- 博客(146)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 【自动化运营】PlugLink 1.0开源版发布
它始于技术爱好，广泛服务于各种商业系统，它是一个基于应用层的大框架，不仅能让开发者降低应用层开发周期，也能让企业办公进入自动化流程，降本增效。PlugLink每一个插件均可自由无序链接成不同的工作流并自动化运作，适应多种复杂工作场景，这将取决于你的创造力，不同的模块将组合成无数的可能，也将创造无数的可能，这将是一件非常有趣的事。PlugLink可以部署给您的企业或个人计算机，自由开发及使用，不必担心被第三方平台规则所限制，它在您的世界是自由的，我也希望它未来的发展是一个创造自由的乐园。
2024-05-22 16:39:02
2013
1
原创 强化学习策略优化：掌握 ε- 贪婪与 UCB 的智慧平衡
UCB促使智能体探索那些具有较高不确定性但潜在回报也可能较高的路径，随着时间推移逐渐减少不确定性并集中于最佳策略。在面对更复杂的环境如3D游戏、自动驾驶模拟或工业自动化等场景时，强化学习面临着更高级别的挑战。这些环境的特点是高维度的观测空间、连续动作空间以及复杂的奖励机制。为了解决这些难题，需要采用更先进的技术和策略。
2024-10-14 00:25:00
913
原创 AI 写作“AI 味”太扎心？这两个提示词来慰藉！
AI生成的文章“AI味”太重？这对AI写作来说是件麻烦事，写的东西老板、客户一看，就知道很水。
2024-10-14 00:18:13
2689
原创 ChatGPT 与 CoT 思维链：如何重塑 AI 的逻辑大脑？
本文通过实际案例，从应用到原理，全面剖析了AQS这一并发编程基石的魅力。掌握AQS不仅可以提升个人在并发领域的技术栈，还能在项目中游刃有余地解决同步问题。记住，实战是最好的老师，不妨动手尝试自己实现一个同步组件，或者探索PlugLink开源项目中是否也巧妙运用了AQS来优化其功能模块。PlugLinkPlugLink，开启您的探索之旅吧。
2024-10-08 11:50:14
805
原创 AQS机制的深度探索与实战演练
本文通过实际案例，从应用到原理，全面剖析了AQS这一并发编程基石的魅力。掌握AQS不仅可以提升个人在并发领域的技术栈，还能在项目中游刃有余地解决同步问题。记住，实战是最好的老师，不妨动手尝试自己实现一个同步组件，或者探索PlugLink开源项目中是否也巧妙运用了AQS来优化其功能模块。PlugLinkPlugLink，开启您的探索之旅吧。
2024-10-05 13:06:38
987
原创 Pytorch实践之旅：手把手教你构建卷积神经网络（CNN）
通过本篇实践，我们不仅亲手实现了基于Pytorch的CNN模型，还初步接触了模型调优的基本思路。深度学习的魅力在于其无限的可能性，而Pytorch作为一个强大的工具箱，让我们得以轻松实验并验证各种理论和创意。未来的日子里，不妨进一步探索如何将这些技术应用到更复杂、更具挑战性的场景中，比如结合PlugLink这样的开源应用，它能帮助我们更高效地管理和组织实验数据，使AI开发流程更为流畅。不断学习，不断实践，才是掌握AI技术的不二法门。
2024-10-05 12:57:54
822
原创 文本分类与朴素贝叶斯的魅力 —— 插座智能链接，技术的桥梁
文本分类，顾名思义，就是给文本打上标签的艺术。想象一下，每天成千上万封电子邮件涌入邮箱，如何快速区分哪些是重要工作邮件，哪些又是垃圾广告？这就得靠文本分类大显身手了。它不仅限于邮件分类，还广泛应用于新闻主题识别、情感分析、产品评论筛选等场景，是自然语言处理领域中不可或缺的一环。
2024-10-01 16:14:24
421
原创 在海量文档中找资料？5 步打造属于自己的搜索引擎
