当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI Agent？当然，借助LangChain就可以。
MYSQL 移机重装步骤（windows11) 目的：已有电脑 A，D盘安装有mysql（安装方式为免安装） , 准备在另一台电脑B上，复制安装电脑A上的mysql（8.0.23版本） 。 要求：电脑A的 mysql数据库表都恢复，且设置的用户和密码等都恢复。 步骤： 1 先从电脑A复制mysql文
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] [Sebastian Raschka 2018] Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machin
先上两个通用Modbus帮助类,下面这个是多线程不安全版，在多线程多电机同一端口通信下，可能造成步进电机丢步或者输出口无响应等，还有个多线程安全版，只是基于这个不安全版加上了LOCK,THIS using Modbus.Device; using Sunny.UI; using System; us
本文介绍在机器学习、深度学习的神经网络模型中，epoch、batch、batch size、step与iteration等名词的具体含义~
本文介绍了注意力机制的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的注意力机制模型应用于文本分类任务。
作为一个工业自动化领域的程序员，不懂点PLC和上位机，貌似有点说不过去。这里我用两篇小文带你快速进入上位机开发领域。上一篇，我们搭建了一个PLC的模拟仿真环境，本篇我们使用C#开发一个简单的PLC数据读取和写入的应用程序。
作为一个工业自动化领域的程序员，不懂点PLC和上位机，貌似有点说不过去。这里我用两篇小文带你快速进入上位机开发领域。首先，我们先要搭建一个PLC的模拟仿真环境，以便后续能够使用C#开发上位机程序。
前言 垃圾回收需要思考三件事情，哪些内存需要回收？什么时候回收？如何回收？ 一、哪些内存需要回收 JVM 的内存区域中，程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈的生命周期是随线程而生，随线程而灭的。这几个区域的内存分配和回收都具有确定性，不需要过多考虑回收问题，当方法或线程结束时，内存自然就跟着回收了。 J
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 血压的测量和预测是心脏病患者和有心脏问题的人的一个重要条件，应该保持持续的控制。在这项研究中，基于从使用袖带的个体获得的振荡波形，振荡波形分为三个周期。第一个周期是从起点到收缩压(SBP)，第二个
详细介绍分布式机器学习系统的基础概念、分布式训练集群架构、分布式训练并行策略，并以DeepSpeed 为例介绍如何在集群上训练大语言模型。
C++ 异常处理 C++ 异常处理机制允许程序在运行时处理错误或意外情况。它提供了捕获和处理错误的一种结构化方式，使程序更加健壮和可靠。 异常处理的基本概念： 异常: 程序在运行时发生的错误或意外情况。 抛出异常: 使用 throw 关键字将异常传递给调用堆栈。 捕获异常: 使用 try-catch
这几天，偶然的机会想到了困扰自己和其他网友多年的Intel Pentium III系列处理器缓存延迟（L2 Cache Latency），以及图拉丁核心版本是否支持硬件预取（Hardware Prefetch）问题。 手头的支持图拉丁核心处理器的i815主板还在正常服役中，铜矿和图拉丁核心处理器也都
什么是跳板机？ 部署一台具有公网通讯能力的服务器，开发或运维通过这台服务器的远程登陆功能，远程登陆该服务器然后与处于内网的服务器进行通讯或作业，那么这台服务器一般称为"跳板机"。 跳板机的安全 一般来说不建议在搭建公网服务的服务器上面暴露远程登陆端口，因为公网IP己经暴露，部署专门用于登陆的跳板机可
前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取
最近在搞分布式训练大模型，踩了两个晚上的坑今天终于爬出来了 我们使用 2台 8*H100 遇到过 错误1 10.255.19.85: ncclSystemError: System call (e.g. socket, malloc) or external library call failed
对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LLM 推理本地化 如果我们可以在典配个人计算机上运行最先进的开源 LLM 会如何？好处简直太多了: 增
这是IC男奋斗史的第33篇原创 本文3742字，预计阅读8分钟。 大家应该都知道做芯片是一件非常烧钱的事情。经常看到新闻通稿，某某公司融资了xx亿，外行乍看之下觉得好多钱啊，但实际上可能只够该公司烧一年。那么做芯片到底有多烧钱？钱都花在哪哪些地方了？这篇文章杰哥将从芯片设计公司的角度切入，详细讲解芯
>本文全面回顾了机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了机器学习在不同领域的广泛应用和潜力。最后，总结部分强调了机器学习作为一种思维方式和解决问题的工具，呼吁所有参与者共同探索更智能、更可持续的未来，同时
> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe
