ai agent简单实战+模仿学习+强化学习+slam基础

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计算机视觉发展史与图像分类方法概述 本文回顾了计算机视觉发展历程，重点介绍了ImageNet数据集对AI发展的重要作用。文章详细阐述了图像分类的基本原理和数据驱动方法，包括最近邻分类器（L1/L2距离）和k-最近邻分类器的实现与比较。特别讨论了超参数调优和交叉验证方法。最后引入线性分类器概念，解释其数学原理和优势，如计算效率高、参数可复用等特点。文中配有示意图和代码示例，帮助理解不同分类器的实现细

手撕了一个数据库ai agent，拆解了ai agent的工作流程（主要是function call）

文章摘要： 作者分享了自己学习Andrew Ng的Agentic AI课程的心得体会。文章首先解释了Agentic AI的概念及其相较于传统大语言模型的优势，包括处理复杂流程、自主评估修改和自动化工作流三大特点。随后详细介绍了AI Agent的三个核心设计模式：反思（包括基础自省、思考模型和外部反馈三个层级）、工具使用（模型自主调用函数工具）和规划能力。文章还讨论了代码执行的安全问题，强调沙盒环境