你好，我是GISer Liu🙂,本文以合成的eICU数据集为例，详细演示了自定义时序数据的预处理流程和基于PyPOTS的SAITS模型进行插补的完整过程。主要有：1. **数据预处理**：加载原始数据，对齐时间步长，划分数据集，标准化特征，创建人工缺失2. **模型训练**：配置和训练SAITS模型，实现高质量的缺失值插补3. **结果应用**：将插补后的数据转换回原始格式，用于下游任务通过这个

本文介绍了YOLOv8实战项目中异构数据集融合的关键技术。主要内容包括：1) 分析VOC与YOLO两种数据格式的核心差异，重点解析了VOC的XML标注结构和YOLO的归一化坐标特点；2) 提出多源数据集整合方案，通过自动化脚本解决类别ID映射冲突问题；3) 详细说明从VOC到YOLO格式的转换流程，包括坐标归一化处理和数据结构重组。该方案能有效提升模型在复杂场景下的泛化能力，为智能零售等实际应用提

🏆🎉🤔本文是YOLO实战的基石篇，详细讲解目标检测数据集制作全流程。文章深入解析VOC和COCO两大基准数据集的结构与标注格式，包括VOC的XML文件组织、COCO的JSON标注体系。重点演示如何将VOC/COCO格式转换为YOLO所需的TXT格式，提供自动化脚本和手动转换两种方法。通过实际代码示例，教会读者下载、解析、筛选和重组数据集，为YOLO模型训练打下坚实基础。适合YOLO初学者和需

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Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、决策并采取行动的系统。与传统的语言模型不同，Agent 不仅仅是一个生成文本的工具，而是一个具备决策能力和执行能力的智能系统。通过与外部环境（如数据库、API、用户交互等）的交互，Agent 可以完成复杂的任务。核心思想：自主性：无需人为干预，独立感知环境并作出反应。灵活性：通过模块化设计，处理多种任务。可扩展性：通过集成更多服务和功能，持续增强能力。交

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，本系列是作者参加DataWhale2025年2月份组队学习的技术笔记文档，这里整理为博客，希望能帮助学习Agent的开发者少走弯路！是一个开源的灵活框架，专注于构建和模拟多智能体系统（MAS）。它提供了一套完整的工具链，支持从智能体角色定义、协作流程设计到复杂环境模拟的全流程开发。其核心优势在于轻量级架构高度可定制化和

ReActAgent是一个结合推理（Reasoning）和行动（Acting）的动态LLM（大语言模型）Agent框架。它的核心思想是通过推理和行动交替进行，以动态的方式完成复杂的任务。简单来说，ReActAgent不仅仅依靠大语言模型单纯地生成回答，而是通过交替推理和执行操作来更有效地完成任务。

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，本系列文章是作者参加DataWhale2025年1月份学习赛，旨在讲解Transformer模型的理论和实践。😲🙂本文将从Decoder（解码器）的角度出发，深入解析Transformer模型在生成任务中的核心机制。我们将重点探讨Decoder的结构设计、信息传递机制以及其在序列生成任务中的关键作用。通过详细分析D

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，这个LLM开发基础阶段已经进入尾声了，本文中我们不介绍更多的理论与知识点，而是通过的分析开源项目的解决方案来帮助各位开发者理清自己开发的思路；在本文中作者将通过个人知识库助手进行学习：通过分析这个RAG应用的开发流程，思路以及业务代码；帮助读者能学会如何规划自己的LLM的应用开发；在当今数据量迅速增长的时代，高效管理和

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者。Zigent是基于Salesforce AI Research团队开发的AgentLite框架改进的智能体开发框架。它专为构建和研究基于LLM的任务导向型多Agent系统设计。