扣子是字节旗下的产品，用于智能体开发，与通用大模型（如KIMI/ChatGPT等）不同的是，它能完全按照你的个性化需求来定制，并且不需要编程知识，能采用自然语言创作属于你的专用机器人。你可以让它自动分段，也可以手动，我的闲鱼手册一开始是让它自动分段的，但由于图片过多，造成段落难以机器识别，所以经常一章被分成多段，造成知识结构混乱，回答不准确。它就会弹出窗口，自动帮你生成提示词，如果不满意就点上方的“重试”就会再生成，若满意就点使用，然后就会与刚才“自动创建”时一模一样的界面，这里不再复述了。
2024-10-01 16:02:37
1865
原创 Python自学笔记：从基础到实践的探索之旅
Python中字符串的操作简洁高效。例如，能轻松将字符串每个单词首字母大写；而和则分别用于删除字符串末尾或开头的空白字符。新加入的和方法更是让字符串处理更加得心应手，直接移除指定的前缀或后缀。
2024-09-29 16:16:11
434
原创 AI 写作太死板？原因竟然是这个！
其实它知道这个人是谁，但要去学它的语气，还是需要贴上一篇这个人的文章或演讲稿，然后让它分析一下这个人的风格之后，你再让它写，几轮之后，或许就训练出来了。这样问他的目的，是要让把一些资料从数据库中调出来，让数据进入我们这次对话中，当他知道作者及其作品之后，我们得让它把作者的文章给调出来。”，说话太官方，内容还很水。比如，你想让它幽默点，它是很难去GET到这个点的，你得告诉它幽默是什么样的，它才能写出来。
2024-09-29 15:53:37
883
原创 Python 绘图艺术：解锁数据故事的三把密钥
我们设想拥有一个包含年龄、BMI值和各年龄段居民人数的大数据集，目标是通过可视化揭示不同年龄群体的健康状况。通过分析，发现在第三季度末期，即便促销力度不大，销量依然呈上升趋势，这提示电商在该时期应加大库存，同时利用PlugLink自动化工具准备营销材料，确保不错过销售黄金期。通过PlugLink集成，实现了智能信号控制系统的初步构想，有效缓解了城市交通瓶颈。图表揭示了青少年BMI偏高可能与缺乏体育活动相关，而中年人群则显示出BMI与工作压力的潜在联系，为政府和社区制定针对性的健康促进策略提供了数据支撑。
2024-09-28 17:42:51
1167
原创 爬虫技术深潜：探究 JsonPath 与 XPath 的语法海洋与实战岛屿
JSON，以其轻量级和易于人阅读的特性，成为众多API数据交互的首选格式。它以键值对的形式存储数据，支持嵌套结构。"name": "张三","age": 30,"city": "北京","country": "中国"相比之下，XML则是一种更为通用的数据格式，被设计用来传输和存储数据。它通过标签来定义数据的结构，允许自定义标签且具备强大的文档注释能力。
2024-09-28 17:21:57
1581
原创 幕后魔术：掌握 PyTorch 中延迟初始化的精妙艺术
延迟初始化的核心思想是将某些网络层的参数创建推迟到模型第一次被实际用于计算时。在深度学习的诸多应用中，特别是在涉及不确定输入维度或需要根据输入调整网络结构的场景，这一机制尤为关键。例如，图像识别任务中，如果不想硬编码网络的输入通道数，或者在自然语言处理中，根据句子长度动态构建LSTM层，延迟初始化都展现出其独特的魅力。总而言之，延迟初始化作为深度学习模型构建的一个小而精巧的工具，不仅提高了模型的适应性和灵活性，也为我们提供了更广阔的创新空间。
2024-09-27 14:44:37
654
原创 AI写作不听话？20 分钟万字报告攻略
接下来，你就一步步按提纲的内容让它输出，如果每章节需要让它输出更多字数，就明确告诉它要多少字就好——但一般它是不会听你的话的……格式没有特别要求，只要看起来整洁、易理解就好，你换种格式也是可以的，只要清晰就行，不然胡乱挤一起的话，可能会增加AI解读难度。在三个杠的下边就是我给它的任务指示，让它按之前给我输出的提纲，分开来帮我写。不用焦虑，这也简单，把这个新人的身份证丢给它，并复制团队信息，这么跟它说：。这个部分添加新的成员，毕业于XXXX中学，附件是他的身份证，请帮忙润笔。一份完整的数千字报告，就完成了。
