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Cloud Native Assistant Agent是基于Spring AI Alibaba的企业级智能助手框架，采用代码即行动范式，通过生成和执行代码编排工具完成任务。框架包含评估、学习、经验、触发器等多个模块，支持安全沙箱执行，具备多维评估、Prompt动态组装、经验学习等特性。可帮助企业快速构建智能客服、系统诊断、运维助手等智能体，通过接入知识库和工具，适配多种业务场景。
对于许多大学生而言，课程论文常被戏称为「学术初体验」，但选题迷茫、逻辑混乱、格式抓狂等难题，却让这场初体验变成了「学术闯关大冒险」。当传统写作模式遇上知识爆炸时代，一款名为的智能工具正以革命性技术架构，为学术小白搭建起从知识接收者到学术探索者的成长阶梯。本文将用「场景化科普」的方式，带你解锁这款工具的课程论文隐藏功能。
然而强化学习是一个复杂且不稳定的训练过程，其过程表现为：首先我们要先拟合一个反映人类偏好的奖励模型，然后使用强化学习对大规模无监督LM进行微调，以最大化这个估计的奖励，同时又不偏离原始模型太远(RLHF原理)，具体第二张下图所示，展示了RLHF的训练步骤 或者说是阶段吧。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地
今天，我就分享自己花了两周时间，在鸿蒙PC上将终端环境从基础的Bash全面升级到高度定制的Zsh的完整过程。大家好，从最早的Windows cmd，到后来的Cygwin，再到macOS的Terminal，直到现在遇到了鸿蒙PC。说实话，当我第一次打开鸿蒙PC的终端时，那种既熟悉又陌生的感觉让我知道——是时候动手调教一番了。最让我惊喜的是，经过优化的Zsh环境，在鸿蒙PC上的表现甚至比我在某些Lin
有一个折中的做法，Nesterov momentum，Adam升级为NAdam，它的思路也很简单"先沿惯性走一步，再看新梯度，沿修正后的方向走"，也就是从Adam的"看一步走一步"变成了"看一步想两步"。在多年的研发生涯里，对调参这个事深恶痛绝，为什么辛辛苦苦架构出来的模型，一训练就崩，训练收敛慢到龟速，这严重影响了开发进度，并且增加了很多不可抗力的消耗。我相信有很多业内同行，都有这种痛，训练了很
其旨在从数字经济与人工智能的发展浪潮当中顺风而行，大力推动算力芯片与储存芯片的发展，从而满足各项科学技术发展所带来的市场需求，是资本市场不断成熟过程中的必然产物，也是时代技术革新形成的风口机遇。作为拥有特定目的而设立的具有一定数量资金的基金深受现代投资者的喜爱，其根据不同标准划分为开放式基金与封闭式开放式基金，各公司通过契约型基金的形式设立，是为了某种目的而设立的具有一定数量资金的机构，其具备了风
AI大模型：python图书管理平台 基于大数据图书推荐系统 书籍管理系统 可视化 Django框架 图书管理系统 （附源码+文档）✅
2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。无论你是0基础入门的技术新人，还是寻进阶突破的资深工程师，都能在这场活动中实现“技能+荣誉+奖品”的三重收获。报名链接:https:/
本文详细介绍了如何在Atlas200I边缘设备上高效部署Llama-3.1-8B大模型。通过CANN8.0的W8A16量化、KVCache优化和双Stream异步架构三大关键技术，将模型显存占用从16GB压缩至4GB内，推理时延从300ms降至50ms，设备利用率提升至82%。文章提供了从环境搭建、模型量化到推理优化的完整解决方案，包含12个常见问题应对策略，有效解决了大模型在边缘端的部署难题，为
定位报错问题的步骤：1、找到报错的用户代码行：* resize_bilinear = ops.ResizeBilinear((5, 5), half_pixel_centers=True)*;2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围Currently;
