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? 上(shang)次(ci)開(kai)發(fa)了(le)一個(ge)MCP云部署平臺。時隔將近4個(ge)月，第二(er)個(ge)項(xiang)目(mu)AI Agent“AI勝銘蘭”終于開(kai)發(fa)完且(qie)上(shang)線了(le)。 項(xiang)目(mu)介紹： 第二(er)個(ge)項(xiang)目(mu)是建立在第一個(ge)項(xiang)目(mu)的(de)基(ji)礎上(shang)的(de)。所以(yi)(yi)功能可以(yi)(yi)做到(dao)定(ding)制(zhi)化(hua)開(kai)發(fa)。每個(ge)MCP開(kai)發(fa)好只需要配置下就(jiu)可以(yi)(yi)集成到(dao)“AI勝銘蘭”，算是做到(dao)了(le)擴展(zhan)性和靈活(huo)性。 公共核(he)心功能目(mu)前有2個(ge) ...

 GLM-4.6 GLM-4.6是智(zhi)譜(pu)AI于2025年(nian)9月30日(ri)發布并開源(yuan)的新(xin)一(yi)代大(da)模型，在核心(xin)能力上(shang)實(shi)現(xian)顯著提升，尤(you)其(qi)在代碼生成、長上(shang)下文處理及智(zhi)能體應用等方面表現(xian)突出.GLM-4.6 是智(zhi)譜(pu)最新(xin)的旗(qi)艦模型，其(qi)總參數量 355B，激活參數 32B。GLM-4.6 所有核心(xin)能力上(shang)均完成了(le)對 GLM-4 ...

這篇(pian)文(wen)章，帶你(ni)一(yi)次(ci)性(xing)回顧中(zhong)學時代(dai)里的(de)那些函(han)(han)數(shu)。如(ru)果對初(chu)中(zhong)、高中(zhong)的(de)函(han)(han)數(shu)還記憶模糊，建議往(wang)下翻一(yi)翻。 目錄一(yi)、函(han)(han)數(shu)的(de)意(yi)義(yi)要素特征(zheng)(zheng)二、初(chu)階函(han)(han)數(shu)1. 一(yi)次(ci)函(han)(han)數(shu)函(han)(han)數(shu)特征(zheng)(zheng)應用(yong)示例(li)2. 反比例(li)函(han)(han)數(shu)函(han)(han)數(shu)特征(zheng)(zheng)應用(yong)示例(li)3. 二次(ci)函(han)(han)數(shu)函(han)(han)數(shu)特征(zheng)(zheng)應用(yong)示例(li)三、高階函(han)(han)數(shu)4. 指數(shu)函(han)(han)數(shu)函(han)(han)數(shu)特征(zheng)(zheng)應用(yong)示例(li)5. 對數(shu)函(han)(han)數(shu)函(han)(han)數(shu)特征(zheng)(zheng)應用(yong)示例(li) ...

1. 太(tai)空(kong)(kong)(kong)中 1.1. 長期以來(lai)，浩瀚(han)無垠的(de)太(tai)空(kong)(kong)(kong)一直是人(ren)(ren)類探索(suo)的(de)前(qian)沿，不斷挑戰著人(ren)(ren)類的(de)技術和生存極限 1.2. 當人(ren)(ren)類站在星(xing)際旅行和殖民(min)的(de)邊緣時，人(ren)(ren)形機器(qi)人(ren)(ren)成(cheng)為(wei)這些偉大(da)事(shi)業中不可(ke)或缺(que)的(de)盟友 2. 機器(qi)人(ren)(ren)在太(tai)空(kong)(kong)(kong)探索(suo)中的(de)角色(se) 2.1. 人(ren)(ren)形機器(qi)人(ren)(ren)承擔了對(dui)人(ren)(ren)類宇(yu)航員(yuan)來(lai)說(shuo)過于(yu)危險(xian)、重復且復雜的(de)任(ren)務，為(wei)太(tai)空(kong)(kong)(kong)探 ...

論“卷”編程(cheng)，還得(de)看(kan) Claude —— 一段 AI 進(jin)化(hua)史 今天給大家講點新鮮事。Anthropic 家剛剛又“放大招(zhao)”了，發布了 Claude Sonnet 4.5。這名字聽著像(xiang)詩人，實(shi)際(ji)上是個超級能肝的(de) AI，肝到讓人類(lei)程(cheng)序員都自愧不如(ru)。 編程(cheng)能力(li)，直(zhi)接封神 先(xian)來看(kan)看(kan) Claude 4.5 的(de) ...

8. Spring AI tools/function-call @目錄8. Spring AI tools/function-call鏈接(jie)多個模型協調(diao)工作(zuo)實戰 - 初(chu)代tools：背景：票務助(zhu)手(shou)效(xiao)果代碼：tools/function-call使(shi)用原理源碼tools注意事(shi)項：最后： 鏈接(jie)多個模型協調(diao) ...