2024-09-27 14:15:06
677
原创 CNN进化论：从LeNet到ResNet的深度学习征途与PlugLink的赋能实践
在过去的几十年里，卷积神经网络（CNN）经历了从理论框架到实际应用的飞速发展，成为现代人工智能领域中图像识别、自然语言处理等多个分支的核心推动力。今天，我们将踏上一场穿越时空的旅程，逐一剖析那些里程碑式的CNN架构，并揭秘开源项目如何助力研究者和开发者在这条路上走得更远。
2024-08-23 13:26:47
970
原创 智能视界：一文掌握Transformer视频分类核心技术
视频分类是计算机视觉领域的一项基本任务，目标是从连续的图像序列中识别出视频的主题或内容类别。与图像分类不同，视频分类不仅要理解单帧画面，还需捕捉时间序列中的动态信息，这对于自动标注、内容过滤、个性化推荐等方面具有重要价值。随着Transformers Pipeline的日益成熟，视频分类变得前所未有的简单直接。无论是行业新手还是经验丰富的开发者，都可以通过上述介绍快速上手，解锁视频内容分析的新篇章。实践证明，结合如PlugLink这样的开源应用[1]，可以进一步简化模型部署流程，让AI技术更加触手可及。
2024-08-17 01:22:55
898
原创 某云音乐VIP歌曲解锁：Python爬虫实战攻略
网络爬虫作为数据获取的重要手段，为我们打开了通往无限可能的大门。本次实战展示了如何通过 Python 实现复杂场景下的数据提取，同时也警醒我们在技术探索的旅途中，务必保持敬畏之心，合法合规地运用技术力量。未来，随着技术的进步和法律框架的完善，爬虫技术的应用将更加广泛且规范。本文虽以破解付费下载为案例，但意在传授技术而非鼓励违规行为。请始终在合法、合规的前提下，探索技术的边界。对于技术爱好者而言，开源项目如PlugLink。
2024-08-08 11:20:17
4703
4
原创 开源力量：PlugLink如何重塑中文AI技术生态系统（附源码）
随着中文互联网生态的蓬勃发展，AI技术的应用正以前所未有的速度改变着我们的工作与生活。在这股洪流之中，——一个专注于链接AI技术与实际业务场景的开源应用，正在悄然引领一场技术与运营的融合革命。本文将深入剖析PlugLink如何巧妙地将AI技术融入日常工作流程，提高效率，降低成本，同时，我们也将一窥其内部机制，并探索如何利用它来解决中文环境下的特定挑战。
2024-08-08 11:11:39
1410
原创 Python+PyTorch：构建AI应用的快速通道
Python与PyTorch的结合，无疑为人工智能的开发开辟了一条充满无限可能的道路。随着PyTorch版本的不断更新迭代，它正在变得更加稳定和功能丰富。无论是学术研究还是工业应用，掌握Python与PyTorch都是通往AI世界的金色门票。希望这篇指南能成为你深入探索AI世界的起点，开启属于你的智能未来。最后，别忘了访问PlugLink开源应用，那里或许有更多能助力你AI旅程的实用工具与创意灵感。
2024-08-07 11:11:23
806
原创 一文搞懂Q-learning与Pytorch应用
强化学习，简单来说，就是通过不断尝试与环境交互，学习最优行为策略的过程。其中，Q-learning作为一种无模型的强化学习方法，特别擅长解决基于状态和动作的选择问题。它利用Q表（或称为Q函数）来评估在给定状态下采取某一行动的长期回报，进而引导策略的优化。任何学习过程都离不开一系列超参数的设定，Q-learning也不例外。我们需要合理配置学习率、折扣因子、探索策略等参数，以便算法在探索与利用之间找到平衡。gamma = 0.99 # 折扣因子epsilon = 1.0 # 初始探索率。
