爱好技术的小老头

中国团队Monica.im推出的通用AI智能体Manus于2025年3月6日发布，引发全球关注。其核心能力在于通过多智能体架构（规划、执行、验证代理）实现任务闭环，例如自动筛选简历、生成股票分析报告等，GAIA基准测试中性能超越OpenAI同类模型。技术整合现有大模型（如Claude 3.5、DeepSeek）并封装为端到端解决方案，但被质疑缺乏底层创新。内测邀请码被炒至5万元，AI概念股大涨，但面临算力成本高（单任务GPU消耗达42.7小时）和伦理争议（职业替代风险）。Manus被视为AI从生成式迈向执行

LangChain是基于提示工程(Prompt Engineering)构建的LLM应用开发框架，其核心思想是通过模块化组件实现大语言模型与业务系统的无缝对接。

向量数据库是RAG系统中实现高效检索的关键，其底层技术（如HNSW、IVF、PQ）决定了性能与扩展性。主流库如Pinecone、Milvus、Weaviate和Faiss各有侧重，选择需根据项目规模、实时性和运维能力权衡。内容更新方面，增量与批量策略的结合可满足不同场景需求。

前言觉得不错就点个赞吧！。（配图：AI Agent架构演进时间轴，标注关键技术节点）（表格：架构对比分析）（配图：分层架构图，包含以下模块）二、核心模块技术实现细节2.1 ReAct引擎：思维链的工程化实现（配图：ReAct工作流程图）算法伪代码：关键技术点：（配图：记忆网络结构图）2.2.2 记忆压缩算法采用Google最新研究成果：I(st)=1N∑i=1NKL(p(⋅∣st)∣∣p(⋅))I(s_t) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \text{KL}(p(\cd

GPT-4在复杂算法题上表现更优，且代码注释规范性更强；DeepSeek对中文注释的支持更友好。（基于GPT-4）的竞争备受关注。本文从技术架构、性能表现到商业化落地，展开多维度深度对比。：DeepSeek中文数学题表现反超GPT-4，但多步骤推理易出现“跳跃性错误”。：GPT-4在通用性上领先，DeepSeek在中文垂类场景更精准。：GPT-4生态更成熟，DeepSeek国产化适配占优。在大模型技术飞速发展的今天，国产新星。

DeepSeek 的文本生成能力十分强大且灵活。它能够根据输入的提示信息，生成各种类型的文本内容，包括但不限于文章、故事、诗歌、对话等。例如，在创作领域，开发者可以利用该 API 让模型根据给定的主题生成一篇富有创意的小说。若输入提示为 “在一个神秘的森林中，住着一位拥有神奇力量的小精灵”，模型可能会生成一个情节跌宕起伏、充满奇幻色彩的故事，描述小精灵如何运用神奇力量保护森林、与邪恶势力斗争等情节。在文案撰写方面，对于市场营销人员来说，API 可以根据产品特点和目标受众，生成吸引人的广告文案。

通过大量训练数据（包含搜索查询和相应点击记录），训练神经网络模型，该模型依据查询和网页内容的匹配度评估搜索结果相关性，自动调整排名。通过分析用户历史搜索行为、点击记录、浏览时长以及社交网络数据等多源信息，DeepSeek 利用卷积神经网络（CNN）或 Transformer 架构捕捉用户兴趣模式，预测潜在需求，提供个性化搜索结果推荐。DeepSeek 的探索实践为行业发展提供了宝贵经验，其对深度学习的创新应用和对大规模数据的深度挖掘，有望引领搜索引擎领域不断迈向新高度，为用户打造更优质的搜索体验。

DeepSeek-R1 作为幻方量化旗下大模型公司 DeepSeek 研发的系列推理模型，2025年横空出世，被誉为国运级产品。本文将深入剖析 DeepSeek-R1 的原理，并为大家呈上详细的 Linux 本地部署教程，助力大家在自己的 Linux 设备上感受这一强大模型的魅力。

混合专家模型（MoE）作为 DeepSeek 大模型的核心技术之一，以其独特的架构设计、高效的负载均衡策略以及与其他技术的紧密协同，为大模型的性能提升、资源优化利用和复杂任务处理能力的增强做出了重要贡献。深入理解 MoE 的技术细节，不仅有助于我们把握 DeepSeek 大模型的强大之处，也为未来大模型的发展和创新提供了宝贵的借鉴经验。随着技术的不断进步，相信 MoE 及其相关技术将在人工智能领域发挥更加重要的作用，推动大模型技术迈向新的高度。

