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。

简单的介绍了streamlit的用法,本文将实战DNN回归的用法，后面会更新深度学习的其他算法。

LangChain框架为LLM应用开发提供全流程支持，通过标准化接口（LCEL/Tool/Retriever）降低集成成本，实现模型快速切换。核心组件包括：基础框架LangChain支持模块化构建；LangGraph实现复杂工作流编排；LangSmith提供开发生产可观测性；LangFlow实现低代码可视化开发。该生态覆盖从简单链到多智能体系统的全谱系需求，通过分层架构（LCEL轻量编排↔Lang

MaxCompute-原ODPS是阿里巴巴云独立开发的大数据处理平台。它是一个快速的、基于云的大数据解决方案，支持多个分布式数据存储和处理模型，可以提供海量数据仓库和大数据建模服务。我们主要介绍下怎么在Pycharm上进行使用基本的SQL查询打开PycharmPycharm->preferences ->plugins里面搜索插件，如下图直接installed下...

通过add_conditional_edges方法，我们可以根据某个条件（例如状态中的值）决定是执行一个节点还是另一个节点，从而控制图的执行流程。在编程中，最常见的条件循环结构是while循环，它会在每次循环前检查条件，如果条件为True，则继续执行循环体中的代码，直到条件变为False为止。条件分支是编程中常见的一种控制流结构，它允许程序根据某些条件（如变量的值）决定执行不同的代码路径。简单来说

LangChain框架为LLM应用开发提供全流程支持，通过标准化接口（LCEL/Tool/Retriever）降低集成成本，实现模型快速切换。核心组件包括：基础框架LangChain支持模块化构建；LangGraph实现复杂工作流编排；LangSmith提供开发生产可观测性；LangFlow实现低代码可视化开发。该生态覆盖从简单链到多智能体系统的全谱系需求，通过分层架构（LCEL轻量编排↔Lang

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。

以目前比较热门的开发框架对比来看，LangChain始终保持快速迭代，其社区也是非常活跃，作为一个开发者想要在大模型开发取得更好的进步和成绩，最好是选择当前大家认可度比较高的框架作为开发语言，就像选择开发语言一样，训现阶段应该选择PyTorch，而不是tensorflow。LangChain从大模型角度出发，通过开发人员在实践过程中对大模型能力的深入理解及其在不同场景下的涌现潜力，使用模块化的方式

元素含义是什么？list字段的数据类型✅ Python 内置的类型（列表类型）字段的“附加语义”✅ LangGraph 提供的特殊函数（合并器/reducer），不是 list 的方法接下来我们需要创建一个大模型节点，接收用户的输入，并返回大模型的响应。接下来通过库读取env文件中的API_KEYimport osquestion = "你好，请你介绍一下你自己。你好！很高兴认识你！😊我是Dee

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