京东API接入指南：1.注册账号（个人/企业）并获取AppKey/Secret；2.申请商品、订单等接口权限；3.采用OAuth2.0认证和签名机制。核心接口包括商品详情、搜索、订单查询等，支持RESTful调用，默认QPS≤5。应用场景涵盖竞品监测、选品分析、供应链优化等，可降低人工成本80%+。面临权限获取难、调用限制等挑战，建议采用批量查询、缓存等优化策略。未来趋势是AI与API融合，提供智
摘要： 基于SpringBoot的个人物品管理系统解决了传统物品管理中的存放混乱、查找困难、保修遗漏等问题。系统核心功能包括物品信息录入、分类标签管理、多条件检索及智能提醒服务，实现物品全生命周期管理。采用SpringBoot+MySQL+Vue技术栈，具备轻量易部署、高效检索和安全防护特性。实施后物品查找效率提升90%，年均减少重复支出30%，显著优化生活体验。未来计划引入AI识别和家庭共享功能
本文详细介绍了YOLOv10模型在昇腾Atlas200I上的工业级部署优化方案。通过CANN8.0环境配置、动态BatchSize适配和双Stream流水线并行等技术，将轴承检测推理时延从180ms降至60ms以内，吞吐量提升3倍。文章包含从模型转换、推理框架设计到性能优化的全流程实现代码，并总结了10个常见问题的解决方案，如动态BatchSize匹配、NPU内存管理等，帮助开发者充分发挥昇腾硬件
2小时通关AscendC中级认证攻略 核心要点： 考查重点：算子开发（40%）、性能优化（35%）、问题排查（25%）。 高效备考： 30分钟速记高频API（如acldvppMalloc、acldvppAdd）和优化原则（内存复用、并行调度）。 60分钟真题实操，套用“四步模板”：需求分析→核心实现→优化→错误处理。 30分钟避坑复盘，检查数据类型匹配、内存释放、线程数设置等常见错误。 工具必备：
AI算子开发人才培养的创新实践路径：基于CANN开源生态的系统研究 摘要： 本研究以CANN开源生态为载体，构建了"理论-实践-认证-应用"四维一体的AI算子开发人才培养体系。通过分析1500+开发者的学习数据与400+开源算子案例，验证了该模式在提升开发者工程能力方面的显著效果：初级开发者平均2周可完成首个算子提交，进阶开发者的优化算子性能平均提升35%。研究详细阐述了分层课
文章详细介绍了大模型RAG系统中的分块技术，解释了分块是将大型文档分解为更小片段的关键步骤，直接影响检索准确性和生成质量。文章从基础到高级介绍了多种分块策略，包括固定大小、递归、基于文档、语义、基于LLM、代理式、后期、分层和自适应分块，并指导如何根据文档性质和系统需求选择最佳策略。最后提供了LangChain、LlamaIndex等工具和在生产环境中优化分块的方法。
LIR3AG是一种轻量级重排推理框架，包含检索器、重排器和推理构造器三大模块。它将推理模型能力"蒸馏"到非推理模型中，实验显示8B参数的LIR3AG性能超越32B推理模型，F1指标提升6.2%-22.5%，同时减少98%的token消耗和58.6%的推理时间，实现了性能与成本的双赢，成为RAG系统的新标杆。
AI大模型：基于python图书管理系统 书籍管理系统 图书数据分析可视化 书刊 可视化 Django框架
AI大模型：基于Python音乐在线播放系统 在线音乐网站 音乐系统 Django框架 MySQL数据库 毕业设计（源码）✅
本研究基于Django框架与DeepSeek大模型，构建古诗词知识图谱与情感分析系统。通过采集《全唐诗》等典籍数据，结合Neo4j图数据库构建包含诗人、作品、朝代等实体的知识图谱，并利用深度学习模型进行情感分析。系统创新性地融合知识图谱多跳推理机制，提升对古诗词隐晦情感的理解准确性，同时开发动态可视化交互界面展示分析结果。研究成果可为古诗词数字化研究提供新范式，助力传统文化传承与教学应用。
