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【摘要】本文系统阐述了直播电商产品矩阵的构建策略，提出由引流款、畅销款、福利款、利润款、特色款和剧透款组成的六维产品体系。引流款通过知名品牌/IP联名吸引流量；畅销款需经3场以上直播验证转化率；福利款强调超高性价比与互动门槛；利润款依托供应链优化或配套耗材模式；特色款打造独家产品增强黏性；剧透款则用于新品预热。文章强调不同类型产品的协同效应，通过科学组合实现流量获取、销售转化、利润保障和用户沉淀的
当模型的上下文窗口被填满时，Cursor 会触发一次摘要步骤，为 Agent 提供一个全新的上下文窗口，其中包含它迄今为止工作的摘要。但由于这是对上下文的有损压缩，Agent 的掌握情况在摘要之后可能会变差，可能会忘记任务中的关键细节。在 Cursor 中，我们将对话历史作为文件提供，以提升摘要的质量。在达到上下文窗口上限后，或者用户决定手动进行摘要时，我们会给 Agent 一个指向历史文件的引用
Cursor推出动态上下文技术，显著提升AI代码助手的效率。该技术通过智能选择必要上下文而非全量加载，在保持质量的同时减少46.9%的token消耗。核心创新包括：将长响应转为文件按需读取、引用对话历史提升摘要质量、支持开放标准扩展功能、按需加载MCP工具、终端会话文件化处理。这种基于文件的动态发现机制既提高了响应质量，又优化了资源使用，展现了AI开发工具的新方向。
人工智能的快速发展离不开坚实的数学基础，数学为机器学习、深度学习等领域的算法设计与优化提供了理论支撑。无论是构建神经网络、训练模型，还是分析数据分布、优化参数，都需要掌握一系列核心数学工具。微积分是理解梯度下降、反向传播等关键概念的基础，线性代数为处理高维数据与矩阵运算提供了框架，概率论与统计学帮助建模不确定性并进行推断，最优化理论则指导如何高效调整模型参数以达到预期目标。这些数学分支相互交织，共
WCA水循环算法优化BP神经网络（WCA-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比）代码注释清楚。main为运行主程序，可以读取本地EXCEL数据。很方便，容易上手。（以电厂运行数据为例）温馨提示：联系请考虑是否需要，程序代码商品，一经售出，概不退换。在电力行业中，准确预测电厂运行数据对于优化生产流程、提高能源效率至关重要。
本文详细介绍了矩阵乘法算子的完整开发流程，涵盖核心原理、环境配置、代码实现、编译运行及性能优化。矩阵乘法通过"行乘列求和"实现，在昇腾NPU中利用AscendC语言并行计算提升效率。开发过程包括CPU逻辑验证和NPU实战部署，重点关注线程分配、共享内存优化和数据类型选择（如FP16）。常见问题涉及环境配置、内存访问和性能调优，建议通过扩大矩阵维度和调整线程块大小充分发挥NPU优
既然更新，说明咖哥今年（2026年）又要开始放大招了。——新书（Agent架构相关的）3月份即将问世——（大作）敬请期待！这篇文章复习一下RAG。《RAG实战课》问世半年，销量有增无减，口碑逐渐积累。看来，朋友们正逐渐意识到这本书的真正价值。我个人观点，这本书精华中的精华，不在于技术总结的全，不在于语言轻松，而是书封底的那张体系框架图。是真的提纲挈领，真的深入浅出。这张图，佳哥真是用心了今天这一篇
本研究构建了针灸知识图谱（AcuKG），系统性地整合多源数据，涵盖适应症、疗效、临床指南等内容。通过实体识别、语义关系提取等技术，AcuKG不仅增强知识发现能力，还显著提升大语言模型在针灸领域的问答准确性，为临床实践和AI应用提供结构化知识支撑。阅读原文或https://t.zsxq.com/0oxpp获取原文pdfAcuKG的构建代表了针灸知识数字化和结构化的重要里程碑。通过整合WHO标准、专业
本文介绍了Unity游戏引擎的核心概念与商业开发实践。主要内容包括：1）Unity的组件化架构设计，通过组合基础组件构建复杂游戏对象；2）跨平台开发能力，支持25+平台部署；3）商业项目中的代码规范与性能优化技巧，如组件缓存、平台适配等。文章还展示了典型的商业项目代码结构，包括实体基类实现、单例模式应用和多平台配置管理，体现了Unity在大型游戏开发中的工程化实践。
本文介绍了向量值函数的微积分运算及其应用。主要内容包括：向量值函数的定义与极限，其导数表示曲线切向量，微分运算规则；考研数学中的典型例题解析，如求导数、二阶导数和单位切向量；商业应用方面，展示机器人路径规划中如何利用向量值函数分析速度和加速度；最后通过MATLAB实现向量值函数的微积分计算、单位切向量求解和曲率计算。文章将理论分析与实际应用相结合，为工程数学问题提供了实用解决方案。
