TrustCall 项目使用教程

TrustCall 项目使用教程

trustcall Tenacious tool calling built on LangGraph trustcall 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trustcall

1. 项目目录结构及介绍

TrustCall 项目是一个开源项目,旨在通过生成 JSON 补丁操作来提高大型 JSON 数据的处理效率和准确性。以下是项目的目录结构及文件介绍:

trustcall/
├── .github/             # GitHub 工作流程目录
│   └── workflows/       # 包含 CI/CD 工作流程文件
├── tests/               # 测试文件目录
├── trustcall/           # TrustCall 主体代码目录
├── .gitignore           # 指定 Git 忽略的文件列表
├── LICENSE              # 项目许可证文件
├── Makefile             # Makefile 文件,用于构建项目
├── README.md            # 项目自述文件
├── pyproject.toml       # Python 项目配置文件
└── uv.lock              # UVicorn 锁文件,用于启动服务

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 Makefile 文件进行管理,以下是 Makefile 文件的主要内容:

.PHONY: run
run:
	python main.py

在项目的根目录下,可以通过以下命令启动项目:

make run

这将会执行 main.py 文件,从而启动项目。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 pyproject.toml 文件进行,这是一个用于 Python 项目的配置文件。以下是 pyproject.toml 文件的一个示例:

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.setuptools]
packages = find:
python_requires = >=3.7

这个配置文件指定了项目构建系统所需的依赖,以及项目的基本信息。如果项目有更复杂的配置需求,可以在该文件中添加相应的配置项。

以上就是 TrustCall 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。使用前请确保已经安装了所有必要的依赖,并正确配置了环境。

trustcall Tenacious tool calling built on LangGraph trustcall 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trustcall

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知与长短期记忆网络结合)时间序列预测项目项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C语言的单片机超级点阵显示系统的设计与实现。项目旨在通过上位机发送数据,由单片机控制点阵显示屏,从而实现高分辨率、灵活控制、低功耗和用户友好等特点的显示系统。文章首先介绍了项目背景和目标,包括提升显示分辨率、优化数据传输、增强系统稳定性和降低成本等。接着阐述了项目面临的挑战及其解决方案,如高分辨率显示、稳定通信、低功耗设计等。此外,文章还介绍了项目的创新点,如模块化设计、智能化控制和跨平台兼容性。最后,文章列举了该系统的多个应用场景,包括广告、智能交通、公共信息发布、教育、智能家居、工业控制、医疗健康、展览展示和环境监测等领域,并提供了详细的软件模型架构及代码示例。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉C语言和单片机开发的工程师或爱好者。; 使用场景及目标:①适用于需要高分辨率、低功耗和灵活控制的点阵显示系统开发;②帮助开发者理解和掌握单片机与上位机的通信机制;③为从事嵌入式系统开发的人员提供实用的项目参考和技术支持。; 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从理论到实践的各个方面,建议读者在阅读时重点关注项目的设计思路、关键技术点和实际应用案例,结合提供的代码示例进行实践,以便更好地理解单片机超级点阵显示系统的开发过程。
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