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AI Agent应用开发学习——理论部分(一)

文章总结分析了Agent开发的四大工程范式(Prompt/Context/Harness/Loop Engineering)的层级关系与核心差异。

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AI Agent应用开发学习——理论部分(一)

文章总结分析了Agent开发的四大工程范式(Prompt/Context/Harness/Loop Engineering)的层级关系与核心差异。

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Large Language Model(LLM)应用开发学习实践(一)

本文收集总结了常用大模型API调用开发的网址,并简要介绍了阿里云百炼平台与DashScope平台的联系与区别。同时,基于llm(qwen系列)和LangChain框架进行了简单Agent的开发实践。

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AI Agent理论学习(一)

AI Agent理论学习随笔(主要学习了AI Agent的主要技术发展路线、核心组件架构与实践技巧)与学习资料整理

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基于PointNet / PointNet++深度学习模型的激光点云语义分割

本文记录了PointNet/PointNet++点云语义分割深度学习模型应用于电力档段场景的学习实践过程,同时提交了改进后项目代码文件(项目代码逐行注释解析)

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初识p5.js、p5.bezier创意编程程式库与ml5.js人工智能库

本文依次介绍了基于JavaScript开发的p5.js创意编程程式库、p5.bezier拓展库与ml5.js人工智能库,并较为详细地介绍了p5.js的项目代码开发方法。同时,基于网页端给出了一个简易圣诞树绘制的Demo。

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多模态大模型在遥感领域的应用实践

本文探讨了地球信息科学与多模态大模型的交叉融合,重点分析了遥感数据处理面临的四大挑战:数据融合复杂性、跨模态语义理解、模型资源需求及法律伦理问题。文章介绍了阿里巴巴Qwen3-Max和之江实验室GeoGPT等应用实践,包括遥感影像处理和研究方案生成。

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数据仓库与数据挖掘基础知识

数据仓库与数据挖掘技术概述。数据仓库与数据挖掘相辅相成,数据仓库为数据挖掘提供高质量数据基础,数据挖掘则从数据仓库中发掘有价值信息,共同支持管理决策。

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#数据仓库#数据挖掘
基于laspy的点云数据存取及基于Open3D的点云数据可视化

本文针对LAS格式的激光雷达点云数据存储文件进行了深入分析总结并对基于laspy库的LAS文件存取进行了实践。同时,对Open3D可视化点云数据作了简要说明。

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