人工智能

零代码AI革命:万字实战指南,用Dify轻松构建企业级智能知识库

前言在当今这个信息爆炸的时代,数据已成为企业和个人的核心资产。然而,如何从浩如烟海的文档、报告、手册和笔记中,高效、精准地提取所需信息,已成为一个普遍存在的痛点。传统的关键词搜索,面对复杂和口语化的查询时常常显得力不从心,无法真正理解用户的深层意图。我们迫切需要一种更智能、更接近自然语言交互的解决方案。当下普遍存

《教育心理学》学习4-3

4.3多感觉学习异常与阅读障碍 4.3.1阅读障碍的脑基础 阅读障碍(dyslexia)是指个体在一般智力、动机、生活环境和教育条件等方面正常,也没有明显的视力、听力和神经系统障碍,但在阅读技能方面表现出明显的缺陷, 因而无法正常阅读、书写和拼写等。临床解剖学证据发现阅读困难者与正常人相比,左右两侧颞叶皮层的对称性(Galaburda,Sherman.Rosen,Aboitiz,8.Geschw

蓝耘元生代:基于ComfyUI的AI工作流构建实践——技术架构与开发者效率的双重革新

声明:文章为本人平台测评博客,并没有推广该软件 ,非广告,为用户体验文章 文章目录 引言 一、平台技术底座:支撑高效工作流的四大核心能力 1.1 蜂巢式异构调度引擎(关键技术解析) 1.2 容器化AI运行时(Containerized AI Runtime&#xff0

Jenkins X + AI:重塑云原生时代的持续交付范式

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2022-05-26我的数据是用主成分分析还是冗余分析呢?1

背景 主成分分析PCA(Principal Component Analysi)和冗余分析RDA(Redundancy analysis)都是数据分析的一种方法,都是在做降维处理,我遇到数据的时候该选择那种方法做呢? 首先什么是降维? 将多维空间(多个原始测定指标)的数据点尽可能排列在可视化的低维空间。简单理解就是,测定的一种原始指标(比如株高)就是一个维度。假设,我为了了解某个物种的几个品种的生

Java开发如何基于 Spring AI Alibaba 玩转 MCP:从发布、调用到 Claude & Manus 集成

0、文章摘要 MCP 基础与快速体验(熟悉的读者可以跳过此部分) 如何将自己开发的 Spring 应用发布为 MCP Server,验证使用 Claude 或 Spring 应用作为客户端接入自己发布的 Java MCP Server。 发布 stdio 模式的 MCP Server 发布 SSE 模式的 MCP Server 开发另一个 Spr

ai之嵌入模型bge-m3:latest的本地部署

这里写目录标题 BGE-M3 嵌入模型部署方案对比与推荐 ❌ 为什么不推荐 Ollama? 🔧 备选方案:Sentence-Transformers 方案对比分析 🏆 推荐方案:**Transformers + FastAPI 自定义部署** 一、模型推荐与配置方案 二、具体部署步骤 1. 聊天模型

用霍夫变换HoughLines检测直线3

书名:OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版) 作者:[加]罗伯特·拉戈尼尔 译者:相银初 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018-05 ISBN:9787115480934 一、实现原理 1、累加器 霍夫变换的目的是在二值图像中找出全部直线,并且这些直线必须穿过足够多的像素点。 它的处理方法是,检查输入的二值分布图中每个独立的像素点,识别出穿过该像素点的所有可能直线。 如果同一条直线穿过很

✨解锁 AI Agent 新姿势!手把手教你用 Python 搭建 MCP 服务,对接沪深数据 API,量化交易MCP 服务 (保姆级教程)✨

✨解锁 AI Agent 新姿势!手把手教你用 Python 搭建 MCP 服务,对接沪深数据 API (保姆级教程)✨标签: MCP, AI Agent, Python, API对接, 量化交易, 效率神器, 后端开发作者: PGFA哈喽 CSDN 的小伙伴们!👋 我是 PGFA!今天给大家分享一个超酷的技术——模型上下文