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从零实现一个最小智能体 Agent:基于 Thought-Action-Observation 的旅行助手

本文介绍了一个手动实现的智能旅行助手Agent项目,通过"思考-行动-观察"循环机制完成旅游建议任务。项目使用Python构建,包含天气查询和景点推荐两个工具函数,通过OpenAI兼容接口调用大模型进行决策。核心流程展示了用户输入"宿松旅游"后,Agent自动完成天气查询、景点推荐并生成最终建议的过程。文章详细说明了项目结构、配置文件、提示词设计、工具函数实

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#python#人工智能#开发语言
Linux vi/vim 编辑器:零基础也能看懂的入门指南

打开 vim 先在命令模式,想写字切输入模式(按 i/a/o),想保存退出切底线命令模式(按:);不管在哪,按 Esc 能回到命令模式,这是 “救命键”;先记高频命令(比如 yy 复制、dd 删除、:wq 保存退出),用多了自然就熟了。刚开始可能会忘命令,没关系,把这篇文章存起来,用到的时候翻一翻,练个两三次就能上手了!

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#linux#编辑器#vim
【MySQL】基于 PHPStudy(小皮)的 MySQL 环境搭建完整教程

小皮(PhpStudy)安装需遵循 “路径无中文 / 空格” 原则,避免安装失败;优先选择 MySQL 8.X 版本,启动后需将存储引擎改为 InnoDB 以支持事务和约束;务必修改 MySQL 默认密码,保障数据库安全,验证方式为通过 phpMyAdmin 登录测试。

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#adb
【MySQL】SQL 核心语法精讲:DDL 数据定义语言全解析

SQL(Structured Query Language)作为程序员与数据库交互的核心语言,是后端开发、数据分析等岗位的必备技能。本文将从 SQL 基础概念入手,重点讲解 DDL(数据定义语言)的核心用法,包括数据库、数据表、字段的增删改查操作,内容通俗易懂,适合零基础入门学习。SQL 全称结构化查询语言(Structured Query Language),是用于实现用户与数据库软件(如 My

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#mysql#sql#数据库
【MySQL】从入门到精通:DML 数据操作语言实战教程(零基础必看)

在上一篇文章中,我们系统学习了 SQL 的基础概念和 DDL(数据定义语言)的核心用法,掌握了数据库、数据表、字段的创建与管理。本文将聚焦 DML(数据操作语言),详细讲解表数据的增、删、改核心操作,结合实战案例帮你快速掌握,同时分享生产环境中的避坑技巧,适合零基础同学学习。DML(Data Manipulation Language)即数据操作语言,核心作用是对数据表中的数据行进行增、删、改操作

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#microsoft
【MySQL】单表约束超详细教程(主键 / 非空 / 唯一 / 默认)

在前几篇文章中,我们系统学习了 SQL 的 DDL、DML 和 DQL 核心用法,掌握了数据库、表、数据的增删改查。但在实际开发中,仅靠数据类型无法保证数据的完整性和有效性 —— 比如学号不能为空且不能重复、姓名必须填写、手机号不能重复等,这就需要约束(Constraint)来实现。本文将聚焦 SQL 中的单表约束,详细讲解主键、非空、唯一、默认约束的语法格式与实战用法,结合案例帮你彻底掌握,让数

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#数据库#sql#oracle
【零基础入门】MySQL 多表操作全解析:外键约束 + 多表查询 + 高级语法

本文系统讲解MySQL多表操作核心知识点,涵盖外键约束、多表查询和高级语法。首先介绍一对多关系中的外键约束原理及实现方式,通过班级-学生案例演示建表、添加外键等操作。重点讲解多表查询的三种连接方式:交叉连接(笛卡尔积)、内连接(交集)和外连接(全集+交集),并结合学生成绩管理系统案例展示实际应用。此外,详细解析子查询和CASE WHEN条件语法,演示成绩等级划分等实用场景。文章还提供连接查询优化、

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#android#mysql#sql
Codex + Image Gen 制作论文答辩 PPT

本文介绍了使用Codex和ImageGen工具自动生成论文答辩PPT的完整流程。首先需准备论文PDF和学校logo,通过Codex读取论文并提炼答辩结构,再基于logo生成视觉方案。核心步骤包括:1)让AI分析论文并规划PPT结构;2)根据logo设计视觉风格;3)生成完整PPT图片页并添加备注。该方法能快速统一风格、简化排版,但仍需人工检查数据准确性。最终PPT兼具专业性与一致性,大幅节省制作时

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#人工智能#深度学习
【机器学习】利用KNN算法进行鸢尾花分类

本次 KNN 实现鸢尾花分类的通用流程,适用于绝大多数分类任务,可牢记:加载数据 → 划分训练/测试集(分层划分) → 特征标准化(KNN必须) → 初始化模型 → 训练模型 → 多维度评估 → 参数优化 → 新样本预测。

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#机器学习#算法#分类
OpenCV 图像直方图详解:从基础计算到自适应均衡化

本文系统介绍了图像直方图在OpenCV中的应用,包括灰度图和彩色图的直方图计算与可视化方法,详细讲解了掩膜的使用技巧及其在局部区域统计中的作用。重点对比了普通直方图均衡化(cv2.equalizeHist)和自适应均衡化(CLAHE)的效果差异,通过完整代码演示了如何利用直方图分析图像亮度分布并提升图像质量。文章还深入解析了cv2.calcHist参数含义、掩膜工作机制以及CLAHE的优势原理,为

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#opencv#人工智能#计算机视觉
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