DeepSeek 是基于 Transformer 架构的先进大语言模型，在大规模语料库上训练而成，具备卓越的自然语言处理能力。无论是文本生成、问答系统，还是翻译、摘要等任务，它都能展现出出色的性能。与其他模型相比，DeepSeek 在训练数据的多样性和模型架构的优化上具有独特之处，这使其能够更好地理解上下文语义，生成更加连贯和准确的文本。通过本文详细介绍的 DeepSeek 本地部署步骤、优化方法以及测试和问题解决技巧，你应该能够成功搭建并运行属于自己的本地大语言模型环境。

在人工智能大模型蓬勃发展的浪潮中，DeepSeek 以其独特的技术路线和出色的性能表现脱颖而出。与主流大模型相比，DeepSeek 不仅在技术原理上有着显著的差异，还展现出了在较低算力下达到 OpenAI API 水平的卓越能力。本文将深入剖析这些独特之处，探寻其背后的技术奥秘。

基于学生行为数据预测是否涉黄、涉黑等。数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。查看数据类型：首先明确各字段的数据类型，例如学生标识通常为字符串类型（如学号），访问时间一般是日期时间类型，访问网址、搜索关键词等为文本类型，停留时长、访问频次等则是数值类型，而是否涉黄涉黑标签多为整型（0 或 1）表示类别。确保数据类型的准确性对后续的处理和分析至关重要，若类型错误可能导致无法正确进行相应的计算或操作。值域范围检查（针对数值型字段）：对于像

在当今的人工智能领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）无疑是一颗最为璀璨的明星。它凭借卓越性能，在图像识别、目标检测、语义分割等诸多领域大显身手，让计算机拥有了 “看” 懂世界的神奇能力。然而，其背后精妙的算法原理，尤其是特征提取的具体步骤以及训练调优方法，宛如一座神秘宝藏等待挖掘。本篇博客将深入探究这些关键内容，带你领略 CNN 的无穷魅力。

在当今人工智能领域，大模型凭借其强大的学习能力和广泛的应用场景备受瞩目。以下将详细介绍一些大模型中常用算法的基本概念、适用场景以及数据特征处理方式。

张量是 Pytorch 中最基本的数据结构，类似于 NumPy 中的数组，但具有更强的功能。

在实际的数据集中，往往包含了大量的特征，但并非所有特征都对我们要预测的目标变量（如分类任务中的类别标签，回归任务中的数值目标）有积极作用。有些特征可能携带的信息量极少，甚至会引入噪声，干扰模型的学习和预测。特征选择就是要解决如何从这些繁杂的特征里挑出 “精华” 的问题。过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择这三种特征选择方法各有优劣，在实际的数据分析和机器学习项目中，需要根据数据特点、任务要求以及计算资源等多方面因素综合考虑来选用合适的特征选择方式。

LightGBM 是由微软公司开源的一种快速、高效的梯度提升框架，它基于决策树算法，采用了全新的优化策略，旨在解决大规模数据集和高维特征场景下的机器学习任务难题。与传统的 GBDT 算法相比，LightGBM 在训练速度、内存占用、模型精度等方面都有显著提升，这使得它迅速在数据科学社区走红，成为众多机器学习项目的首选算法之一。

在当今的科技时代，机器学习已经成为推动各个领域发展的核心力量，从医疗诊断到金融风控，从智能交通到电商推荐，其应用无处不在。而在机器学习的整个流程中，数据分析与特征工程扮演着举足轻重的角色，它们直接关系到模型的性能、准确性以及最终的应用效果。一个好的数据分析策略能够帮助我们深入理解数据背后的规律，发现潜在的问题；精心设计的特征工程则像是为模型打造精良的武器，让其在学习任务中更加得心应手。接下来，我们将开启一段深入的探索之旅，详细剖析机器学习中的这两个关键环节。

