笔者总结网上关于知识图谱的相关资料并总结了一些基本概念，对于想了解这一概念的读者提供了一个新手入门的视角。

本文介绍了seq2seq模型的原理，并基于seq2seq构建了一个机器翻译系统，通过代码和注释对seq2seq的实际应用进行了较为详尽的分析，对于transformer和LSTM的学习皆有一定帮助，可供读者参考。

你有没有过这样的经历？问 AI 一个稍微复杂点的问题，比如 "小明有 3 个苹果，妈妈又买了两袋，每袋 4 个，现在一共有几个？"，它可能会直接甩给你一个 "11 个"，但你压根不知道它是怎么算的 —— 万一算错了呢？更头疼的是那种需要逻辑推理的问题，比如 "为什么夏天白天比冬天长？"，AI 的回答常常像一团浆糊，让人摸不着头脑。今天咱们就来聊聊怎么让 AI 变得更 "靠谱"—— 没错，就是思维链

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你说的话，AI 真的懂吗？当你对着 Siri 说 “今天天气怎么样”，对着 ChatGPT 喊 “写篇周末游记” 时，你可能没意识到 —— 你已经在玩 “提示工程” 了！提示工程（Prompt Engineering） 就是教你怎么跟 AI “好好说话” 的学问。别以为这是程序员的专利 —— 根据 Google 2024 年的研究，掌握基础提示技巧能让 AI 输出质量提升 30%提示工程（Prom

你说的话，AI 真的懂吗？当你对着 Siri 说 “今天天气怎么样”，对着 ChatGPT 喊 “写篇周末游记” 时，你可能没意识到 —— 你已经在玩 “提示工程” 了！提示工程（Prompt Engineering） 就是教你怎么跟 AI “好好说话” 的学问。别以为这是程序员的专利 —— 根据 Google 2024 年的研究，掌握基础提示技巧能让 AI 输出质量提升 30%提示工程（Prom

你说的话，AI 真的懂吗？当你对着 Siri 说 “今天天气怎么样”，对着 ChatGPT 喊 “写篇周末游记” 时，你可能没意识到 —— 你已经在玩 “提示工程” 了！提示工程（Prompt Engineering） 就是教你怎么跟 AI “好好说话” 的学问。别以为这是程序员的专利 —— 根据 Google 2024 年的研究，掌握基础提示技巧能让 AI 输出质量提升 30%提示工程（Prom

本文介绍了容器技术的起源、原理及Docker的应用。容器技术解决了传统开发中环境重复搭建、资源浪费等问题，通过轻量级隔离实现应用的高效部署。与虚拟机相比，容器共享操作系统内核，启动更快且占用资源更少。Docker作为主流容器实现工具，采用CS架构，通过Dockerfile构建镜像(image)并运行容器(container)。其底层依赖Linux的NameSpace实现资源隔离、Control g

本文介绍了容器技术的起源、原理及Docker的应用。容器技术解决了传统开发中环境重复搭建、资源浪费等问题，通过轻量级隔离实现应用的高效部署。与虚拟机相比，容器共享操作系统内核，启动更快且占用资源更少。Docker作为主流容器实现工具，采用CS架构，通过Dockerfile构建镜像(image)并运行容器(container)。其底层依赖Linux的NameSpace实现资源隔离、Control g

如果你用过智能助手，可能遇到过这种情况：问它 “今天北京的 PM2.5 是多少，适合户外运动吗？”，它可能瞎编一个数字，或者直接说 “适合”—— 因为它既不会查实时数据，也不会结合数据推理。但如果用了ReAct 范式，AI 就会像个靠谱的助理：先想 “我需要查北京今天的 PM2.5 数据”，然后调用天气 API，拿到数据后再分析 “数值大于 100，不适合户外运动”。今天咱们就用大白话聊聊，这个让