人工智能

OpenClaw Skills 安装与实战:打造你的 AI 技能工具箱

OpenClaw Skills 安装与实战:打造你的 AI 技能工具箱 本文介绍如何使用 ClawHub 安装和管理 OpenClaw 技能包,并通过实战案例演示多个技能的协同使用。 前言OpenClaw 是一个强大的 AI 助手框架,而 Skills(技能包)则是扩展其能力的核心方式。通过安装不同的技能包,你

kotlin学习日志二

listOf()表示一个不可变的集合,比如val list = listOf("java","kotlin"),只能读取,不能添加,修改或者删除操作 mutableListOf()表示一个可变的集合 表示 mapOf()跟mutableMapOf()与前面的同理,例如创建map集合的方式 val map = mapOf("map" to 1,"map1" to 2),表示往map集合里面添加key

产品经理即学即用的ETL数据清洗工具

ETL是数据仓库里最重要的数据处理过程,也是最体现工作量的环节,一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。 ● 抽取:从数据源获取数据。 ● 转换:转换数据,使之转变为适用于查询和分析的形式和结构。 ● 装载:将转换后的数据导入到最终的目标数据仓库。 数据仓库的本质就是要把来自于多个异构的源系统的数据集成在一起,放置于一个集中的位置用于数据分析。如果没有ETL,就无法对异构的数据进行结构化的分析

5 分钟用满血 DeepSeek R1 搭建个人 AI 知识库(含本地部署)

最近很多朋友都在问:怎么本地部署 DeepSeek 搭建个人知识库。老实说,如果你不是为了研究技术,或者确实需要保护涉密数据,我真不建议去折腾本地部署。为什么呢?目前 Ollama 从 1.5B 到 70B 都只是把 R1 的推理能力提炼到 Qwen 和 Llama 的蒸馏版本上。虽说性能是提升了不少,但跟原汁原味的 R1 模型比起来,还是差太多了。官方的满血版本可是 671B 的参数量,说实话,

构建基于Java技术栈的AI Agent系统

构建基于Java技术栈的AI Agent系统 全面解析如何使用Java技术栈构建智能AI Agent系统,从架构设计到实际部署的完整实践指南。 📋 目录 引言 系统架构设计 核心技术选型 AI Agent引擎实现 知识库与向量搜索 多Agent协作机制 系统监控与运维 部署与扩展 总结 🚀 引言随着大语言模型技术的快速发展,A

转录组DEGs聚类热图和功能富集分析

写在前面:经常做转录组分析,就是把差异基因搞个火山图和Venn图看各组差异基因的共有和特有情况。看见有个比较好的选择,能直观比较各种处理带来的影响,如下: image.png 来自Nature plants的一篇文章 Ref:

shardindjdbc-complex策略

支持多分片键的复杂分片策略。 配置参数:complex.sharding-columns 分片键(多个); complex.algorithm-class-name 分片算法实现类。 sql和源码 配置 spring: main: allow-bean-definition-overridin

两位数乘两位数

我们对两位数乘一位数都非常熟悉了,那么两位数乘两位数就怎么解决呢?继续往下看呗! 我们从最简单的例子开始,比如10×10,我们可以把其中一个10换成一个10这样的文字语言,这样算是就变成了10×一个10,这就好算了,结果是10个10,也就是100,所以10×10=100。 再来看一个难一点的例子,比如10×12,我们照样可以把它转化成文字语言,柿子就改为一个10×12,结果是1