在现代工业生产中，蒸汽作为一种重要的能源载体，广泛应用于化工、制药、纺织、食品加工等众多领域。准确预测工业蒸汽量对于优化生产流程、提高能源利用效率、降低成本以及保障生产的稳定性具有至关重要的意义。天池举办的工业蒸汽量预测赛事，为数据科学家、工程师以及相关从业者提供了一个极具挑战性与实践价值的平台。通过参与该赛事，不仅能够提升自身在时间序列预测、机器学习以及工业数据分析等方面的技能，还能深入了解工业生产过程中的复杂关联性，为实际工业应用提供有力的数据支撑。

在当今数字化的商业时代，O2O（Online to Offline）模式蓬勃发展，线上线下的融合为消费者带来了全新的购物体验，同时也为商家提供了更多的营销机会。其中，优惠券作为一种常用的营销手段，能够有效地吸引顾客、提高复购率以及促进消费增长。然而，如何精准地预测消费者是否会使用优惠券，对于商家来说至关重要，这不仅关系到营销成本的控制，更关乎营销活动的成效。天池新人实战赛中的 O2O 优惠券使用预测项目，就为我们提供了一个深入探索该领域的绝佳机会。

在当今科技飞速发展的时代，深度学习宛如一颗璀璨的明星，照亮了人工智能领域前行的道路。从智能语音助手精准理解我们的指令，到图像识别技术在安防、医疗等领域的卓越表现，再到机器翻译让跨国交流几近无缝衔接，深度学习的应用无处不在，深刻改变着我们的生活与工作方式。然而，其背后蕴含的复杂原理却如同一座神秘的高山，等待着我们去攀登、去探索。本文将以详实的笔触，深入剖析深度学习的原理，带你领略这一前沿技术的魅力与奥秘，为你开启深度学习知识宝库的大门。

在当今数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最具变革性和影响力的技术领域之一。从智能语音助手为我们安排日常事务，到图像识别技术保障安防监控，再到自动驾驶汽车重塑交通出行，人工智能已经渗透到生活的方方面面。对于许多渴望踏入这个充满魅力领域的学习者来说，如何规划一条清晰、高效的学习路线成为了关键问题。本文将全方位、深入地为大家剖析人工智能的学习路线，涵盖基础学科、核心技术、实践项目以及进阶拓展等多个关键要点，助力大家开启人工智能的学习之旅。

它的基本思想是根据数据点之间的距离来确定它们的相似性，并根据其最近的邻居的类别或数值来预测新数据点的类别或数值。KNN 算法是一种基于实例的学习算法，它不需要显式地学习一个模型，而是通过存储所有的训练数据，并在需要预测新数据点的类别或数值时，计算新数据点与训练数据点之间的距离，找到距离最近的 K 个邻居，然后根据这 K 个邻居的类别或数值来预测新数据点的类别或数值。K 值的选择对算法的性能有很大的影响。根据选择的 K 个最近邻居的类别或数值，采用多数表决或平均的方法来预测新数据点的类别或数值。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的监督学习算法，以其在分类和回归任务中的卓越性能而备受瞩目。SVM 具有良好的泛化能力，能够在小样本数据上取得出色的效果，并且对于高维数据和非线性问题也有有效的解决方案。本文将深入探讨支持向量机算法的原理，并结合实际案例展示其在不同领域的应用。支持向量机是一种强大的机器学习算法，具有出色的分类和回归能力。本文深入探讨了支持向量机算法的原理，包括线性可分问题、最大间隔超平面、对偶问题和核函数。

本文详细介绍了贝叶斯模型中常见的几种模型结构，包括朴素贝叶斯模型、贝叶斯网络、贝叶斯线性回归、贝叶斯逻辑回归、隐马尔可夫模型以及马尔可夫随机场。针对每种模型结构，依次阐述了其基本原理、特点与优势以及相应的应用场景，帮助读者深入理解贝叶斯模型在不同领域、不同任务中的运用方式及价值，为选择合适的贝叶斯模型解决实际问题提供参考依据。

