11.19 LangGraph企业级实战：Redis持久化+多回合对话系统设计核心揭秘

最新推荐文章于 2025-05-31 23:11:51 发布
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分类专栏： 企业级Agents实战：从0到1打造专属智能解决方案 文章标签： 语言模型 机器学习 langchain redis 人工智能
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使用 LangGraph 构建差旅出行秘书

关键词：LangGraph 状态管理, 多轮对话系统, 工具调用集成, 条件控制流, 生产级 Agent 设计

1. 差旅出行秘书功能全景

差旅出行秘书需要处理用户从行程规划到调整的完整生命周期，典型业务场景包含：

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Vue 2 实战：如何用 Vue 构建动态课程筛选页面】 【前端开发实例：用 Vue 实现舞蹈课程表功能】 【Vue 项目案例：从零构建一个课程预订系统】 【Vue 入门教程：实现课程筛选和日历交互功
南北极之间
11-18 423
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【GIS风暴】全色影像、多光谱影像、高光谱影像案例辨析
「 刘一哥与GIS的故事」
07-13 2682
对于多光谱影像来说，传感器接收到光信号前会有一个分光的过程，将入射的白光分解成所需的RGB光谱段和近红外光束，然后传感器（一般是一组传感器）才分别接受这些光束，而对于全色影像来说，传感器摄取的是单波段，所以不存在分光过程。图像光谱测量是结合了光谱技术和成像技术，将光谱分辨能力和图形分辨能力相结合，造就了空间维度上的面光谱分析，也就是现在的多光谱成像和高光谱成像技术。而高光谱由更窄的波段（10-20 nm）组成，具有较高的光谱分辨率，可以检测物体的光谱特效，可提供更多无形的数据。多光谱影像具有多个波段。
Linux运维实战：CentOS7.6操作系统（重定向/文件查找/磁盘管理/文件系统/RAID/LVM&SSM）
Lakers2015的博客
11-13 2821
第11章 重定向和文件的查找 第12章 磁盘介绍及管理 第13章 Linux文件系统结构 第14章 RAID的原理与搭建 第15章 LVM管理和SSM工具使用
fpga中例化乘法器_FPGA与DSP协同处理系统设计之：典型实例-FPGA片上硬件乘法器的使用...
weixin_39531374的博客
12-18 759
本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/348797.htm11.5典型实例20：FPGA片上硬件乘法器的使用11.5.1实例的内容及目标1．实例的主要内容在FPGA+DSP系统设计系统中，FPGA经常作为DSP的协处理器来辅助完成一些计算任务。而这些计算工作中最消耗时间的就是乘法运算，因此本实例的主要内容就是帮助读者学会调用硬件乘法IP核。2．实...
机器学习笔记【Week6】
kuiini的博客
05-27 812
摘要 本文系统总结了模型训练后的优化策略。通过分析训练误差和验证误差可判断欠拟合（高偏差）或过拟合（高方差）：欠拟合需增加特征、降低正则化；过拟合需增加数据或加强正则化。评估时应使用不含正则项的代价函数。交叉验证集用于参数调优，测试集用于最终评估。学习曲线可辅助诊断模型问题。正则化系数λ控制偏差-方差权衡。对于类别不平衡问题，推荐使用查准率和查全率。误差分析和数据质量优化也是提升性能的重要手段。最终改进方向需根据具体误差类型确定。
机器学习无监督学习sklearn实战一：K-Means 算法聚类对葡萄酒数据集进行聚类分析和可视化（ 主成分分析PCA特征降维）
qq_55433305的博客
05-30 748
帮助分析葡萄酒数据的内在结构，通过无监督学习方法发现样本间的自然分组，评估聚类效果，并直观展示聚类结果。这对于理解葡萄酒的分类特征、品质区分或市场细分具有参考价值。
【机器学习基础】机器学习入门核心算法：支持向量机（SVM）
weixin_43988131的博客
05-27 1562
机器学习入门核心算法：支持向量机（SVM）
机器学习与深度学习04-逻辑回归02
beijieweiyu的博客
05-29 1242
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the ROC Curve）是用于评估二分类模型性能的常用工具ROC曲线ROC曲线是一种图形化工具，用于可视化二分类模型的性能。它以不同的分类阈值为横轴，以真正例率（True Positive Rate，也称为召回率）为纵轴，绘制出模型在不同阈值下的性能表现。
利用机器学习优化数据中心能效
qq_74383080的博客
05-27 571
摘要：机器学习为数据中心能效优化提供创新解决方案。文章分析了数据中心面临的能耗高、冷却成本大和能源利用率低等挑战，探讨了机器学习在能耗预测、冷却优化和资源调度方面的应用实践，如Google和微软的案例。同时指出数据获取、模型泛化和实施成本等现存挑战，展望了未来自动化、多传感器集成和跨领域合作的发展方向。研究表明机器学习能有效提升数据中心能效，具有广阔应用前景。
8.2 线性变换的矩阵
passxgx的博客
