发全过程
本文围绕旅行场景痛点，详细记录了基于Rokid AI Glasses与灵珠智能体开发「随身导游·景点讲解助手」的完整过程，核心介绍了产品构想、智能体搭建（含名称、类别、功能配置）、入参与模型选择（采用doubao-seed-1-6-vision-250815视觉模型）、人设与回复逻辑编排（四大技能模
Apache Flink——DataStream API 执行环境
前言
Flink 有非常灵活的分层 API 设计，其中的核心层就是 DataStream/DataSet API。由于新版本已经实现了流批一体，DataSet API 将被弃用，官方推荐统一使用 DataStream API 处理流数据和批数据。
DataStream（数据流）本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理，所
财务报表-养老金（CSC计算和股权激励）
一.CSC计算
1.final salary
2.annual payment of pension=final salary*%*N
3.PV of retirement/lump sum received at retirement=PV[sum annual payment of pensions]
4.annual unit credit=PV of retirement/N
5.每期CS
AI的提示词专栏：开源模型（Mistral、Qwen）Prompt 实验报告
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本文为明确开源模型 Prompt 适配特性，本实验以 Mistral（7B/13B）与 Qwen（7B/14B）为对象，在统一硬件软件环境与推理参数（Temperature
AI 总瞎输出？PromptPilot 让 Prompt 百发百中！新手秒上手，首月零元购
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您是否曾遭遇这样的困境？向 AI 输入数百字需求后，生成的代码却如同 “脱缰野马”—— 要么遗漏关键逻辑，要么格式严重偏差，反复修改 prompt 的时间，
提高数据科学效率的 8 个Python神库！
在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。
1、Optuna
Optuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。
2、ITMO_FS
ITMO_FS 是一个特征选择库，它可以为 ML 模型进行特征选择。拥有的观察值越少，就越需要谨慎处理过多的特征，以避免过度拟合。所谓“谨慎”意思是
ScheduledThreadPoolExecutor（定时任务线程池）
对于线程池，从全局视角来看，有两个基本点：
线程的数量
阻塞队列
ScheduledThreadPoolExecutor的线程数量：
如果corePoolSize大于0，那么线程数量最终就是corePoolSize，都是核心线程，没有非核心线程，maximumPoolSize形同虚设。
如果corePoolSize等于0，只会创建1个非核心线程。
ScheduledThreadPoolExec
基于R语言的微生物群落组成多样性分析——PCA分析
PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种考察多个变量间相关性的降维统计方法，其原理是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法（摘自百度百科）。
通俗来说，就是将数据从高维映射到低维以达到降低特征维度的目的。计算时，主要通过对协方差矩阵进
