RAG 是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）的缩写，是一种结合信息检索与大模型生成能力的技术框架。它的核心思想是：在让大模型回答问题或生成内容前，先从外部知识库中检索出相关信息，作为上下文输入给模型，从而提升回答的准确性、时效性和可解释性。

是一个基于LangGraph和架构实现的智能求职助手系统。它通过中央调度器协调多个专业 Agent，帮助用户完成从简历分析、岗位搜索到求职信生成、企业调研的一站式求职辅助流程。README 中提到，该项目参考了，并在此基础上结合实际需求进行了重新整理和优化。结合 README 内容，我觉得这个项目比较值得参考的地方主要有以下几点。整体来看，这个基于 LangGraph 的多智能体求职助手项目想学习

通过本次数据挖掘的K-means聚类算法实验，了解了k-means算法的实现过程及基本方法。k-means算法的优点为原理易懂、易于实现，当簇间的区别较明显时，聚类效果较好。缺点为当样本集规模大时，收敛速度会变慢；对孤立点数据敏感，少量噪声就会对平均值造成较大影响；k的取值十分关键，对不同数据集，k选择没有参考性，需要大量实验。

1、查看北京二手居民住房的分布价格情况，Part 1- 数据读取和预处理；2、理解变量、数据选取、重复值缺失值处理，Part 2 - 北京市房源分布；3、数量、单价、总价，Part 3 - 各城区房源分布，Part 4 - 各城区房价分布；4、单价分布、总价分布、高价Top15小区、低价Top15小区，Part 5 - 各城区房源面积分布；5、全市平均面积分布、各城区平均面积分布、各城区总面积分布

本文综述了多模态大型语言模型（MLLMs）的最新进展，探讨了其基本架构、训练策略、评估方法以及面临的挑战和未来研究方向。MLLMs结合了大型语言模型（LLMs）和大型视觉模型（LVMs）的优势，通过模态编码器、预训练LLM和模态接口实现多模态信息的接收、推理和输出。文章强调了MLLMs在细粒度支持、模态支持、语言支持和特定场景应用方面的扩展。同时，指出了MLLMs在处理长上下文信息、遵循复杂指令、

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通过本次数据挖掘的预处理实验，了解了数据预处理的方法和主要步骤，依靠在教材的基础上查询网上的资料，学习了相关数据预处理的算法过程，并完成了对数据预处理方法的具体案例实现，基本掌握了数据预处理的主要过程，为未来的数据挖掘提供准备过程。附：源代码（1）缺失值处理#查看缺失值2、删除缺失值dropna# 删除缺失值 - dropna3、填充/替换缺失数据 - fillna、replace#用0来填补缺失

掌握 BP 神经网络的结构和运行机制，设计实现 BP 神经网络实现分类任务。

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