只有让LLM（大模型）学会使用工具，才能做出一系列实用的AI Agent，才能发挥出LLM真正的实力。本篇，我们让AI Agent使用更多的工具，比如：外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。
单元测试 前言 时隔多个月，终于抽空学习了点新知识，那么这次来记录一下C#怎么进行单元测试，单元测试是做什么的。 我相信大部分刚毕业的都很疑惑单元测试是干什么的？在小厂实习了6个月后，我发现每天除了写CRUD就是写CRUD，几乎用不到单元测试。写完一个功能直接上手去测，当然这只是我个人感受，仅供参考
分享是最有效的学习方式。 博客：https://blog.ktdaddy.com/ 故事 梅雨季，闷热的夜，令人窒息，窗外一道道闪电划破漆黑的夜幕，小猫塞着耳机听着恐怖小说，辗转反侧，终于睡意来了，然而挨千刀的手机早不振晚不振，偏偏这个时候振动了一下，一个激灵，没有按捺住对内容的好奇，点开了短信，卧
DP 显然我固定第一个是峰，然后再乘以2就是答案，因为一个合法的反转之后也是合法的而且谷峰颠倒了 发现如果设\(dp[i][j]\)表示前\(i\)个山脉，第\(i\)个山脉是高度\(j\)的答案，然后填第\(i\)个的时候不知道会不会重复，所以这个状态挂了，重新找个状态设设。 所以我们改变考虑对象
本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分，源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的，实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。
前言 经过前几章的学习我们已经熟悉了Semantic Kernel 插件的概念，以及基于Prompts构造的Semantic Plugins和基于本地方法构建的Native Plugins。本章我们来讲解一下在Semantic Kernel 中内置的一些插件，让我们避免重复造轮子。 内置插件 Sem
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 机器学习和数据科学领域的工作充满挑战和乐趣，在我踏上人工智能探索之路的初期，我对能够参与项目感到无比兴奋。 我满怀热情，我急切地想投身于这些项目中。但是，我尝试开展项目，却发现在寻求顺利
2024年第四届物联网与机器学习国际学术会议（IoTML 2024）将于2024年8月9-11日在中国南昌召开。会议将围绕着物联网和机器学习开展。
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 在机器学习和数据科学的江湖中，评估模型的好坏是非常关键的一环。而 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和 AUC（Area Under C
(2017年写的博客，搬过来) 断断续续看了几个月的机器学习，我觉得是时候总结一下了。正如题目讲的那样，我只说我所理解的机器学习，我不能保证我理解的都对，很多东西可能是我的误解，但无论说错了什么，我都认。如果有人发现错误，恳请指正，不胜感激。 我不讲算法也不讲公式推导，因为，我从头到尾都没看懂。 我
\(\color{black}\text{P2390 地标访问 (传送门)}\) 学过区间 DP 的，看到这题的第一反应都是：访问的地标一定是一个区间，并且在不断扩大，区间 DP！可看到数据范围，又瞬间放弃了。与 P1220 关路灯 不同，这题由于没有电量的消耗等额外因素，有这样一个小性质： 贝西的
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大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 人工智能领域的权威吴恩达教授，在其创立的《The Batch》周报中发表了一篇博文，概述了机器学习领域六种基础算法的历史和重要性。他强调了在这一领域不断学习和更新知识的必要性。 这些算法
1.简介 在日常工作和学习中，自动化测试的时候：在加载页面时，可能页面出现很多不是很重要或者不是我们所关注的，这个时候我们就可以选择不加载这些内容，以提高页面加载速度，节省资源。例如：可能页面上图片比较多，而我们又不关心图片内容。那么，在加载页面时，可以选择不加载图片，以提高页面加载速度。这里我们主
C#/.NET/.NET Core全面的学习、工作、面试指南知识库 转眼之间维护DotNetGuide（C#/.NET/.NET Core学习、工作、面试指南知识库）已经持续超过了三年多的时间，Commit提交数也超过900+，在前几天GitHub也突破了5k+ Star并且荣获GitHub C#
本人机械电子专业的大一学生一枚，这是我在博客园的第一篇随笔 2024年4月份我在二手平台花费300大洋入手了香橙派zero3和3B，买回来后一开始是装上ubuntu跑QQ机器人和minecraft服务器的，所以虽然看到了板子上的40pin引脚，但当时并未立即探索其硬件扩展功能。几天后，好奇心驱使我深
粗排/精排的个性化多任务学习模型，能预估20多个不同的预估值，如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等，那如何用它来排序呢？从多任务学习到多目标排序，中间有一个过渡，即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分，最后实现多目标精排。这也就引入了本文要介绍的正题：多目标融合（multi-task ...
这篇文章主要介绍了mindspore深度学习框架中基于InsertGradientOf算子的进阶梯度操作。InsertGradientOf算子的功能跟此前介绍过的bprop功能有些类似，也是自定义梯度，但bprop更倾向于计算梯度，而InsertGradientOf算子更倾向于修改梯度，这里介绍了一...
以下是一份CSS布局学习大纲，它涵盖了基本到高级的CSS布局概念和技术 引言 欢迎来到CSS教程！如果你已经掌握了HTML的基础知识，那么你即将进入一个全新的世界，通过学习CSS（Cascading Style Sheets，层叠样式表），你将能够赋予网页丰富的视觉效果和布局。CSS是前端开发中不可
