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本文设计并实现了一个基于Flask框架的新闻摘要自动生成系统。系统采用前后端分离架构，集成BART中文预训练模型和腾讯混元大模型，支持文本输入和文件上传两种方式生成新闻摘要。通过LCSTS中文短文本数据集进行模型训练，系统实现了高效准确的摘要生成功能，并具备用户管理、摘要评价、历史记录查看等辅助功能。测试结果表明，系统在ROUGE指标上表现良好，用户满意度较高，但存在处理长文本时连贯性不足、领域适
本系统是一个基于 Flask 框架开发的智能化医院管理平台，集成了患者端、医生端和管理员端三大功能模块。系统支持在线预约挂号、智能导诊、健康风险评估、AI 辅助诊断等核心功能，整合了 DeepSeek 大模型实现智能化服务。系统采用 Bootstrap 5 进行界面设计，使用 SQLite 数据库存储数据，通过 Flask-Login 实现用户认证管理。系统涵盖了从患者挂号、医生诊疗、处方开具、药
地区空气质量数据分析系统是一个基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台。系统采用Apache Spark进行高效的大规模数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型实现精准的AQI预测，通过Flask框架提供RESTful API服务，结合Bootstrap和ECharts打造直观的可视化界面。系统采用前后端分离架构，包含用户端和管理端两大模块，用户端面向公众提供实时空气质
llm,db,# 检查 result['intermediate_steps'] 是否为列表，并包含字典# 提取生成的 SQL 语句# 如果是字符串，尝试解析并提取SQL语句print(f"警告：最后一步是字符串，尝试解析: {last_step}")# 移除可能出现的反引号和其他多余字符# 移除可能多余的 "Query:" 前缀else:else:# 打印原始 SQL 语句print("原始 S
智能刷题系统是一款基于 Flask 框架开发的在线学习平台，集成了人工智能技术为用户提供个性化的刷题体验。系统支持多种题型（选择题、判断题、简答题），提供分类练习、随机练习、智能推荐等多种学习模式。通过 DeepSeek AI 技术，系统能够自动批改简答题并提供详细解析，帮助用户快速提升学习效率。管理员可以通过后台管理系统轻松管理题目、分类和用户数据。
LangChain的Models模块为开发者提供了标准化接口，用于与各类大型语言模型(LLM)交互。该模块支持主流模型提供商(如OpenAI、Anthropic等)，提供文本生成、分类、问答等功能，并支持工具调用、结构化输出等高级特性。开发者可通过init_chat_model初始化模型，使用invoke、stream和batch三种方式调用模型，还能通过参数配置模型行为。模块还支持流式输出和批处
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网络安全不是 “黑客传说”，而是一个充满机会的朝阳行业。它不需要你天生是 “技术天才”，但需要持续学习的耐心和解决问题的韧性。2025 年，当你还在纠结传统 IT 岗位的激烈竞争时，已有一批人通过网络安全实现了薪资翻倍。
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前言近年来，GPT-4V、Gemini Pro Vision 等多模态大模型快速兴起，将图像、文本、音频等多种数据类型统一理解的能力，拓展到了搜索问答、辅助诊疗、法律检索等更复杂的任务场景中。相比传统大语言模型（LLMs），多模态大模型具备更强的上下文理解能力，适配更丰富的输入方式，具备更广泛的落地潜力。。尤其是在处理图文混合输入时，模型可能产生与事实不符、逻辑混乱的输出。为了解决这一问题，RAG
该项目基于Python+Flask技术栈，结合Vue.js前端框架，构建了一个集农产品溯源与在线销售功能于一体的电商平台。系统采用前后端分离架构，后端使用Flask提供RESTful API，前端通过Vue实现动态交互界面，数据库选用MySQL或SQLite存储农产品生产、流通及销售数据。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
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
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当前编程革命的核心冲突在于，硬件算力的爆发式增长与开发者思维模式的滞后性之间的矛盾。这个典型案例展现了流式编程在时间敏感型场景中的独特价值，通过流水线式任务安排，将原本需要多线程协调的复杂流程转化为直观的声明式代码。68%的分布式系统采用流式内核，73%的云原生应用将Stream视为核心构件，而AI驱动的日志分析已使运维效率提升300%以上。这不仅实现了计算资源的智能调度，也揭示了未来编程的「流式
本文介绍了使用容器方式部署Flask应用到AWS Lambda的方法。通过Dockerfile配置Lambda Web Adapter和uv工具，实现了静态文件访问、表单处理和路由重定向等功能。文章详细说明了从容器构建、ECR推送、Lambda创建到API Gateway配置的全流程，并特别指出必须使用HTTP API而非REST API以避免路由问题。项目代码已开源，适合需要将Flask应用集成
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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。
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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
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
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