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RSS订阅原创 agent学习day6构建你的agent（1）simple_agent
print(f"✅ {name} 初始化完成，工具调用: {‘启用’ if self.enable_tool_calling else ‘禁用’}")
2026-01-21 13:04:31
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原创 agent学习day5
以其零代码的友好体验和丰富的插件生态脱颖而出。通过"每日AI简报"案例，我们体验了如何通过拖拽式配置快 速整合多源信息，并一键发布到多个主流平台。Coze 特别适合非技术背景用户和需要快速验证创意的场景，但其不支 持 MCP 和无法导出标准化配置文件的局限性也值得注意。作为开源的企业级平台，展现了全栈式开发能力。"超级智能体个人助手"案例涵盖了日常问答、文案优化、多模 态生成、数据分析和 MCP 工具集成等多个模块，充分展示了 Dify 在复杂业务场景下的强大编排能力。
2026-01-20 19:37:24
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原创 agent学习
Decoder-Only架构与完整的Encoder-Decoder架构有什么区别？为什么现在主流的大语言模型都采用Decoder-Only架构？流 LLM 选择 Decoder-Only，是因为它—— 能够完美契合大语言模型 “通用、高效、强生成” 的核心需求。
2026-01-17 15:21:13
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原创 rag学习第三章
在 Embedding 构建的向量空间中，语义上相似的对象，其对应的向量在空间中的距离会更近；而语义上不相关的对象，它们的向量距离会更远在现实生活中，仅有文本的世界是不完整的。现实世界的信息是多模态的，包含图像、音频、视频等。虽然 CLIP 为图文预训练提供了重要基础，但多模态领域的研究迅速发展，涌现了许多针对不同目标和场景进行优化的模型。例如，BLIP 系列专注于提升细粒度的图文理解与生成能力，而 ALIGN 则证明了利用海量噪声数据进行大规模训练的有效性。
2026-01-14 20:10:12
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原创 提示词工程与MCP自学
指令明确上下文充足示例有效格式固定风格一致无歧义高质量的System Prompt模板如下：你是一名{{角色}}，具备以下能力:1.领域能力:{{专业能力}}2.风格偏好:{语气、逻辑、表达方式}}3.输出约束:格式:{{JsoN /Markdown /表格}}不得:{{禁止行为}}.必须:{{必须包含的元素}}在回答任何问题时，应优先遵循以上规则。如需假设，请显式说明假设依据。
2026-01-11 14:47:00
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原创 流畅的python第九章学习记录
它会自动缓存函数的返回值，当相同参数再次调用时，直接返回缓存结果，避免重复计算，显著提升函数执行效率。是 Python 3.9 引入的一个装饰器，用于实现函数的。可以大幅优化算法性能，尤其在递归、动态规划等场景中效果显著。是对象的一种特性，表示该对象可以被用作字典（将函数内的局部变量声明为全局变量。在 Python 中，
2025-06-30 15:21:19
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原创 使用本地网络下载google drive里的文件
先注册一下kaggle,我们通过kaggle 里的jupyter来运行gdown下载。注意需要在kaggle中绑定手机号，然后下载下来的东西在右边output中下载到本地。id 是你云盘中的中间那一串。
2025-04-27 20:21:51
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原创 深度学习代码打包过程总结
总结：库与库之间很多隐式的依赖关系不好解决，实验2将整个库移植进来，减少人工处理的大量时间，打包时使用standalone参数，将python环境一并打包进来，避免目标机器与打包机器的环境不兼容问题，目标机器不安装python环境亦可进行程序的执行，在打包过程中多注意报错的原因，一一解决即可，其中打包库nuitka版本也不能太高，高版本也会出现不支持参数的问题。起初认为是python版本问题所致，实际上在python里有encodings的模块，复制过去即可，同理后面缺少什么复制到同目录下即可。
2025-04-26 15:09:49
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原创 Pytorch Lightning中如何设置训练轮数
PyTorch Lightning（PL）的主要优势包括：训练自动化：PyTorch Lightning可以帮助开发者处理训练循环，包括数据加载、批次迭代、前向传播、损失计算和反向传播等。100行左右的代码就可以写出完整的深度学习项目。分布式训练支持：PyTorch Lightning支持分布式训练，可以在多个GPU或多台机器上进行训练，从而加快训练速度，而且配置特别简单。可复现性：PyTorch Lightning提供的API方便用户使用固定的随机种子和训练环境，确保每次运行的结果是可复现的。
2024-09-08 16:21:36
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空空如也
空空如也
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