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摘要： FunctionCall是大模型调用外部工具/函数的核心技术，解决模型知识滞后和无法操作外部系统的问题。其流程包括意图识别、参数生成、函数执行和结果整合。主流实现方案有三种：商用模型原生调用（稳定）、Prompt模拟调用（低成本）和业务微调调用（高精度）。FunctionCall是智能Agent的基础能力，Agent通过多轮调度、任务规划和记忆管理实现复杂任务，而FunctionCall仅

我们聊了OpenFeign的概述、为什么会使用Feign代替Ribbon、Feign和OpenFeign的区别、以及详细的OpenFeign实现声明式客户端负载均衡案例。在一些业务场景中，微服务间相互调用需要做鉴权，以保证我们服务的安全性。即服务A调用服务B的时候需要将服务B的一些鉴权信息传递给服务B，从而保证服务B的调用也可以通过鉴权，进而保证整个服务调用链的安全。本文我们就讨论如果通过open

java程序员面试自我介绍：我叫XXX，今年21岁，毕业于XX解放军信息工程大学计算机科学与技术专业，拥有扎实的Core Java基础，良好的编程风格;熟悉JSP+Servlet+JavaBean模式的WEB开发;熟悉Struts,Hibernate，Spring等开源框架，了解EJB; 熟悉Tom…面试自我介绍是Java程序员求职者面试前必练的内容，也是Java程序员求职面试中的重要一环。本文为

主要操作为pom文件中的starter-web，以及引入新的依赖，具体的pom文件如下所示，在maven对应的根pom中引入新版tomcat版本号。我们项目有一个common模块，他统一引入starter-web模块，我们修改此处即可，其他引用模块则自动更新。的dependences树状依赖，查看依赖关系，此处我已经修改完了所以展示的页面也是修改完之后正确的。版本已经修改了，但是还是启动一下服务确

摘要：深度学习作为人工智能的核心分支，通过多层神经网络实现自动特征提取，在计算机视觉、自然语言处理等领域广泛应用。与传统机器学习相比，深度学习能自动处理高维非结构化数据，但依赖大量计算资源且可解释性较差。主要模型包括CNN、RNN、Transformer等，分别适用于图像、序列数据等不同场景。深度学习经历了从理论探索到爆发式发展的历程，当前以生成式AI为代表进入快速发展阶段。掌握线性代数和微积分是

《新闻文本分类实战：从TF-IDF到子词嵌入的技术演进》对比分析了传统机器学习（RandomForest+TF-IDF）与深度学习（FastText）两种文本分类方案。实验显示，FastText在准确率（92% vs 73%）、训练速度（60秒 vs 30秒）和模型大小（80MB vs 150MB）方面全面占优，特别适合生产环境部署。文章深入剖析了两者的技术原理，包括TF-IDF的高维稀疏特性与F

【摘要】在多分类任务中，准确率（Accuracy）容易因类别不平衡产生误导。本文解析三种关键评估指标：Macro平均（平等对待每个类别，适合关注小类别的场景）、Micro平均（平等对待每个样本，反映整体准确率）和Weighted平均（按样本数加权，折中方案）。通过混淆矩阵分析单类别指标（精确率、召回率、F1）后，演示如何聚合为全局指标。提供Python代码示例和决策树，指导根据业务场景选择指标：医

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摘要：迁移学习是NLP领域的核心技术，通过预训练模型（如BERT、GPT）和少量标注数据微调，可快速完成特定任务。主要分为直接使用预训练模型和基于微调两种方式，其中Transformer架构的三大类模型（Encoder-only、Decoder-only、Encoder-Decoder）适用于不同场景。HuggingFace的Transformers库提供了便捷工具，而中文情感分析案例展示了迁移学