上一节课，我们讲解了 Spring 中支持扩展功能的两种设计模式：观察者模式和模板模式。这两种模式能够帮助我们创建扩展点，让框架的使用者在不修改源码的情况下，基于扩展点定制化框架功能。实际上，Spring 框架中用到的设计模式非常多，不下十几种。我们今天就总结罗列一下它们。限于篇幅，我不可能对每种设计模式都进行非常详细的讲解。有些前面已经讲过的或者比较简单的，我就点到为止。如果有什么不是很懂的地方

作为【推荐系统】系列文章的第二篇，将以“召回”作为今天的主角，会从四个方面来介绍召回的不同算法方式，即基于内容的召回、协同过滤、基于FM模型召回和基于深度学习的方法。一、背景介绍召回是推荐系统的第一阶段，主要根据用户和商品部分特征，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节。这部分需要处理的数据量非常大，速度要求快，所有使用的策略、模型和特征都不能太复杂。下面主要介绍

社区检测（Community Detection）又被称为是社区发现。它是用来揭示网络聚集行为的一种技术。社区检测算法用于评估节点组如何聚类或分区，以及它们增强或分离的趋势。

在实践中，您可以使用不同的 LLM 来生成 Cypher 语句和答案，也可以在单个 LLM 上使用各种提示。到 LLM 中，擅长回答简单的问题。虽然思维链展示了 LLM 的推理能力，但它并不是最用户友好的技术，因为由于多次 LLM 调用，响应延迟可能会很高。使用知识图谱构建 RAG 应用程序可以提高查询效率，尤其是在处理连接的数据时，并且您可以将任何类型的数据（结构化和非结构化）转储到图中，而无需

【知识图谱论文】知识图谱自主构建综述A Comprehensive Survey on Automatic Knowledge Graph Construction【论文精读】A Survey on Knowledge Graphs Representation, Acquisition and Applications

知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并能实现知识的快速响应和推理。

一、联邦学习概念当今的AI仍然面临两个主要挑战。 一是在大多数行业中，数据以孤立的孤岛形式存在。 另一个是加强数据隐私和安全性。 我们为这些挑战提出了一种可能的解决方案：安全的联邦学习。 除了Google在2016年首次提出的联邦学习框架之外，我们还引入了一个全面的安全联邦学习框架，其中包括水平联邦学习，垂直联邦学习和联合转移学习。 我们提供联邦学习框架的定义，体系结构和应用程序，并提供有关该主题

在长文本生成模型中，采用（从 T=0.4T=0.4 逐渐升至 T=0.8T=0.8 ）是一种旨在平衡“局部连贯性”与“全局多样性”的高级解码技巧。以下是对该策略的深度解析、数学实现及工程注意事项：为什么要这样做？（设计动机）在长文本生成中，将温度系数是一种与动态升温策略截然不同的设计哲学。以下是对该策略的深度解析、适用场景及工程要点：为什么选择恒定 T=0.8？

参考：离散型以及连续型随机变量-腾讯云开发者社区-腾讯云。

是一种将指令、脚本和资源组织在特定文件夹中的机制，AI 代理可以动态地发现并加载这些“技能”，从而在执行特定任务时表现得更加出色。您可以将其类比为为一位新员工准备的“入职指南”。传统方法是为每个应用场景构建一个零散、定制化的代理，而 Agent Skills 则允许任何人通过捕捉和共享其程序化知识，为通用代理赋予可组合的专业能力。简单来说，一个“技能”就是一个包含SKILL.md文件的目录，该文件