登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
LangChain是一个用于开发大语言模型（LLM）应用的框架，提供标准化接口连接不同厂商的模型（如OpenAI、通义千问等），简化AI应用开发流程。它支持三种模型调用方式：传统文本续写（LLM）、对话模型（ChatModel）和多轮交互场景更适配的文本嵌入模型（Embeddings）。文章详细介绍了如何在开发环境中配置API密钥，并通过代码示例演示了三种模型的调用方法，包括通义千问的文本生成、多
有没有遇到过这样的场景：当你vibecoding的时候，给模型下达一个任务，模型执行某一步时遇到问题，陷入寻找解决该问题的办法，忘记了自己一开始要干什么。这是因为主流的LLM基于Transformer架构，都面临注意力涣散的问题（注意和上下文窗口问题区分，放在最后总结了）。第五章讲述了todo_write，就是给agent列一个待办表，按照这个表去行动，期间也会不断更新这个表的操作。我们的任务是：
本文介绍了如何利用LangChain框架接入大模型（以Deepseek为例）进行对话开发。主要内容包括：1）获取API Key并配置环境变量；2）使用ChatOpenAI初始化模型；3)通过SystemMessage和HumanMessage构建对话消息；4)利用StrOutputParser进行输出解析；5)通过LCEL语法链式调用组件。文章展示了完整的代码示例，演示了从模型初始化到对话响应的完
本文介绍了Python进程编程的核心概念与实践方法。首先解释进程作为操作系统资源分配基本单位的特性，包括隔离性、资源开销和多核利用能力。重点讲解了Python的multiprocessing模块，通过Process类实现多进程并行计算，并对比了线程与进程在CPU密集型任务中的表现差异。详细说明了进程间通信(IPC)的两种主要方式：Queue/Pipe和共享内存(Value/Array)，强调了对共
像Palantir、Cision、Meltwater等国际数据平台，凭借先进的AI技术，能够为企业提供高效、精准的舆情监测和分析服务，帮助企业及时掌握舆论动态，提前做好声誉管理的应对准备。缺乏法律协同的应对策略可能会触碰法律红线，导致企业面临更大的声誉危机。爱德曼等国际声誉管理咨询公司，在为企业提供声誉管理服务时，会将法律合规作为重要的考量因素，帮助企业制定合法合规的应对方案。A：监管趋严使得企业
完美解码播放器官方版是一款能实现各种流行视频、HDTV回放及编码的全能型影音解码包，自带 Media Player Classic、KMPlayer、BSPlayer 三款流行播放器，支持简、英语言平台下安装，完美解码播放器官方版能播放AVI、DVD、MPG、MP4、RMVB、FLV等众多种格式的影音文件。专业解码设置，复杂功能简易实现，追求极致发烧体验！全面开启硬件加速，CPU资源占用低，强劲高
print(f"- {dir_info['path']} (状态码: {dir_info['status']})")print(f"[+] 发现目录: {path} (状态码: {response.status_code})")print(f"\n开放端口列表: {', '.join(map(str, open_ports))}")print(f"[*] 开始扫描端口范围 {start_port}
所有 AI 编程 Agent 共享同一个循环：调用模型、执行工具、回传结果。生产级系统会在其上叠加策略、权限和生命周期层。pythonbreak就这？就这。剩下的全是围绕这个循环的各种优化和补丁。用 Java 来写，核心循环大概是这样：javaif (!break;正是考虑到我们的读者多数是Java同学，因此我决定用Java来和大家一块学习下。
《Python最佳实践手册：Real Python团队维护的29.6k星指南》摘要： Real Python团队维护的python-guide项目在GitHub获得29,643星，是一份覆盖Python开发全链路的最佳实践手册。该指南提供操作系统级别的安装指引、虚拟环境配置、包管理技巧，以及科学计算、Web开发、测试部署等场景的标准化方案。采用模块化结构设计，支持按需查阅，既适合新手建立规范，也能
orbbec gemini相机在python中的深度流调用
很多用户在使用小米MiMo 2.5 Pro模型通过Claude桌面版（Claude Code Desktop）进行开发时，发现上下文窗口始终被限制在200K tokens，无法使用MiMo 2.5 Pro原生支持的1M（100万tokens）超长上下文能力。如果不设置此项，当上下文接近限制时，Claude Code会自动压缩历史对话内容，可能导致重要上下文丢失，影响MiMo 2.5 Pro对长上下
以下是五种主流 AI Agent 设计模式的详细解析与代码案例。核心思想：将推理（Reason）与行动（Act）交替进行，形成“思考-行动-观察”的循环，直至任务完成 。适用场景：需要多步骤工具调用、且过程需可解释的任务，如复杂问答、数据分析。代码案例 (Python + LangChain)：执行流程：核心思想：Agent 将任务转化为可执行代码（如 Python），在沙箱中运行并返回结果 。适
生成一张 PPT 幻灯片，python-pptx 要写二三十行代码；LibreOffice headless 体积 300MB，容器里字体问题一堆。OfficeCLI 是专为 AI Agent 设计的 Office CLI，单二进制覆盖 Word、Excel、PPT，内置渲染引擎，支持 MCP Server。本文拆解核心场景与工具对比。
