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转载通义灵码2.5+qwen3——节假日抢票不用愁，基于12306-MCP实现个人火车票智能查询小助手！

本项目作为通义灵码2.5的深度实践案例，充分展现了通义灵码2.5编程智能体调用MCP实现大模型智能化工具的强大优势。

2025-06-24 09:08:47 39

转载卷积和池化到底在做什么？

如果深度学习和卷积的结合出现了，我们可以初始化一个3x3x3x64的算子，这里的64就是设计的特征空间，我们希望模型可以能设计出很多种不同的信息求解算子，这里的算子内部是完全随机初始化的，通过深度学习的反向传播，自己去求解，模型自己去寻找最适合他的算子组合，这就是卷积神经网络。很简单，我们只需要对图像矩阵套用这样一个矩阵进行点乘，X方向的特征会经过一正一反的求和而消失，Y方向的则正常保存，再经过取绝对值后，就完整的保留的Y方向的边界信息，同样的，我们想要保留X方向的只需要这样做。卷积和池化到底在做什么？

2025-05-23 05:00:56 33

转载 RAGflow搭建text-to-sql的AI研发助手

text-to-sql 技术允许用户通过自然语言提问，系统自动将其转换为 SQL 语句并执行，大大降低了数据查询的门槛，提高了工作效率。text-to-sql 技术在数据分析、智能客服、数据可视化等领域都有着广泛的应用前景。例如，在企业的日常运营中，业务人员可以直接通过自然语言询问 “上个月各地区的销售额是多少”，而无需关心复杂的数据库表结构和 SQL 语法，就能快速获取所需数据。

2025-05-15 11:21:03 73

转载【Guava】集合工具类-Immutable&Lists&Maps&Sets

asList()返回的ImmutableList 通常是（但并不总是）开销稳定的视图实现，而不是简单地把元素拷贝进List，也就是说，asList返回的列表视图通常比一般的列表平均性能更好，比如，在底层集合支持的情况下，它总是使用高效的contains方法。创建对象的不可变拷贝是一项很好的防御性编程技巧。此类方法使用使用到了函数式编程，将一个Map的value作为新的Map的key，根据函数的规则计算出新的Map的Value，而这个转换只有在查看的时候才会做计算，而真正存储的是传入的map。

2025-05-09 12:51:54 151

转载探秘Transformer系列之（24）--- KV Cache优化

目前的大型语言模型（LLM）服务系统采用KV Cache来避免在解码阶段重复计算键和值的投影。虽然这对于单个客户端请求生成短序列而言是一个有效的解决方案，但是，面对多个客户时，每个请求都保留自己的KV缓存，从而增加了推理过程中的总体KV缓存大小。另外，即使是针对单个客户端请求，当我们生成长序列或处理多轮对话时，KV Cache 依然会对推理性能造成极大的影响。比如，束搜索和平行采样也被广泛用于生成更好的输出或为客户提供候选选择。这些技术也会像批处理推理一样增加KV缓存的大小，因为它们会同时处理多个序列。

2025-05-02 10:45:43 176

weixin_40903748的博客

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