本研究基于Django框架与DeepSeek大模型，构建古诗词知识图谱与情感分析系统。通过采集《全唐诗》等典籍数据，结合Neo4j图数据库构建包含诗人、作品、朝代等实体的知识图谱，并利用DeepSeek模型进行情感分析。系统创新性地融合知识图谱多跳推理机制，解决传统方法在古诗词隐晦情感理解上的不足，同时开发动态可视化交互界面。预期成果包括系统原型、标注数据集及相关学术论文，为古诗词数字化研究提供新
AI大模型：基于python旅游景点推荐系统 协同过滤推荐算法 数据分析+可视化 Django框架 数据仓库 Hadoop saprk（建议收藏）✅
文章介绍了OpenAI与LangChain在大模型agent开发理念上的差异，详细讲解了如何通过LangChain与Milvus构建RAG系统，结合全文检索和语义搜索的优势。文章提供了从环境准备、文档预处理到问答系统实现的完整代码示例，并探讨了实际应用中可能遇到的问题及解决方案，如同义词处理、多语言支持和性能优化等，为开发者提供了构建企业级知识库问答系统的实用指南。
本文介绍了一个基于Django和Vue.js的智能监控管理系统开发项目。系统采用前后端分离架构，后端使用Django框架和MySQL数据库，前端采用Vue.js+Element-UI，集成Echarts数据可视化和高德地图服务。主要功能包括用户认证、园区资源管理、视频监控、数据统计可视化等。系统实现了园区信息展示、视频监控、人流分析等功能模块，并提供了管理员后台进行用户、区域和视频管理。未来可扩展
摘要：本文提出基于Django框架、LLM大模型与知识图谱的古诗词情感分析系统。通过整合多源数据构建知识图谱，结合BERT-BiLSTM-CRF模型实现实体识别（准确率93.2%），并采用RoBERTa-Large模型抽取12类核心关系。系统微调Qwen-7B模型，融合韵律分析和意象图谱等多模态信息，在5万首标注诗词数据集上实现88.5%的情感分类准确率。实验表明，该系统较传统方法显著提升典故识别
本文介绍了基于Spark+Hadoop+Hive+LLM+Django的农产品价格预测系统开发任务书。该系统结合大数据技术和语言模型，旨在提升农产品价格预测精度。主要内容包括：系统架构设计、数据采集与存储、大数据处理与特征工程、预测模型开发、Web应用开发以及系统集成部署。技术要求涵盖Hadoop、Spark、Hive等大数据组件，以及Django、LLM等技术。项目计划12周完成，要求支持5种农
Hadoop：Hadoop 是一个分布式计算平台，用于处理大规模数据。在酒店评论情感分析中，它负责存储和处理海量评论数据，支持并行计算，提升数据处理效率，为深度学习模型训练提供强大的数据支持。决策树算法：决策树是一种经典的机器学习算法，用于情感分类。在酒店评论情感分析中，它通过构建树状模型，根据特征划分情感类别，简单易懂且可解释性强，适用于初步情感分类任务。协同过滤：协同过滤是一种推荐系统技术，通
该系统是一个结合智能AI技术的中药材网上商城管理系统，采用Python的Django框架开发，旨在优化中药材的线上销售与管理流程。系统整合了商品管理、用户管理、订单处理、智能推荐等功能模块，并引入AI技术提升用户体验与运营效率。智能推荐模块利用机器学习算法分析用户浏览与购买行为，提供个性化药材推荐，提高转化率。自然语言处理（NLP）技术用于智能客服系统，自动解答用户咨询，减少人工客服压力。图像识别
该系统基于Django框架，结合智能AI技术，设计并实现了一个功能完善的民宿预订与游玩推荐平台。系统采用前后端分离架构，前端使用HTML、CSS、JavaScript及Vue.js实现交互界面，后端采用Django REST Framework提供API支持，数据库选用MySQL存储用户、民宿及游玩景点数据。智能AI技术主要体现在个性化推荐和智能客服模块。通过协同过滤算法分析用户历史预订行为，结合
