LangChain 1.0 引入的中间件（Middleware）机制，是其为了满足生产级应用需求而进行的一项核心升级。它解决了旧版本框架在上下文管理、流程控制和行为定制上不够灵活的问题，让你能够在不修改智能体（Agent）核心逻辑的情况下，精细地控制和干预其运行过程。

前面介绍了LangGraph基本概念，也使用create_react_agent做了简单的实验，如果说create_react_agent是一些图模板，那底层API就指的是允许用户手动去创建这些图的API。采用底层API构建智能体的话要求开发者掌握更加复杂的构建图的语法，但借助底层API，能够更加灵活的完成各类智能体的开发，而且在某些场景下，如实现人在闭环（Human in the loop）或者

定义LSTM模型else:具体解析可参考RNN代码解析唯一的不同这里介绍下，就是RNN没有cell，所以这里需要加上。在模型中，这行代码是对RNN层的最后一个时间步的隐藏状态应用dropout正则化。hidden: 这是RNN层的输出之一，表示隐藏状态。对于每个时间步，RNN会产生一个隐藏状态。如果RNN是多层（n_layers大于1），那么每个时间步的隐藏状态会经过所有的层。因此，hidden的

DeepSeek-OCR以“上下文光学压缩”的理论创新为基石，以轻量部署、高精度解析、全场景适配为核心优势，打破了传统OCR与通用VLM之间的能力鸿沟。它不仅是一款OCR工具，更是多模态时代连接视觉信息与文本知识的关键桥梁，为科研创新、企业数字化转型、个人高效办公提供了强大动力。随着多模态RAG技术的普及，DeepSeek-OCR正成为文档理解领域的“标配引擎”，推动数字化处理迈入“精准理解”的新

系统中有一块 NVIDIA 显卡，型号为 GA100GL（A30 PCIe），设备 ID 为 [10de:20b7]。如果显示了 NVIDIA GPU 信息，则说明驱动安装成功。根据 NVIDIA 显卡，型号为。下载了 NVIDIA 驱动的。使用yum命令清除缓存。使用yum命令安装驱动。

目录一、什么是EDA定义plan二、案例实战1、整体步骤2、实例-python演示1>数据背景2>导入相关的包3>导入数据及数据概览4>变量初探索5>数据切分6>数据质量评估7>变量分析8>数据峰度和偏度8>数据增长变化可视化9>每个变量与目标变量之间的相关性10&...

在AI应用开发领域，Dify作为一款开源的低代码Agent开发框架，正迅速成为开发者和企业的首选工具。它不仅简化了AI应用的开发流程，还提供了完整的应用生命周期管理功能，让开发者能够专注于业务逻辑而非技术细节。Dify的核心优势在于其模块化设计和可视化界面，通过"知识库"、"工具"和"工作室"三大核心功能模块，构建了从基础聊天机器人到复杂工作流的完整解决方案。

根据前面的内容，在对LangChain 1.0有了一定的基础了解之后，对于开发者来说，还需要进一步了解和掌握LangChain Agent必备的开发者套件。分别是LangChain Agent运行监控框架LangSmith、底层LangGraph图结构可视化与调试框架LangGraph Studio和LangGraph服务部署工具LangGraph Cli。可以说这些开发工具套件，是真正推动Lan

LangChain 1.0 引入的中间件（Middleware）机制，是其为了满足生产级应用需求而进行的一项核心升级。它解决了旧版本框架在上下文管理、流程控制和行为定制上不够灵活的问题，让你能够在不修改智能体（Agent）核心逻辑的情况下，精细地控制和干预其运行过程。

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