首先，噪点是图像中随机出现的亮度或颜色异常像素（如“雪花点”“颗粒感”），主要由传感器噪声、低光照、压缩失真等引起，表现为图像中随机的亮度，也可以理解为有那么一些点的像素值与周围的像素值格格不入，常见的噪声类型包括高斯噪声和椒盐噪声。这里强调一下，滤波并不代表模糊噪点，滤波是一种技术，不同的滤波会产生不同的效果，比如低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化，所以模糊只是滤波技术产生的一种效果。前面两种滤

与图像旋转里的缩放的原理一样，图像缩放的原理也是根据需要将原图像的像素数量增加或减少，并通过插值算法来计算新像素的像素值，图像缩放提供了五种插值方法，分别是最近邻插值、双线性插值、像素区域插值、立方插值、Lanczos插值，与图像旋转实验中的五个插值方法相同，这里就不再过多介绍，详细可看我之前写的插值方法。在OpenCV中，图片的镜像旋转是以图像的中心为原点进行镜像翻转的，也就是说，水平翻转时，图

这是最简单直接的记忆方式，也是最传统的，它将所有过去的对话消息原封不动地保存在一个缓冲区（Buffer）里，优点是信息完整，不会丢失任何细节；Langchain 中，Index 检索是从“聊天”迈向“知识系统/RAG/Agent”的分水岭，它是将非结构化文档转化为可检索知识的组件体系，它的目标是解决一个问题：如何让大模型“查资料”，而不是“瞎编”，Index 组件就通过向量化+相似度检索，让 LL

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的。它并非一个单独的软件或服务，而是一个开源 Python（和 JavaScript）库，其核心价值在于简化构建复杂 LLM 应用的过程，让开发者能够将 LLM 与外部数据源和计算工具连接起来，创造出功能强大、可交互的智能应用。而在langchain中，组件是关键功能，在构建大模型时会运用各种功能（比如调用模型、管理提示、

我一般是配置的这个环境加上开启 VNC（首先要下载 VNC软件），然后通过给出的 VNC 的账号密码打开VNC后进行连接，这时候点开桌面的终端Terminal，因为矩池云的网盘默认根目录是 /mnt，所以首先要 cd /mnt 到根目录下，然后可以 ls，查看是否显示刚刚上传的 deepseek_train 文件夹，有的话就 cd 进入，没有那就要排查一下原因了。顺便说一下，在终端的时候如果文件有

苯人这次的项目如标题所示，是将 Langchain+Neo4j+Agent 结合的案例，关于电商销售的。随着电商行业的不断发展，平台积累了庞大的用户、商品与交易数据。如何从这些复杂数据中快速挖掘有价值的信息，满足用户个性化的消费需求，已经成为一个重要课题。传统的数据库查询方式操作复杂，用户往往需要专业知识才能获取所需信息，缺乏灵活性与智能化。本项目基于，结合大语言模型的自然语言处理能力，构建了一个

六、Encoder 编码器编码器模块是 Transformer 的输入处理核心，它由词嵌入层、位置编码层以及多个相同结构的编码器子层组成，其作用是词嵌入层负责将离散的 token 映射为连续的向量表示；位置编码用于引入位置信息，使得模型在没有循环结构的前提下仍然能捕捉序列顺序。每个编码器子层内部包括一个多头自注意力机制（用于提取序列中不同位置之间的依赖关系）和一个前馈神经网络（用于增强每个位置的表

这篇主要讲一下Transformer 框架搭建流程，苯人总结了一套：Dataprocess 数据处理 --》Position位置编码 --》Mask掩码 --》MHA多头注意力机制 --》FFN前馈神经网络 --》Encoder编码器 --》Decoder解码器 --》Transformer 模型构建 --》模型训练 --》模型预测。