05-21 969
线性变换矩阵
机器学习Day5-模型诊断
2401_86343364的博客
05-30 826
本文介绍了机器学习模型优化的关键方法。主要内容包括：（1）模型选择技术，通过划分训练集、验证集和测试集来评估模型性能；（2）偏差与方差分析，解释如何诊断过拟合和欠拟合；（3）正则化参数调整对模型性能的影响；（4）学习曲线的绘制与应用；（5）神经网络中的偏差-方差特性；（6）构建机器学习系统的完整流程；（7）错误分析的重要性；（8）增加训练数据的多种方法；（9）迁移学习的原理；（10）精确率、召回率和F1-Score等不平衡数据评估指标。文章通过Python代码示例展示了这些概念的实际应用，为机器学习实践提供
速通《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
nbatop5的博客
05-27 949
机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学。
人工智能与机器学习从理论、技术与实践的多维对比
搏博的专栏
05-27 1501
人工智能与机器学习在核心目标、知识获取方式、数学基础和应用场景等方面存在显著差异：维度人工智能（传统）机器学习核心目标模拟人类认知全流程，实现通用智能提升特定任务性能，聚焦模式识别知识获取人工定义规则和逻辑，依赖领域专家数据驱动自动学习，依赖大规模数据集数学基础离散数学、逻辑学、符号系统统计学、线性代数、优化理论系统透明度可解释（规则链追溯）黑箱（需后验解释技术）数据依赖小规模先验知识大规模标注数据（尤其是深度学习）典型应用逻辑推理、专家系统、符号规划。
机器学习中的关键术语及其含义
Lucky_mzc的博客
05-27 951
本文概述了神经网络的基本概念及其在机器学习中的应用。首先介绍了神经元和神经网络的结构，包括激励函数和多层感知机的原理。其次阐述了神经网络构建的细节，讨论了模型抽象方法的两种实现方案。然后解释了机器学习中的关键术语：样本、标签、特征、损失函数等，并说明了回归问题和分类问题的区别。接着分析了激活函数的作用，比较了Sigmoid、Tanh、ReLU等常见函数的特性。最后描述了模型训练过程，重点讲解了反向传播机制及其计算原理，指出梯度传播的顺序性和参数更新的依赖关系。全文系统地呈现了神经网络从基本原理到实际应用的核
北斗导航 ｜ 接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度
尘世冰封的专栏
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机器学习（特别是深度学习）为提升RAIM性能提供了强大工具，主要在特征工程、复杂模式学习、时间序列建模、多故障识别、风险概率估计和自适应能力方面超越传统方法。通过结合先进的ML/DL技术，可以显著提高故障卫星检测和识别的精度、鲁棒性和可靠性，尤其是在传统方法表现不佳的复杂环境中。尽管面临数据、实时性、可解释性和认证等挑战，ML/DL增强的RAIM是未来高精度、高完好性导航（如自动驾驶、航空精密进近）的关键发展方向。研究和工程实践正在努力克服这些挑战，推动该技术走向实际应用。
机器学习03-色彩空间：RGB、HSV、HLS
2301_81230251的博客
05-31 449
RGB、HSV和HLS色彩空间各有优缺点，适用于不同的机器学习和计算机视觉任务。RGB色彩空间直观且易于理解，适合图像显示和基础处理；HSV和HLS色彩空间将颜色信息和亮度信息分离，更适合颜色提取、图像增强和分析等任务。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的色彩空间，并利用颜色空间转换来实现不同的图像处理目标。
《机器学习系统设计》
m0_46322965的博客
05-30 317
机器学习系统设计》（）的核心思想是强调构建高效、可靠且可扩展的机器学习系统需要，而不仅仅是模型本身的优化。
机器学习：欠拟合、过拟合、正则化
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sulin123123的博客
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2）增大数据的训练量，还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的，训练数据占总数据的比例过小。1）重新清洗数据，导致过拟合的一个原因有可能是数据不纯，如果出现了过拟合就需要重新清洗数据。，模型过于简单时的常用套路，例如将线性模型通过添加二次项或三次项使模型泛化能力更强。原始特征过多，存在一些嘈杂特征， 模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾所有测试样本。，有时出现欠拟合是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来解决。(体现在准确率下降)，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。学习到数据的特征过少。
Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
05-27 1218
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