人工智能

GitHub上几万AI Skill找不到好用的?我花了2个月做了个中文技能库SkillBot

GitHub上几万AI Skill找不到好用的?我花了2个月做了个中文技能库 一、先说说为什么做这个我是做量化交易的,平时写Java后端。年初开始用Trae写策略回测工具,想找个能自动拉取通达信数据的Skill。结果在GitHub搜了一圈,崩溃了: 语言壁垒:好用的Skill都是英文README,

从零开始:使用DeepSeek+Spring AI搭建RAG知识库,从青铜到王者之路

一、RAG 知识库:解锁精准问答的新姿势在人工智能飞速发展的当下,大语言模型(LLMs)已广泛应用于各种自然语言处理任务。但它们也存在一些局限性,如 “幻觉” 问题,即生成的内容可能与事实不符或缺乏足够的准确性。为了解决这些问题,检索增强生成(Retrieval-Augmented Ge

x + 1 = 1/x

“一个数加一等于它的倒数,求这个数。” 看到这个题目,我先是愣了一下:“还有这种神奇的数?”然后我就立马觉得自己有些废了,两年前才刚知道的黄金分割率φ(=0.6180339887……),它加上一不正是它的倒数(1.6180339887……)吗? 我进一步把这个式子(x + 1 = 1/x)列出来以后, 得 x - 1/x +1=0, 两边同时乘x得 x² - 1 + x=0,x² +

优化算法matlab实现(一)相关matlab基础

之前实现优化算法用的java、python、c++,matlab使用较少,接下来会用matlab来实现。此处记录了一些matlab中常用的函数和需要注意的地方。 Matlab版本2015b 1.向量 Matlab的名称就是矩阵实验室,其中大多数运算都是矩阵运算。不过,优化算法中,向量用的更多。矩阵中m*n的矩阵表示m行n列的矩阵,向量可以认为是1行n列的矩阵。   下面介绍如何初始化向量。

最新7+非肿瘤生信,机器学习筛选关键基因+样本验证。目前机器学习已经替代WGCNA成为筛选关键基因方法。非肿瘤生信分析欢迎咨询!

影响因子:7.31 关于非肿瘤生信,我们也解读过很多 目前非肿瘤中结合热点基因集,免疫浸润,机器学习,分型的分析是比较先进的。有需要的分析的朋友欢迎交流!! 研究概述: 心房颤动(AF)是缺血性卒中的主要危险因素,而仅凭临床特征和神经影像学表现都不能可靠地分类心源性栓塞性卒中(CE)。本研究旨在确定在心房颤动相关心源性栓塞性卒中(AF-CE)患者中具有诊断价值的新型潜在生物标志物,区

心理学研究方法(33)

中原焦点团队网络中26期坚持分享第949天天(20220912) 因素分析法是由斯皮尔曼首先提出,所以称他为因素分析之父。因素分析的主要用途是从众多变量的交互相关中找出起决定作用的基本因素,为建立科学理论提供明确的证据。 因素分析法的定义是从大量测量数据中决定基本变量数目和性质的一种方法。 因素分析就注意的问题:在因素分析时,不要过分解释相关系数的意义;防止测量差误引起的分析错误;重视样本的选择;

8 Spring异步通信-Kakfa

前言:为什么选择Kafka? Kafka 相对于其它消息系统的优点 支持集群模型,扩展性好。scalability 将 Topic 分区到所有实例上,容错性好。resilient Kafka 的特点 使用 topic 发布/订阅 消息。 Topic 支持副本,分布在不同机器上。 集群的节点可以是多个 topic 的分区的 Leader 节点,而不是整个 topic 的 leader 节点。

flink-cdc同步mysql数据到kafka

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 [图片上传失败...(image-cacb2d-166

“图像”函数

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、“图像”函数 “图像”函数的作用是改善原图、突出所需特征、清除或消除不必要的特征。下面介绍几个常用的“图像”函数。 (1)CompareImage函数 CompareImage函数用于存储一个参考图像(又称模板图像),将产品图像与参考图像进行比较(标准化的差异操作),

基于飞算JavaAI的在线图书借阅平台设计与实现(深度实践版)

摘要: 本文以从概念到落地,完整构建一个“在线图书借阅平台”的全过程。文章不仅覆盖了环境配置、需求分析、接口设计、数据库建模等基础流程,更着重于展示AI自动生成的项目核心代码,并在此基础上进行了详尽的功能扩展和代码优化。通过对用户管理、图书管理、借阅与归还等关键业务模块的详细代码实现与注释,本文旨在全面、深入地展现飞算JavaAI在真实项目开