LangChain.js 是一个简化构建智能体和基于大语言模型(LLM)应用的工具库，支持对接多种主流AI平台。本文介绍了其安装配置和基础使用方法。

导 论 ：Hello 各位小伙伴，今天给大家带来零基础入门深度学习第一个小项目—情绪识别。本订阅号作为科普类的公众号，目的就是科普人工智能，无论什么专业只需要掌握了高中数学基础与简单编程就能入门人工智能。好了，接下来开始我们今天的第一个小项目—计算机视觉之情绪检测。本小项目是非常经典的，会了这个项目也就掌握了卷积神经网络的使用。之后自己举一反三也就会人脸口罩识别、性别识别、动物识别、手写数字识别、

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联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦学习作为分布式的机器学习范式,可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从技术上打破数据孤岛,实现AI协

联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦学习作为分布式的机器学习范式,可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从技术上打破数据孤岛,实现AI协

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KL散度KL 散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标，两个分布差异越大，KL散度越大。定义：其中 p(x) 是真实分布，q(x)是目标分布（建模目标分布），如果两个分布完全匹配，那么第一组：数据集为采集100个人的年龄，为以下表格所示，我们使用KL散度去研究最符合的分布类型。age0123456...

相信很多小伙伴和我一开始一样，对SpringBoot的注解了解只是一知半解，只知道注解仅仅是作为一个标识，并继承自Annotation这一接口，使用@interface定义。但是对于注解具体的实现逻辑却找不到代码去看，因此本篇博客就详细来讲清楚SpringBoot自定义一个功能复杂的注解。

精讲深度优先搜索，模板即是思想，用模板无难题！

JSON Web Token (JWT)是一个开放标准(RFC 7519)，它定义了一种紧凑的、自包含的方式，用于作为JSON对象在各方之间安全地传输信息。该信息可以被验证和信任，因为它是数字签名的。什么时候你应该用JSON Web Token？Authorization (授权) : 这是使用JWT的最常见场景。一旦用户登录，后续每个请求都将包含JWT，允许用户访问该令牌允许的路由、服务和资源。