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网页笔记四步工作流

把网页内容交给 AI 提炼笔记很方便,但它会一脸自信地编造事实,而你往往看不出来。本文介绍一个开源的「网页笔记四步工作流」——把整理、提炼、独立核查、人工确认拆成四个各管一段的 Agent。它的核心不是"更自动",而是"可控的自动化":AI 可以无限地建议,但凡要落地动手,都停在你这道闸前。本项目是在 Axton Liu《Agent OS 的第一课:会分工,才会用 Agent》一文的理念启发下,自

Python 基础 - Str

本文介绍了Python字符串的基本操作和常用方法。

#python#服务器#开发语言
Python 基础 - List

本文介绍了Python列表的核心操作,包括增删改查等基本功能。列表具有可变性、有序性和异构性等特点,支持索引访问和切片操作。常用方法包括:添加元素(append/insert/extend)、删除元素(pop/remove/clear/del)、修改元素(直接赋值或切片)、查询遍历(for循环)以及排序(sort/reverse)。此外还介绍了列表嵌套和统计元素出现次数(count)等操作。

#python#list#windows
Claude Code 接入模型(deepseek、glm)

本文介绍了Claude Code的安装与配置方法。首先通过官方脚本或npm方式安装,然后获取DeepSeek或智谱的API Key。

#人工智能#个人开发
Ollama + Apifox + Chatbox

Ollama 本地LLM部署工具简介 Ollama是一款开源软件,旨在简化大型语言模型(LLM)的本地部署和管理。主要特点包括: 提供预构建模型库(Llama系列、通义千问等) 支持多平台(Mac/Windows/Linux) 资源占用少,支持CPU推理 模型热加载和切换功能 安装过程包含解压安装包、设置系统服务等步骤。用户可通过环境变量修改默认模型存储路径,并支持模型迁移。工具提供丰富的交互命令

#语言模型#人工智能
Python 项目模块化导入配置指南

项目根目录>/├── data/ # 数据文件├── src/ # 业务逻辑模块├── utils/ # 公共工具模块├── pyproject.toml # 【本方案新增】项目元数据与构建配置└── entry.py # 项目入口脚本默认情况下,Python 解释器仅将当前执行目录或标准库路径加入模块搜索路径(sys.path),导致跨目录直接import会触发。本方案通过标准化项目声明 + 开

#python#windows#开发语言
VSCode SFTP 同步流程指南

通过以上 8 个步骤,你可以轻松实现 VSCode 与远程服务器的文件同步。安装扩展→生成配置→填写服务器信息→测试连接。日常使用 uploadOnSave实现自动同步。遇到问题先查看日志),再根据错误类型排查。

#vscode#ide#编辑器 +2
人工智能导论:模型与算法(核心技术)

机器学习是智能体从数据中自动学习知识的一种人工智能方法。其目标是从原始数据中提取特征,学习一个映射函数fff将特征映射到语义空间,寻找数据和任务目标之间的关系。机器学习通常分为三大类:此外,介于监督学习和无监督学习之间还有半监督学习,它依赖于少量标注数据和大量未标注数据。监督学习从标注数据出发,学习一个映射函数 fff。模型的预测结果 f(xi)f(x_i)f(xi​) 与真实值 yiy_iyi​

#人工智能#算法#机器学习 +4
人工智能导论:模型与算法(基础理论)

章节内容核心知识点第2章逻辑与推理命题逻辑、谓词逻辑、知识图谱推理、因果推理第3章搜索求解启发式搜索、对抗搜索、蒙特卡洛树搜索第4章机器学习:监督学习回归分析、决策树、LDA、AdaBoosting、SVM第5章统计机器学习:无监督学习K-means、PCA、特征人脸、LSA、EM算法第6章深度学习前馈神经网络、CNN、RNN、GAN第7章强化学习MDP、策略优化、Q学习、深度强化学习第8章人工智

#人工智能#算法#计算机视觉 +3
Ollama + Apifox + Chatbox

Ollama 本地LLM部署工具简介 Ollama是一款开源软件,旨在简化大型语言模型(LLM)的本地部署和管理。主要特点包括: 提供预构建模型库(Llama系列、通义千问等) 支持多平台(Mac/Windows/Linux) 资源占用少,支持CPU推理 模型热加载和切换功能 安装过程包含解压安装包、设置系统服务等步骤。用户可通过环境变量修改默认模型存储路径,并支持模型迁移。工具提供丰富的交互命令

#语言模型#人工智能
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