以前啊，咱們程序員為了追(zhui)熱點、搶風口，經常干一(yi)(yi)件事——熬(ao)夜爆(bao)肝，就(jiu)為了趕在別人前面(mian)做出一(yi)(yi)款(kuan)小產(chan)品。為啥？因(yin)為誰先上線(xian)，誰就(jiu)能吃到第一(yi)(yi)波流量(liang)紅利，用戶一(yi)(yi)用覺得不錯，說不定(ding)立馬就(jiu)付費了。這種(zhong)“快就(jiu)是王(wang)道”的打法，在節假日尤(you)其(qi)明顯。 就(jiu)拿馬上要到的國(guo)慶節來說吧，你現(xian)在隨便刷個短視頻，滿(man)屏都(dou)是“國(guo)慶專屬(shu)頭像 ...

1. 人(ren)類(lei)情(qing)感(gan) 1.1. AI與(yu)人(ren)類(lei)情(qing)感(gan)的(de)交(jiao)匯既帶來了前所(suo)未(wei)有的(de)機遇(yu)，也(ye)帶來了深(shen)刻的(de)挑戰 1.2. 識(shi)別、解讀和模擬人(ren)類(lei)情(qing)感(gan)的(de)能力(li)也(ye)在不斷提(ti)高，從(cong)而(er)重塑了人(ren)機交(jiao)互的(de)格局(ju) 2. AI中的(de)情(qing)感(gan)識(shi)別 2.1. 理解和詮釋(shi)人(ren)類(lei)情(qing)感(gan)是實現有意義的(de)互動的(de)基礎 2.2. 對于人(ren)形機器人(ren)來說，具備識(shi)別情(qing)感(gan)的(de)能力(li)，對 ...

CodeBuddy CLI工具簡介 CLI官網：//www.codebuddy.ai/cli CLI文檔：//cnb.cool/codebuddy/codebuddy-code CodeBuddy 是騰訊云打造的一款 AI 編程助(zhu)手，支持插件、IDE 以及命令行（CLI）三(san)種 ... 

什么(me)是激(ji)活函(han)數 激(ji)活函(han)數，屬于神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)中的(de)(de)概念(nian)。 激(ji)活函(han)數，就(jiu)像(xiang)神(shen)經(jing)元的(de)(de)開關，決定了輸入信號能(neng)否被(bei)傳遞(di)(di)，以及以什么(me)形式傳遞(di)(di)。 為應對不同的(de)(de)場景，激(ji)活函(han)數不斷發展(zhan)出了各(ge)種(zhong)實現。它們(men)存在的(de)(de)意(yi)義(yi)，就(jiu)是為信號傳遞(di)(di)賦(fu)予不同種(zhong)類的(de)(de)“非線(xian)性”特征，從而讓(rang)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)能(neng)夠表達更為豐富的(de)(de)含義(yi)。 本(ben)文旨在梳(shu)理(li)常見的(de)(de) 40 ...

5. Prompt 提示(shi)(shi)詞 @目錄5. Prompt 提示(shi)(shi)詞提示(shi)(shi)詞提示(shi)(shi)詞類型：chatModel $chatClient自定義提示(shi)(shi)詞模板（了解(jie)即可(ke)）chatModel $chatClient提示(shi)(shi)詞模板文(wen)件chatModel $chatClient提示(shi)(shi)詞設(she)置技巧 $簡單技巧高級(ji)技術(shu)Microsoft ...

1. 數據(ju)安全與隱私(si)保護(hu) 1.1. 機(ji)器人(ren)(ren)(ren)融入(ru)日常生活引發了諸多倫理問(wen)題，社會必須予以關(guan)注(zhu) 1.2. 在機(ji)器人(ren)(ren)(ren)日益融入(ru)家庭(ting)和(he)工作場所的(de)時代，保護(hu)個人(ren)(ren)(ren)信(xin)息至關(guan)重要(yao)(yao) 1.3. 數據(ju)安全和(he)隱私(si)是人(ren)(ren)(ren)機(ji)交互中至關(guan)重要(yao)(yao)的(de)問(wen)題 1.4. 人(ren)(ren)(ren)形機(ji)器人(ren)(ren)(ren)配備了傳感器、攝像頭、麥克(ke)風，并能連接互聯網(wang)，會收(shou)集大量數據(ju) 1. ...

 最近在配(pei)置YOLO（You Only Look Once）進行物體檢測(ce)和圖像分割任務(wu)時，發現默認(ren)安裝的(de)情(qing)況下，YOLO使用的(de)是CPU進行計算。 這對于需要處理大量圖像或實時檢測(ce)的(de)任務(wu)來說，效(xiao)率明顯(xian)(xian)不(bu)足。 本文將(jiang)詳細介紹如何將(jiang)YOLO從CPU模(mo)(mo)式(shi)切換到GPU模(mo)(mo)式(shi)，顯(xian)(xian)著提升運行效(xiao)率。 1. 配(pei)置步驟 1 ...

