人工智能
【OpenClaw从入门到精通】第01篇：保姆级教程——从零开始搭建你的第一个本地AI助理（2026实测版）
摘要：本文聚焦2026年开源AI代理工具OpenClaw的本地部署与实操，从核心概念拆解入手，先厘清OpenClaw、Gateway、Skills、ClawHub的关联，再明确硬件系统要求与大模型API-Key准备要点，通过官方一键安装脚本完成本地部署，并配置阿里云百炼API实现大模型对接。以“让AI助理抓取
物理-压强笔记及错点整理
常考常错类型：
1.实验题分析结论
【注意要点】
1.注意控制变量（例如在同种液体同一深度处，液体的压强相等；同种物质同种xx同种xx.....，xx和xx和xx.....的关系）
2.注意顿号逗号文字的使用（因为教研员很恶心，会咬文嚼字），例如“分析比较____，得出结论....”这类题中，写“1，2，3,或4”“1、2、3或4”“1和2和3，或4和5和6，或7和8和9”
错误示范：
（1）“1
一文了解 NebulaGraph 上的 Spark 项目
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号
最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目，今天就把它们整理成文分享给大家。而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。
NebulaGraph 的三个 Spark 子项目
我曾经围绕 NebulaGr
招聘可以AI面试，那么我制作了一个AI面试教练不过分吧
招聘可以AI面试，那么我制作了一个AI面试教练不过分吧
1.背景随着AI的发展，面试出现了AI面试，毕设出现了AI查重率，我觉得AI发展的都没那么超级智能化，但是这种东西倒是先出现了，查重率是对比知网得出的结果，我认事实依据，AI查重率都不知道是依据什么，总之降AI率就是
ggplot-RNA文库reads比对情况-饼图[pie chart]展示
任务目标：批量绘制每个RNA文库reads比对情况的饼图；
任务流程: 数据预处理 和 图样式处理 + 循环出图
library(RColorBrewer);library(ggforce);set.seed(123);;library(ggplot2);library(dplyr);library(tidyverse)
数据集概况
加载进来的的数据集是按行记录了每
初识Langchain之AI语言大模型
目录1. 什么叫模型2. 什么是大语言模型2.1 神经网络2.2 自监督学习2.3 半监督学习2.4 语言模型3. 大语言模型的能力1. 什么叫模型
今天我们来聊一聊什么叫做模型。
模型是⼀个从数据中学习规律的“数学函数”或“程序”。旨在处理和⽣成信息的算法，通常模仿⼈类的认知功能。通过从⼤型数据集中学习模式和洞察，这些模型可以进⾏预测、⽣成⽂本、图像或其他输出
paddle让我心灰意冷
Paddle你到底要我怎样？
这阶段一直在做图像处理方面的项目，我们小组有三个人，分别负责图像的增强、分割和伪色彩显示模块，我是负责分割的，传统方法之前都是基于pycharm实现的，编程方便，CPU也够用，做的也差不多了。
前几天小组汇报，老师说传统方法已经基本完善，接下来希望我开始做深度学习方面的算法，熟悉一下几个常用模型，没啥说的，干就完了！
由于深度学习需要大量的训练，自己的电脑承受不了（其
AI：新书预告—从机器学习避坑指南(分类/回归/聚类/可解释性)到大语言模型落地手记(RAG/Agent/MCP)，一场耗时5+3年的技术沉淀—“代码可跑，经验可抄”—【一个处女座的程序猿】携两本AI
AI：新书预告—从机器学习避坑指南(分类/回归/聚类/可解释性)到大语言模型落地手记(RAG/Agent/MCP)，一场耗时5+3年的技术沉淀—“代码可跑，经验可抄”—【一个处女座的程序猿】携两本AI实战书终于正式来了！
导读：大家好！今天2025年7月，我是「一个处女座的程序猿」博主&#