深度学习是机器学习的核心子集，基于深度神经网络实现端到端的自动特征提取，大幅降低人工特征工程成本。其核心技术特性包括多层非线性变换、自动特征提取、强依赖数据与算力，但可解释性较弱。主流模型涵盖ANN、CNN、RNN及Transformer架构，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统及多模态领域。发展历经早期探索、瓶颈、复兴与爆发阶段，自2017年Transformer及后续大语言模型（如Ch
贾子理论大厦（KTS）是鸽姆智库构建的跨学科认知操作系统，按"1-2-3-4-5"层级闭环展开：公理层（思想主权、普世中道、本源探究、悟空跃迁）、规律层（本质贯通论、万物统一论）、哲学层（智慧/周期/宇宙三大定律）、支柱层（贾子猜想、小宇宙论、技术颠覆论、周期律论）、应用层（认知/战略/军事/历史/文明五大实践定律）。大厦以"思想主权·文明跃迁"为使命，主张智慧高于工具智能，AI 时代人类须保留中
redis-py 是 Redis 官方维护的 Python 客户端，支持 Redis 7.2-8.8 版本，提供完整的 Redis 命令接口。该库支持连接池、Pipeline 批量操作、PubSub 消息订阅以及全文搜索等功能。安装简便，可通过 pip 安装基础版或带 hiredis 加速的版本。新版本默认使用 RESP3 协议，并保持向下兼容。不同版本对 Python 和 Redis 的兼容性各
将Gemini融入Python数据分析流程，能在大数据读取、代码优化和可视化生成等环节大幅节省时间，让AI辅助分析成为日常工作的一部分。建议从一段耗时较长的Pandas脚本优化开始，逐步将AI协作融入数据处理的各个节点。【本文完】
鸽姆智库以贾子理论大厦（KWF）为核心，致力于将东方智慧转化为AI时代的文明级操作系统。面对西方范式主导下人类“有智能无智慧”的困境，团队基于《孙子兵法》《易经》等东方原著，提炼出“智慧-智能二元分离”、贾子猜想、文明周期律等原创理论，并已产出1.2亿字典籍、GG3M智慧大模型及28项专利等硬核成果。当前，AI技术瓶颈、全球化范式失灵与文明焦虑三大窗口交汇，正是思想主权回归的历史机遇。我们寻求资金
本文介绍了在Milk-VDuoS机器人端开发中引入的两个核心模块：动作调度状态机和动作安全校验机制。作者通过设计状态枚举（IDLE/POLLING/RUNNING等状态）和动作元数据表（包含风险等级、执行时长等属性），将原本简单的动作执行流程升级为具备安全校验能力的闭环系统。系统实现了云端指令轮询、动作序列规范化（自动补站立动作）、风险分级控制（限制高风险动作数量）、串口互斥执行和异常恢复机制，并
第二个让我印象很深的机制是 /handoff。白天在电脑 CLI 中工作↓需要离开电脑↓希望在 Telegram / Discord / Slack 中继续最简单的实现可能是把当前对话总结一下，再发送到目标平台。精确的用户原话；工具调用和工具结果；中间失败的尝试；完整的角色结构；当前任务尚未完成的细节。Hermes 的做法不是复制摘要，而是把目标平台的会话路由，重新绑定到原来的 CLI sessi
本文介绍了YAML和JSON Schema两种数据格式及其在Python中的应用。YAML是一种简洁的人类可读数据序列化语言，适合存储配置信息，支持多种数据类型，与JSON/XML相比减少了格式噪音。文中详细讲解了PyYAML库的安装使用，包括读写YAML文件的方法。JSON Schema则是用于校验JSON数据的规范，通过type、required等关键词确保数据正确性，并提供了多种校验方式（数
LangGraph提供了三种关键特性来优化状态管理：1. Overwrite机制允许绕过默认的reducer合并逻辑，直接覆盖状态值（如重置聊天记录）；2. 输入输出模式分离通过独立定义input_schema和output_schema，实现数据暴露控制；3. 私有状态传递支持节点间共享临时数据而不泄露到最终输出。这些特性共同解决了状态更新策略、接口清晰度和数据安全性等生产级AI应用的核心需求，
本文介绍了五种基于LangGraph的工作流模式，通过预先定义执行路径实现任务自动化处理： 提示链模式 线性流程：前一步输出作为后一步输入 示例：大纲→初稿→润色→终稿的内容创作流程 并行化模式 多任务同时执行 示例：市场/竞品/技术分析同时进行 路由模式 动态路径选择 示例：客服系统根据问题类型智能分流 协调者-工作者模式 动态任务分配 示例：协调者拆分文档，工作者并行处理不同章节 评估器-优化
本文介绍了LangGraph持久化实现的三大核心应用能力：记忆管理、人机交互和时间旅行。首先，记忆功能分为短期记忆（单次会话）和长期记忆（跨会话），支持消息修剪、删除和总结等管理操作。其次，人机交互通过中断机制实现流程暂停和人工干预，适用于审批、编辑、验证等场景，并强调了中断使用的四大黄金规则。最后，时间旅行功能允许回溯和修改历史状态，用于调试分析和探索替代路径。这些能力共同构成了LangGrap
python
——python
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
MCP技术社区
AI编程社区
openEuler 社区
2048 AI社区
EazyDevelop社区
AI硬件创业社区
AtomGit AI 社区