1. 評估失業(ye)(ye)風險(xian) 1.1. 人形機(ji)器人的興(xing)起給全球社會帶來(lai)了興(xing)奮感和擔憂 1.2. 機(ji)器具有無與倫比的機(ji)動(dong)(dong)性、靈活性和適應性，它們能夠執行各(ge)行各(ge)業(ye)(ye)的復雜任務 1.3. 最容易(yi)受自動(dong)(dong)化影響的行業(ye)(ye) 1.3.1. 制造和生產(chan) 1.3.1.1. 長期以來(lai)，工廠一(yi)直(zhi)處于自動(dong)(dong)化的前沿 1.3.1.2. 機(ji)器人 ...

3. Ollama 安裝(zhuang)，流式輸(shu)(shu)出，多(duo)模(mo)(mo)(mo)態，思考模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing) @目錄3. Ollama 安裝(zhuang)，流式輸(shu)(shu)出，多(duo)模(mo)(mo)(mo)態，思考模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)接入ollama本(ben)(ben)地(di)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)本(ben)(ben)地(di)大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)安裝(zhuang)基于spring-ai使用 上我們(men)在 Ollama 本(ben)(ben)地(di)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)部(bu)署的大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)關閉 thingkingollama 流式輸(shu)(shu)出多(duo)模(mo)(mo)(mo)態最后： 接入ollama本(ben)(ben) ...

前言 本文討論的GBDT算法，也是基于決(jue)策(ce)樹(shu) 開始探索 scikit-learn 老規矩(ju)，先上代碼，看看GBDT的用(yong)法 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassi ...

1. 監(jian)管機器人和(he)(he)AI 1.1. 世界各國政府面臨著駕馭這場(chang)技術(shu)(shu)革(ge)命的關鍵任務(wu)，既要實現利(li)益最大化，又要降低風險 1.2. 隨著機器人和(he)(he)AI系統逐步(bu)融入日(ri)常生(sheng)活(huo)，制定有效的政策(ce)來(lai)管理(li)(li)技術(shu)(shu)集成至關重要 1.3. 政府必須在促進(jin)創新與確保安全、公平和(he)(he)符合社(she)會價值觀之間取得平衡 1.4. 制定策(ce)略管理(li)(li)技術(shu)(shu) ...

目錄一(yi)、向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)坐(zuo)標表示(shi)(shi)(shi)二、加(jia)減法(fa)向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)加(jia)法(fa)應用示(shi)(shi)(shi)例(li)向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)減法(fa)應用示(shi)(shi)(shi)例(li)三、向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)內(nei)積應用示(shi)(shi)(shi)例(li)四、向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)外(wai)積應用示(shi)(shi)(shi)例(li)五、小(xiao)試牛刀代碼示(shi)(shi)(shi)例(li)六、小(xiao)結 一(yi)、向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang) 這(zhe)次我們繼續聊一(yi)下向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)。 向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)可以理解為(wei)一(yi)個有方(fang)向(xiang)(xiang)的量(liang)(liang)(liang)(liang)。 它既(ji)有大小(xiao)（長度），又有方(fang)向(xiang)(xiang)（指向(xiang)(xiang)哪里）。 生(sheng)活(huo)中(zhong)很多東西(xi)都可以用向(xiang)(xiang)量(liang)(liang)(liang)(liang)描述(shu)，比如： 速度（你開 ...

1. 工(gong)作的意(yi)義(yi) 1.1. 工(gong)作的本質正在被重新定義(yi) 1.2. 當機器人(ren)和AI接管曾被認(ren)為(wei)是獨屬于人(ren)類的任務時，社(she)會必須面(mian)對關于身(shen)份(fen)、目標(biao)和成就(jiu)感的深刻問題 2. 工(gong)作是身(shen)份(fen)認(ren)同的源泉 2.1. 幾個世紀以來(lai)，工(gong)作不僅是生存(cun)的手段，更是個人(ren)身(shen)份(fen)和社(she)會結構的基(ji)石 2.2. 職業提供(gong)了一(yi)個幫助人(ren)們理(li)解自(zi) ...

在社交平臺上，你是否(fou)刷到過一些魔性又神奇(qi)的(de)視頻？比如英(ying)文版(ban)《三國演義》、唐僧大戰滅霸、川普(pu)說中文... 這(zhe)些作品不僅完(wan)美復(fu)現了(le)原角色(se)的(de)音色(se)，連(lian)情感和韻(yun)律都做到了(le)高度還原！更讓人驚訝的(de)是，它們居然全都是靠AI生(sheng)成(cheng)的(de) 據悉，這(zhe)些視頻都是運用(yong)了(le)業內領(ling)先的(de)語音生(sheng)成(cheng)模(mo)型(xing)Lark，其核心整合了(le)XTTS和Tort ...