2024-08-07 11:07:15
633
原创 边缘计算×AI：绘制未来实时智能的宏伟蓝图
边缘计算与AI的结合，正在勾勒出一个即时反馈、高度个性化、且隐私友好的智能世界。在这个未来画卷中，每一步创新都可能是新革命的起点。让我们携手前行，共同探索这个充满无限可能的智能时代，为人类社会的进步贡献力量。在此篇文章中，我们领略了边缘计算与AI的融合之美，也见证了它们如何携手塑造实时智能的未来。若想深入了解或尝试实践，不妨访问开源社区和项目，比如PlugLink，它提供了丰富的资源和案例，助力你在边缘AI的征途上迈出坚实的步伐。
2024-08-04 16:29:17
882
原创 插件时代的新篇章：PlugLink 自动化工作流的高效实践（附源码）
技术的不断迭代，PlugLink正持续演化，为用户提供更多智能化、个性化的解决方案。不论是简化重复劳动，还是深化业务流程自动化，PlugLink都以其灵活的架构和强大的插件生态系统，助力每一个梦想者在数字海洋中扬帆远航。
2024-08-03 10:26:56
1356
原创 一文读懂SEnet：如何让机器学习模型学会“重点观察”
SE模块处理的输入通常是具有形态为D×H×W×C的数据，其中D、H、W分别代表深度、高度和宽度，C则代表通道数。特别地，在二维图像处理场景中，深度D一般为1。# Squeeze# ScaleSEnet通过其巧妙的注意力机制，让模型更加专注于关键信息，有效促进了深度学习在诸多领域的应用。本文从理论层面剖析了SE模块的内部机制，并通过示例代码展示了在TensorFlow和Pytorch中的具体实现路径，希望对你理解并运用这一先进工具带来启发。
2024-08-03 10:14:11
541
原创 AI防骗手册：提高多模态语言模型抵抗误导的能力
通过MAD-Bench，研究团队发现即便是最先进的模型，如GPT-4V，也在欺骗性测试中暴露了显著的弱点，准确率仅为75.02%。面对挑战，研究者们并未止步，他们提出了一个简单却高效的策略——通过在模型接收真实用户输入前，预置一段旨在引导深度思考的提示文本，成功地提高了GPT-4V在MAD-Bench上的表现，准确率跃升至92.23%。这样的项目正致力于优化AI模型的多模态处理能力，通过社区贡献的工具与资源，开发者们能更快地适应并解决多模态交互中遇到的新问题，为构建更强大的AI基石添砖加瓦。
2024-07-30 10:52:51
514
原创 BP神经网络核心原理及Python/MATLAB实现指南
BP神经网络作为传统但依旧强大的机器学习工具，在预测分析领域占据着不可忽视的地位。随着技术的发展，尽管更复杂的深度学习模型不断涌现，BP网络在教育与科研领域仍然是入门机器学习的优选模型。通过Python与MATLAB的实践，我们不仅学习了实现方法，更深刻理解了其背后的理论逻辑。而引入pluglink开源应用，则为我们搭建项目提供了额外的便利，简化了数据处理流程，提高了工作效率。未来，期待更多创新工具和策略进一步提升BP神经网络的应用效果，推动AI技术的持续进步。
2024-07-28 16:59:49
739
原创 代码打包大师班：掌握PyInstaller，发布无阻
总而言之，PyInstaller为我们架起了一座桥梁，将Python世界丰富多彩的创造力输送至每一个角落。通过本文的逐步引导，希望你已经掌握了将Python包打包成.exe的技巧，让技术的光芒照亮更广阔的天地。在实践的旅途中，不妨也考虑一下PlugLink如何助力你的开发流程。PlugLink 是一款旨在简化连接管理、提升开发效率的开源应用，它能帮助开发者高效管理各种开发环境和资源，特别是当你需要在多平台间迁移项目时。访问PlugLink，或许你会发现更多优化工作流程的新灵感。