基于Django框架和人工智能技术的垃圾分类助手系统，整合了语音识别与图像识别功能，为用户提供便捷的垃圾分类解决方案。系统通过小程序形式实现，具备高交互性和易用性。语音识别模块采用深度学习技术（如CNN或Transformer），支持用户通过语音输入垃圾名称，系统自动识别并返回分类结果。该模块优化了噪声环境下的识别准确率，支持多语言和方言适配。垃圾识别模块。
该系统设计并实现了一个基于Django框架的智能问答演唱会购票选座系统，结合AI技术提升用户体验。系统采用前后端分离架构，后端使用Django REST Framework提供API支持，前端通过Vue.js实现动态交互界面。AI智能问答模块集成自然语言处理（NLP）技术，用户可通过自然语言查询演唱会信息、票价及座位推荐。系统利用预训练模型（如BERT或GPT）解析用户意图，返回精准答案，减少人工
该系统基于Django框架开发，整合AI智能问答、实验室预约、设备报修及租赁功能，旨在提升实验室管理效率与用户体验。通过模块化设计实现多场景需求覆盖，结合自然语言处理技术优化交互流程。Hadoop：Hadoop 是一个分布式计算平台，用于处理大规模数据。在酒店评论情感分析中，它负责存储和处理海量评论数据，支持并行计算，提升数据处理效率，为深度学习模型训练提供强大的数据支持。决策树算法：决策树是一种
随着我国城市化进程的加快，固体废弃物的产生量和种类也在不断攀升，对环境造成了严重的污染。特别是厨余垃圾，由于其特殊性，处理不当会加剧环境污染和资源浪费。智能垃圾分类识别与指导系统的研发与应用，旨在提高垃圾分类的准确率和效率，为我国固体废物资源化利用和环境可持续发展提供技术支持。本研究以Spring Boot作为后端框架，结合AI技术，对厨余垃圾分类识别与指导系统进行设计与实现。通过引入机器学习算法
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AI大模型：基于大数据Spark小说数据分析系统 可视化 Django框架 requests爬虫 Echarts可视化 python 大数据技术（源码）
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摘要： 本研究基于Django框架开发宠物领养寄养救助系统，旨在解决当前宠物公益领域信息分散、流程不规范等问题。系统包含三大核心模块：宠物领养模块实现规范化匹配与跟踪；寄养服务模块通过资质审核与信用机制保障安全；救助资源模块整合物资与志愿者资源，提升救助效率。技术层面采用Django的MVT架构，集成图片处理、地图API及权限控制，确保数据安全与功能落地。应用显示，系统显著提升领养审核效率（60%
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2025年度报告以及我的思考
摘要：本文介绍了一个基于Python和AI大模型的新闻自动分类系统开发项目。研究利用BERT、GPT等预训练模型结合深度学习技术，实现对海量新闻的高效分类。项目包含数据采集、预处理、模型训练与优化、可视化系统开发等模块，旨在解决人工分类效率低下的问题。系统预期准确率不低于90%，具有多源信息融合、可解释性分析等创新点。文章详细阐述了选题背景、研究目标、技术路线及进度安排，为新闻分类领域提供了一种智
本文系统梳理了Python与AI大模型在新闻自动分类领域的技术演进与应用研究。从传统机器学习到深度学习再到预训练模型阶段，详细分析了TF-IDF、CNN、LSTM、BERT等技术的性能提升与局限性。文章重点介绍了数据采集预处理、特征提取、模型训练等关键技术实现，并以今日头条和腾讯新闻推荐系统为案例，展示了91.2%的分类准确率和18%的用户留存提升。最后指出当前面临的短文本歧义、冷启动等挑战，并展
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