全息艺术测试面临实时渲染、交互精度和跨平台兼容性三大挑战。测试需确保60fps帧率、20ms延迟和1cm动作识别精度，通过压力测试、单元测试和自动化兼容性测试实现。采用敏捷测试框架，结合性能测试工具（JMeter）、UAT和CI/CD管道，可降低70%故障率。未来趋势包括AI测试用例生成和云测试平台，需关注5G网络影响。测试是全息艺术用户体验的关键保障，要求从业者持续学习新技术与标准。
做一个好用的 Agent，底层依赖的往往不是什么惊天动地的“屠龙之术”，而是这些看似不起眼的、点点滴滴的细节。在这波大模型落地的早期，我们总是期待有一个“全知全能”的模型横空出世，通过无限大的上下文窗口解决所有问题。我们迷信参数的规模，迷信窗口的长度，仿佛只要模型够强，工程就不再重要。但大模型到目前为止，不是魔法，它只是一个新的计算组件。就像 CPU 需要缓存机制，数据库需要索引策略一样，大模型也
大语言模型的智能源于三个层面：高维空间语义映射将词语转化为向量，使语义关系体现为距离；Transformer架构通过自注意力机制实现全局关联，构建内部世界模型；极致的数据压缩使模型从海量信息中提炼逻辑规律。当参数规模跨越临界点，量变引起质变，模型涌现出类似理解的智能行为，但仍面临幻觉和逻辑一致性的技术瓶颈。
测试架构师角色正从技术专家向质量战略家转型，需构建四大核心能力：技术领导力（测试架构设计、质量效能工程）、工程实践力（精准测试策略、混沌工程）、体系构建力（质量中台架构、标准体系）和战略影响力（质量成本优化、业务护航）。实践路径分三阶段：6-24个月完成自动化框架建设，实现效能突破（如某电商发布周期从天级提升至小时级），最终形成战略价值创造能力。未来将向智能质量工程（AI用例生成、缺陷预测）和云原
文章系统介绍了大模型从语言模型到生成式模型的发展历程，详细解析了Transformer架构、Bert与GPT模型的区别，以及对话式GPT的训练方法。重点分享了模型训练、推理和性能优化的核心技术，包括连续批处理、分块注意力机制、分布式训练等，并结合实践分析了优化策略在显存效率、吞吐量及训练加速中的应用效果，以及roofline模型分析和定位瓶颈等内容。
维度优势限制硬件兼容性广泛支持CPU/GPU，低资源设备友好ARM GPU支持有限延迟GPU推理接近实时，CPU性价比高长音频需分段处理准确率与Whisper一致，多语言鲁棒性强嘈杂环境下WER可能上升注：实际性能需结合具体硬件和输入音频测试。建议使用库并启用量化（如）进一步优化。
这部分内容主要介绍了节点阻抗矩阵在电力系统中的作用以及如何通过导纳矩阵计算阻抗矩阵。此外，还强调了节点之间的自阻抗和互阻抗的定义，以及它们在电力系统计算中的重要性。这些定义为电力系统的负荷流分析、稳定性分析等提供了必要的数学基础。这张图片涉及到电力网络中的节点阻抗矩阵和电路分析的物理意义。图片中展示了一个简单的电路图，并给出了相应的节点电压、节点电流以及阻抗矩阵的表示。
我们将聚焦于李群与李代数如何解决实际问题，涵盖计算机图形学（Computer Graphics）、机器人学（Robotics）和机器学习（Machine Learning）。通过公式推导、具体例子和直观解释，我们将展示这些理论如何转化为高效的算法和优雅的解决方案。
本文将深入探讨PPO损失函数中为什么使用新旧策略的比例，而不是直接使用新策略，以及新旧策略比例与优势值的乘积的意义。为了让内容更直观，我们将通过一个NLP任务的例子（生成对话回复）来解释这些概念。
在短视频行业深耕 9 年，我从最初开发单一账号管理工具，到如今搭建支持上千账号并发的抖音矩阵系统，踩过框架选型的坑、遇过性能瓶颈的坎，也沉淀了一套经过市场验证的底层开发方法论。本文将从四个维度，拆解抖音短视频矩阵系统源码搭建的关键细节，帮开发者避开重复踩坑，快速搭建稳定、高效的矩阵系统。
随着短视频平台（抖音、快手、视频号等）的爆发式增长，短视频矩阵系统已成为企业 / 个人批量运营、多平台分发的核心工具。统一管理多平台账号、批量生成 / 剪辑视频、定时发布、数据汇总分析，大幅提升运营效率。本文将从「环境准备→源码部署→全流程解析→可视化剪辑功能开发」四个核心模块，手把手教你搭建可落地的短视频矩阵系统，所有步骤均附实操命令和代码示例，适合后端 / 全栈开发者直接上手。本文完成了「短视
MiniMind是一个开源的大语言模型训练框架，提供从预训练到推理的全流程解决方案。本文解析其预训练流程的核心技术：1)采用余弦退火学习率调度平衡收敛与精度；2)混合精度训练结合float16前向计算与float32梯度管理加速训练；3)梯度累积技术突破显存限制；4)基于NCCL的分布式训练实现多GPU并行。框架通过模块化设计（参数解析、数据加载、训练循环等）支持高效训练，并确保实验可复现性（随机