2024-07-27 00:01:19
426
原创 图像的三维密码：Transformer深度估计技术的全面解析
通过这次深度估计的Pipeline之旅，我们不难发现，即便是如此复杂的计算机视觉任务，也能通过高度封装的工具变得亲民易用。未来，随着技术的进步，深度估计的应用边界还会继续拓展，为人类社会带来更加深远的影响。深度估计，顾名思义，是计算机视觉中的一项挑战，旨在从单张二维图像中推断出每个像素点对应的三维空间中的深度值。从最早的基于深度神经网络(DNN)的尝试，到U-Net、DeepLiDAR这样的经典架构，再到如今基于Transformer的创新模型，每一步都标志着算法性能的飞跃。如果你还没安装，一条简单的。
2024-07-25 12:03:15
690
原创 PlugLink赋能：简化Python项目管理与团队协作
Python诞生于1991年，由Guido van Rossum创造。其设计哲学强调代码的可读性和简洁性，遵循“优雅是更好工作的隐形一面”原则。Python语言的设计哲学包括“简单优于复杂”、“明了胜过晦涩”，这使得即便是非专业的编程爱好者也能轻松上手。
2024-07-24 12:10:11
1111
原创 解密40%现象：AI如何填补软件开发效率缺口
每一个技术领域的工作者都渴望在有限的时间内实现最大化的成果产出。令人惊讶的是，一项针对程序员工作模式的研究指出，他们实际用于编写代码的时间竟然不足总工时的 40%。剩下的时间去哪儿了？大量的沟通、会议、文档撰写以及解决问题等非直接编码任务占用了大量精力。鉴于此，人工智能（AI）技术正以前所未有的姿态，成为软件工程领域中提升效率的关键助手。
2024-07-24 11:48:25
1024
原创 神经网络的隐秘观察者：钩子函数在PyTorch中的角色
在 PyTorch 的世界里，钩子函数是一类特殊的回调函数，它们能在模型的前向传播、反向传播等关键步骤中自动执行。这些函数如同潜伏于神经网络结构内部的观察者，能够在不改变原有逻辑的前提下，监听和干预模型的内部活动，为我们提供了一个透明且强大的介入窗口。PyTorch 的钩子函数，凭借其独特的设计，为我们提供了深度学习模型内部工作的透视镜。无论是用于科研探索还是工程实践，都展现出了无可比拟的价值。随着 AI 技术的不断演进，掌握钩子函数的应用技巧，将成为每一位深度学习实践者不可或缺的能力之一。
2024-07-23 13:34:11
1239
原创 智能体类型探索：从专精到全能，AIGC的多样化应用之路
垂直智能体，顾名思义，专注于一个狭窄而深入的专业领域。它们的设计目的是针对特定任务或行业需求进行优化，因此具备极高的专业性和定制化水平。这类智能体通常需要大量的专业知识库和高度精确的数据模型支持，以确保其在所专注领域的高效运行。与垂直智能体相反，水平智能体擅长处理多领域、多任务的情况，其设计原则在于泛用性和适应性。这意味着它们可以在不特定的环境下工作，尽管可能不如垂直智能体那样在某一领域内表现得那么专业，但其多样化的应用能力使它们成为日常生活和工作中不可或缺的辅助工具。
2024-07-23 11:08:32
1086
原创 MLlib机器学习入门：用Spark打造预测模型
Apache Spark 已然成为大数据处理领域的一颗璀璨明星。它以其卓越的性能、易用性以及丰富的生态系统，吸引了无数开发者投身于大数据的浪潮之中。如果你正是一名向往大数据领域的开发者，或是已经涉足其中但希望更深入地掌握Spark技术，那么请跟随这篇指南，我们将以一种“糙快猛”的策略，高效开启你的大数据之旅。
2024-07-22 10:29:46
1218
原创 简化AI模型：PyTorch量化技术在边缘计算中的应用
