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一篇文章搞懂二叉树

拿中序来说,拿到这棵树,第一个节点也就是根,但是不会访问他的值,因为中序访问就是先访问左子树,对于A这棵树而言,左子树是以B为根的子树,但是这时候不能访问B的值,因为对于B而言,D才是B的左子树,对于D而言,左子树为空,返回NULL(这也就是中序第一个NULL的来源)。什么意思呢,就是如果这个节点有子节点,也就是该节点的孩子,就让这个节点的左孩子指针保存孩子的地址,如果该节点没用孩子,就指向空,如

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#数据结构#c语言#算法
python全栈-vue框架

发送按钮data() {return {count: 0,},methods: {this.$emit('onclick',this.msg) // 第一个参数是父级调用的方法名称,第二个参数是我们给父级的数据

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#python#vue.js#开发语言 +1
Selenium 使用指南:从基础到反爬虫的实践

Selenium相当于是一个机器人。可以模拟人类在浏览器上的一些行为,自动处理浏览器上的一些行为,比如点击,填充数据,删除cookie等。chromedriver是一个驱动Chrome浏览器的驱动程序,针对不同的浏览器有不同的driver。用selenium做爬虫,有时候会遇到需要模拟鼠标和键盘操作才能进行的情况,比如单击、双击、点击鼠标右键、拖拽、滚动等等。而selenium给我们提供了一个类来

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#selenium#爬虫#测试工具 +1
我为什么要使用Ollama配置通义千问大模型

Ollama是一个简化本地大模型部署的开源平台,支持多种操作系统和主流开源模型(如Qwen、Llama)。其核心优势包括:一键式环境配置、内置模型市场、灵活的资源占用(支持0.5B到70B参数模型)。安装可通过官网下载或命令行自定义路径,支持修改模型存储位置避免占用系统盘。用户可自由选择不同规模的模型版本(如通义千问300MB到数GB不等),下载后即可快速验证使用。Ollama显著降低了本地AI模

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#Ollama
LangChain大模型服务集成指南:面向AI应用开发者

作为 AI 应用开发者,选择合适的大模型服务是构建高质量应用的关键。本文将详细介绍如何接入主流大模型,包括免费额度、注册方式和完整的代码示例。

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#人工智能
现有项目智能体加持:从天气查询功能到大模型工具封装

普通函数 → 添加 @tool 装饰器 → 编写详细文档 → 绑定到智能体 → 大模型自动调用。

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#爬虫
LangChain工具调用深度解析:为何它成为大模型应用的首选框架

为什么 LangChain 能成为最受欢迎的大模型应用框架?核心原因之一在于它对**工具调用(Tool Calling)**的完美封装。本文将深入剖析 LangChain 如何让大模型"学会"使用工具,并解释为什么这种设计如此强大。

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#服务器#oracle
Agent_RAG_智能食谱推荐系统

基于关键词的传统搜索难以理解用户的真实意图,例如用户输入"简单家常菜"时,系统无法准确判断用户对烹饪难度、食材获取便利性的隐含需求。架构的智能食谱推荐系统,通过多智能体协作和检索增强生成技术,实现了从自然语言/图片输入到精准食谱推荐的全链路闭环。:完整实现了从数据向量化、向量检索到结果重排序的全流程,解决了大规模知识库的高效检索问题。:海选评委负责数量检索,毒舌评委负责质量评价,两者结合既保证了召

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