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基于python旅游推荐系统 景点推荐 协同过滤推荐算法 多种推荐算法 Django框架 爬虫（附源码+文档）✅
光帆科技发布Lightwear AI全感穿戴设备，包含全球首款具备视觉感知能力的主动式AI耳机、智能手表和充电盒，形成"始终在场"的AI助理系统。这套设备通过视觉感知和多设备协同，实现从被动响应到主动服务的转变，开创了新的AI交互范式。文章探讨了主动式AI的技术实现路径、面临的挑战以及未来发展方向，指出分布式AI系统可能是下一代智能硬件的核心方向。
本文分享了一款AI大模型解锁工具，支持电脑端和手机端，包含10种AI生图模型和15种AI生视频模型，可实现4K-8K高清生成，支持无限使用、免排队、不限速、无水印下载。资源可通过公众号回复"AI解锁"获取，或加入VIP会员终身免费使用。该工具适合程序员和AI开发者提高工作效率，降低AI使用成本。
DeepAgents是LangChain推出的开源Agent框架，专为处理复杂多步骤任务设计。它通过内置任务规划、灵活文件系统、子Agent委托、长期记忆等核心能力，让AI Agent从"工具执行者"进化为"自主规划者"。框架采用中间件驱动架构，支持人机协同工作流，开发者可快速构建研究、代码助手、数据分析等各类专业Agent，显著提升AI应用能力和效率。
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement...ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement...ERROR: No matching distribution found for...关于musl、manylinux、glibc等系统库
文章介绍了如何使用Microsoft Agent Framework实现Agent-as-a-Function模式，将AI智能体封装为函数工具供其他智能体调用。通过构建"套娃"式多Agent系统，实现专业化分工和协作，增强系统可组合性，使复杂能力模块化封装和复用，同时保持职责分离，是构建高效多Agent系统的关键方法。
【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL的在线课程学习平台
Microsoft Teams 是一个强大的协作平台，支持开发者通过自定义机器人和消息扩展来增强功能。自定义机器人可以自动化任务、响应命令，而消息扩展允许用户从消息中触发操作（如搜索、添加按钮）。下面，我将以结构清晰的方式，逐步指导您如何实现这些功能。内容基于官方文档和最佳实践，确保真实可靠。我们将使用 Python 和 Bot Framework SDK 作为示例工具，但原理适用于其他语言。自定
摘要：本项目实现了一个基于Flask和OpenAI API的网页聊天机器人。使用Python后端调用GPT-3.5模型处理用户输入，通过HTML/CSS/JavaScript构建交互界面。核心功能包括：用户输入问题→Flask调用OpenAI接口→页面实时显示AI回复。项目结构清晰，包含app.py后端主程序、HTML前端模板和CSS样式文件。运行环境要求Python 3.8+，配置简单，可通过扩
本文介绍了一款基于YOLOV11的脑部肿瘤检测专家系统，整合了DeepSeek、Qwen等大模型。系统支持图片/视频/摄像头三种检测方式，提供检测建议并生成PDF报告，具有可视化界面。采用YOLO+Pytorch+SpringBoot+Vue等技术栈实现，包含数据集、部署教程、训练权重等资料。提供两种购买方案：150元无技术支持和240元含技术支持版本，适合计算机专业人员学习使用。注意购买前需确认
github上有好多FunASR的API封装，但是全是离线文件转写的，没有一个同时支持离线文件转写和流式转写的API封装项目，想了一下干脆直接把它开源出来吧。希望对有ASR需求的同学有帮助。
在开始之前，我们需要安装 NLP 相关的 Python 库：和用于数据处理用于特征工程和评估和用于文本预处理提供预训练的 NLP 模型和用于深度学习建模我们以 IMDB 电影评论数据集为例，这是一个用于情感分析（情绪分类）的 NLP 任务。在 NLP 任务中，我们通常需要去除 HTML 标签、标点符号、停用词等。四、特征工程在深度学习之前，我们可以使用 TF-IDF 或 Word2Vec 提取文本
智能客服系统是一款基于 Python 语言、采用 Django 框架开发的企业级智能服务解决方案，深度集成自然语言处理（NLP）技术与知识库管理功能，致力于为企业提供智能化、高效率的客户服务体验。系统融合了智能问答、自动回复与人工客服协同机制，可广泛应用于企业客户服务、在线咨询、技术支持等场景，支持网站、App、微信等多渠道接入，并具备处理大规模并发访问的能力，有效提升客户服务效率与质量。
Dify AI应用的部署架构与DevOps实践解析 摘要： Dify作为一个AI应用平台，其部署架构设计体现了现代DevOps最佳实践。文章详细剖析了Dify的容器化方案和云原生部署策略：1)采用多阶段Docker构建优化镜像体积和安全，通过分离构建与运行环境实现效率提升；2)精心设计的docker-compose编排展示了完整的微服务架构，包括API、Worker、前端、数据库等组件，具备服务依
现在，打开聊天视图（例如 GitHub Copilot Chat），你应该可以在模型选择器（通常位于输入框的右侧）中看到你新注册的 "Joker Agent"。在这个例子中，我们将创建一个简单的“笑话大师” Agent，它使用 Azure OpenAI 服务来讲述笑话。本文将指导你如何将一个简单的 AI Agent 注册为一个 MCP Server，并展示如何在 Visual Studio Cod