LangGraph代表LLM应用开发从线性链式到代理思维的根本转变，通过引入"循环"概念使AI具备自我修正能力。其核心架构包含状态管理(State)、工作单元(Nodes)、决策中心(Conditional Edge)、持久化机制(Checkpointer)和分形扩展(Subgraph)。这一框架打破了传统流水线式开发限制，实现了AI的循环迭代思考，并支持时间旅行和人机协作，为构建复杂智能体系统提
文章系统梳理大模型强化学习算法演进：从经典PPO开始，到GRPO舍弃Value Model降低开销，DAPO改进训练效率与稳定性，GSPO提升序列级别增强MoE训练稳定性，再到SAPO用soft gate实现平滑过渡。解释了大模型训练需先进行SFT及RL的重要性，展示了各算法技术特点与优势，是掌握大模型强化学习的必学内容。
文章对主流AI Agent框架（LangChain、AutoGen、Auto-GPT、MetaGPT和CrewAI）进行了技术分析，包括核心组件、实现原理、技术特点、优缺点及适用场景。详细对比了各框架特点，提供了选择考量因素，并展望了AI Agent框架的未来发展方向，包括更强的自主性、多模态交互等趋势。这些框架为开发者提供了构建智能系统的不同路径，降低了LLM应用开发的门槛。
在学习CRT之前，我们先来了解逆元我们先看定义：对于非零整数ama, mam，如果存在bbb使得a×b≡1modma×b≡1modm，就称bbb是aaa在模mmm意义下的逆元（inverse）。555是333在模777意义下的逆元，3×515≡1mod73×515≡1mod7。在模意义下，我们记上文中的bbb为a−1a ^ {-1}a−1（即aaa的模倒数。
Claude Code团队放弃RAG转向Agentic Search的原因分析：效果更优、解决代码实时更新问题和安全性顾虑。文章对比了代码编辑领域三大技术路线：实时搜索派（Claude Code）、智能索引派（Aider）和混合RAG派（Cursor/Windsurf）。指出RAG本质是"空间换时间"，适合静态知识问答；而Agentic Search适合动态探索任务，两者可根据
摘要：HiPERCalcPro是一款功能强大的科学计算器应用，支持100位有效数字和9位指数运算。它不仅包含基础运算，还提供分数、积分、导数、复数、矩阵等高级计算功能，并能绘制函数图像和3D图表。此外，还具备200多种单位换算、统计分析和随机数生成等实用功能。相比其他计算器，HiPERCalcPro操作界面直观，计算高效快速，高级版后更能满足从学生到科研人员的各种数学计算需求。
在大模型时代，越来越多的企业和个人开发者都在尝试构建属于自己的智能体（AI Agent）。但当你真的开始动手，就会发现“一个能跑起来的Agent”与“一个能稳定落地、可持续演化的Agent系统”，完全是两个层级的事情。
随机矩阵理论在神经网络的研究中起到非常重要的作用，特别是刻画神经网络在不动点处的稳定性。：通过随机矩阵理论，可以研究神经网络的输入输出雅可比矩阵的谱分布，从而实现动态等距法。：通过随机矩阵理论，可以研究神经网络的输入输出雅可比矩阵的谱分布，从而实现动态等距法。：利用随机矩阵理论，可以研究数据协方差矩阵的谱分布，从而设计非线性激活函数，保持数据的协方差结构。：利用随机矩阵理论，可以研究数据协方差矩阵
RAG系统评估四象限矩阵与六大核心指标解析 摘要：本文提出RAG系统评估的四象限矩阵框架，详细解析忠实度、回答相关性、上下文相关性等六大核心评估指标。重点阐述了"检索决定上限，生成决定下限"的评估理念，特别强调忠实度作为企业级应用质量保障的关键指标。通过断言验证、代理问题生成等方法，建立不依赖人工标注的自洽性评估体系，为RAG系统从Demo走向生产环境提供科学的量化评估方案，助
在短视频流量红利持续释放的当下，单一账号的运营已难以满足企业规模化获客需求。短视频矩阵系统通过多平台、多账号协同运营，能显著提升内容曝光效率和商业转化效果。本文将从技术角度出发，详细解析短视频矩阵系统的架构设计、源码部署流程及核心功能实现，帮助开发者快速搭建属于自己的矩阵管理平台。
在之前的学习中，我们探索了各种强大的机器学习算法和技术。然而，要真正深入理解这些算法的内在机制、进行有效的模型选择与调优，甚至进行创新，掌握其背后的数学原理是不可或缺的基石。很多同学可能对数学有所畏惧，但别担心，本篇文章旨在以专业精准且通俗易懂的方式，回顾并深化机器学习中最核心的数学知识——线性代数、微积分、概率论与统计，并通过直观实例将抽象概念与具体的机器学习算法（如 PCA、梯度下降、朴素贝叶
滑动平均滤波（Moving Average Filter）是一种常见的信号平滑技术，广泛应用于信号处理、数据分析等领域。它的基本原理是通过计算数据序列中某个窗口内的数据的平均值来减少信号中的噪声。
线性代数
——线性代数
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