模型量化是将神经网络中的浮点数参数转换为低精度的表示形式，通常为8位整数。这样的转换减少了模型的内存占用，并允许使用更少的计算资源进行推理。通过本文的介绍，我们了解了模型量化的基本概念，如何使用 PyTorch 进行模型量化，以及量化过程中可能遇到的挑战和解决方案。量化技术是深度学习模型部署中的重要环节，随着技术的发展，我们期待未来的量化过程将变得更加自动化和高效。模型量化不仅能够帮助我们优化模型在边缘设备上的部署，还能提高模型在资源受限环境下的可用性。
2024-07-22 09:57:45
708
原创 Python编程练习：构建你的第一个计算器
在编程学习的过程中，编写一个简易计算器是一个经典的练习项目。通过这样的项目，我们不仅可以锻炼编程技巧，还能加深对程序逻辑和用户交互的理解。
2024-07-21 15:38:03
938
原创 AI Agent的创新之路：AutoGen与LangGraph的比较
然而，AutoGen也有其局限性，特定的任务设计和设置配置需求可能会对初学者造成一定的挑战。LangGraph的StateGraph、Nodes、Edges的概念，为AI Agent的构建提供了更加直观和易于理解的方法。LangGraph的应用领域同样广泛，它不仅在传统的AI Agent应用中表现出色，还在增强的RAG应用、代码生成、搜索引擎等领域展现出巨大的潜力。在代理的构建方式和设计直观性上，LangGraph与AutoGen有着明显的差异，LangGraph提供了一种更加模块化和可扩展的设计方法。
2024-07-21 15:34:45
641
原创 掌握Python中的文件序列化：Json和Pickle模块解析
在Python中，文件是一个重要的数据处理对象。无论是读取数据、保存数据还是进行数据处理，文件操作都是Python编程中不可或缺的一部分。本文将详细介绍Python中文件操作的几种常用方法，包括open函数的使用、数据序列化与反序列化，以及os模块在文件和目录管理中的应用。
2024-07-20 11:27:39
460
原创 简化Android数据管理：深入探索SQLite数据库
SQLite作为一个嵌入式数据库，它的数据库文件是存储在磁盘上的单一文件。由于其轻量级的特点，SQLite在资源使用上非常节省，是Android应用程序的首选本地数据库解决方案。
2024-07-20 11:15:51
565
原创 Sklearn 库：机器学习项目的最佳伴侣
Sklearn 库以其丰富的算法和工具，为机器学习任务提供了极大的便利。从数据预处理到模型训练和评估，再到超参数调优，Sklearn 都能提供有效的支持。希望本文能够帮助你更好地理解和使用 Sklearn，提升你的机器学习技能。
2024-07-19 23:55:25
615
看你怎么作弊抄答案？Python出题，每个学生的都不一样.zip
2024-05-25
Python替换不了word中的文字？.zip
2024-05-25
5行代码，用Python给孩子出数学练习题.zip
2024-05-25
批量发送不同内容的邮件给不同的收件人.zip
2024-05-25
Python制作图形用户界面(GUI)让操作可视化.zip
2024-05-24
Tkinter制作Python程序的图形用户界面(GUI)，打包后比Qt5减少77.5%
2024-05-24
Python爬虫~已爬取目标网站所有文章，后续如何只获取新文章
2024-05-24
python批量从上市公司年报中获取指定内容.zip
2024-05-23
Python保留格式复制多个excel工作表到汇总表并生成目录.zip
2024-05-23
PlugLink视频相似度检测
2024-05-23
PlugLink视频合成
2024-05-23
关于stable diffusion 问题
2024-02-26
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人