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摘要：本文将带你从零开发一个支持文字、表情、文件传输的局域网聊天室，涵盖Flask后端架构设计、Socket.IO实时通信、前端交互优化等核心技术点。项目采用前后端分离架构，具备消息持久化、用户状态管理、文件上传等企业级特性。在即时通讯领域，WebSocket已成为实时通信的事实标准。本项目采用Flask + Socket.IO组合，相比纯WebSocket方案具备以下优势：兼容性强：Socket
微软Agent Framework .NET（现为Bot Framework SDK）是开发跨平台智能对话代理（如聊天机器人）的强大工具。指南涵盖：1）安装.NET Core和SDK；2）使用Dialog类设计对话流程；3）集成LUIS实现自然语言处理；4）部署到Azure并支持多通道（Teams/Slack等）；5）通过Application Insights监控优化。提供官方示例和文档链接，帮
摘要 Dify Outlook插件在Azure AD OAuth认证时出现"redirect_uri必须为绝对URI"错误。问题原因是插件传入的相对路径URI不符合Azure AD要求。解决方案是修改插件源码，添加URL转换方法确保redirect_uri为绝对路径。主要修改outlook.py文件中的OutlookProvider类，增加_ensure_absolute_re
本文介绍了基于Flask框架实现大模型流式输出的Python方案。主要内容包括：1）使用Flask搭建后端服务，提供GET/POST两种请求方式的流式输出接口；2）通过OpenAI API调用DeepSeek模型实现流式响应；3）前端使用Fetch API或EventSource接收分块数据并实时展示。文章还提供了完整的代码示例，涵盖流式处理、数据封装、后置处理等关键环节，并展示了测试运行效果。该
这篇文章主要是快速实现通过SpringBoot集成OpenAI API实现对话，只需要实现简单的配置即可，后续更详细的则需要自己进行扩展，再根据需要集成到业务当中去。
该网络爬虫与漏洞暴露的Web应用程序漏洞检测系统通过构建测试网站的方式，直观地展示了Web应用程序的潜在漏洞，并为使用用户展示漏洞修复前后的界面。该系统具有直观性、灵活性和实时反馈等优势，在Web应用程序的安全防护中发挥了重要作用。
RAG应用的一大复杂性体现在其多样的原始知识结构与表示。特别在企业场景下，混合多种媒体形式且具有复杂布局的文档随处可见，比如一份PPT：
本文介绍了一个基于RAG检索增强生成技术的智能法律咨询系统。该系统采用Vue3+SpringBoot+Flask技术栈，集成BGE模型和FAISS向量数据库，实现多模态法律数据处理、语义检索、智能咨询和专业文档生成等功能。系统支持法律文本和证据图片处理，通过大语言模型提供专业咨询服务，并具备分层权限管理。适用于律师事务所信息化、法学教育、在线咨询等场景。项目提供完整源码、文档和启动教程，包含前后端
LLM流式输出技术通过分块生成、实时传输和增量渲染实现交互优化。其核心是将传统"黑箱式输出"转变为"边思考边表达"的渐进式交互，依托自回归生成特性，每次生成token后立即推送至客户端。关键技术包括模型层的分块生成控制、传输层的WebSocket/SSE协议支持，以及应用层的实时渲染优化。相比传统模式，流式输出显著降低用户等待焦虑，提升交互自然度，并节省服务
因为模型是在外网上的服务器部署的，只能在本机上进行本地访问URL，如果想使用局域网对部署的模型进行访问，则需要通过一台在内网的机器进行转发。为了可以识别更长的语音，自定义Flask接口。允许远程主机连接到本地转发的端口（注意：这是让外部机器也能访问你的。使用做转发的机器的地址和监听的端口号作为URL进行测试，即。连接 SSH（不是默认的 22 端口）。SSH 命令，用于连接远程服务器。（本地 lo
大模型一体机安全要求与评估方法》本文件规定了大模型一体机的通用安全要求和硬件、系统、模型、数据、智能体等方面安全防护要求，并提出相应的评估方法。本文件适用于大模型一体机安全能力设计开发者，大模型一体机产品的使用者，也适用于第三方评测机构。大模型一体机安全要求框架图。
The response was filtered due to the prompt triggering Azure OpenAI's content management policy. Please modify your prompt and retry. To learn more about our content filtering policies please read我们的文
本文将手把手教你如何利用 Python 和 Flask 快速搭建一个属于自己的 AI 问答系统，并集成强大的语言模型（如 OpenAI 的 GPT-3.5 或 Hugging Face 的 LLaMA）。AI 问答系统是一种基于自然语言处理（NLP）技术的智能系统，能够理解用户的自然语言问题，并通过预训练的语言模型生成高质量的回答。通过这篇文章，你已经掌握了如何利用 Python 和 Flask
摘要 Model Context Protocol（MCP）是由Anthropic推出的开放标准协议，旨在为AI模型与数据源/工具提供统一的"USB-C式"连接接口。MCP采用客户端-主机-服务器架构，基于JSON-RPC 2.0实现双向通信，支持资源访问、工具调用和提示模板等功能协商。该协议解决了AI系统与业务数据集成中的碎片化问题，使模型能够安全获取实时上下文，同时通过严格
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
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