本文旨在全方位解析决策树这一关键的机器学习算法原理，涵盖其基础概念、构建流程、特征选择依据、剪枝策略以及优缺点等核心要点。同时，通过实际案例的深度融入，直观展示决策树在现实场景中的应用方式与价值，助力读者透彻掌握该算法，并能在实际项目中灵活运用，为深入探索更复杂的大模型奠定坚实基础。

joblib 是 scikit-learn 推荐用于保存和加载机器学习模型的库，它在处理包含大量 NumPy 数组的对象（很多机器学习模型内部的数据结构符合这种情况）时，比 pickle 更高效，速度更快，并且使用方式与 pickle 很相似。如果会员等级是有序分类（如普通会员、青铜会员、白银、黄金等），可以按照顺序映射为数值；数值型变量，不同年龄段的会员在消费习惯、视频需求等方面可能存在差异，进而影响是否续费，可分析其与是否续费之间的分布关系，比如查看不同年龄段续费比例情况。

本文将深入分析逻辑回归算法，涵盖其应用场景、原理、优缺点以及通过 Python 和 Scikit-learn 库实现的代码示例，帮助读者全面理解该经典机器学习算法在分类问题中的应用。

however, version AAA.BBB.CCC is available.”（警告：你正在使用的 pip 版本是 XX.YY.ZZ，然而版本 AAA.BBB.CCC 是可用的）。运行 Python 脚本时出现各种与版本相关的错误，如 “AttributeError”（属性错误）、“ImportError”（导入错误）等，可能是由于脚本使用的库与安装的 Python 版本不兼容导致的。运行 Python 脚本时出现 “SyntaxError”（语法错误），并指出具体的错误位置。

Numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的各种函数。Numpy 的核心优势在于其能够高效地处理大型数组数据，并且在数值计算方面提供了简洁、快速的实现方式，广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等众多领域。

通过对每种算法的原理、特点、适用场景的阐述以及实际代码示例的展示，希望读者能够对回归算法有更深入的理解，并能在实际项目中根据具体需求灵活运用这些算法进行数据预测。接下来，我们将详细介绍几种常见的回归算法及其代码实现。与岭回归不同的是，套索回归的正则化项使用绝对值形式，这使得在求解回归系数时，会有一些系数被压缩为零，从而起到变量选择的作用，即自动挑选出对因变量影响较大的自变量。可能导致过拟合：随着多项式次数的增加，模型复杂度增加，容易出现过拟合现象，即对训练数据拟合得很好，但对新数据的预测效果较差。

机器学习算法可以从多个角度进行分类，常见的分类方式包括基于学习方式、基于任务类型以及基于模型结构等。以下将分别从这几个方面展开详细介绍。

数据是人工智能的基石，没有大量且高质量的数据，AI 系统很难学习到有效的模式和规律。数据收集的来源多种多样，具体取决于应用场景。

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1.版本说明Spring Cloud不同于其它独立项目，它是拥有众多子项目的项目集合，为避免与子项目的发布号混淆，所以没有采用版本号的方式，而是通过命名的方式，如Finchley M9和Edgware SR3。Finchley和Edgware是版本名，名称的命名方式采用了伦敦地铁站的名称，同时根据字母表的顺序来对应版本时间顺序，比如：最早的Release版本：Angel，第二个Release版本...

Hystrix简介Netflix Hystrix是SOA/微服务架构中提供服务隔离、熔断、降级机制的工具/框架。Netflix Hystrix是断路器的一种实现，用于高微服务架构的可用性，是防止服务出现雪崩的利器。Hystrix具备能力： 在通过网络依赖服务出现高延迟或者失败时，为系统提供保护和控制 在复杂的分布式系统中防止级联失败 快速失败（Fail fast）同时能快速恢复 提供...

OpenFeign 简介OpenFeign是一个声明式RESTful网络请求客户端。OpenFeign会根据带有注释的函数信息构造出网络请求的模板，在发送网络请求之前，OpenFeign会将函数的参数值设置到这些请求模板中。1.搭建Eureka 服务注册中心在idea创建SpringBoot 项目，主要依赖如下：<properties> <java.ver...

简介：通常来说服务注册与发现包括两部分，一个是服务器端，另一个是客户端。Server是一个公共服务，为Client提供服务注册与发现的功能，维护注册到自身的Client的相关消息，同时提供接口给Client获取注册表中其他服务的消息，使得动态变化得Client能够进行服务间得相互调用。Client将自己得服务信息通过一定得方式登记到server上，并在正常范围内维护自己信息一致性，方便其他服务发现...