Bagging和Boosting 概念及区别　　Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1、Bagging (bootstrap aggregating)Baggin

摘要：本文介绍了基于RAG（检索增强生成）技术的大模型应用开发实践，分别使用SpringAI、LangChain和LangGraph三种框架实现。通过整合智谱AI的LLM模型、向量检索和对话记忆功能，构建了能够解决大模型幻觉、私有数据训练和实时知识更新问题的RAG系统。文章详细展示了各框架下的项目结构、核心代码实现（包括向量检索、对话记忆管理和结构化输出）以及运行方式，该方案为开发者提供了从零构建

文章摘要：现代大语言模型的Prompt已从简单文本演变为复合执行契约，包含行为规则、工具能力、记忆状态、检索知识和输出约束等要素。SpringAI采用隐式强类型方式，通过Advisor自动注入上下文，适合企业开发；而LangChain以显式函数式风格实现相同功能，更适合研究场景。结构化输出确保了类型安全，工具调用从指令式转为能力声明式。这标志着Prompt Engineering已发展为Promp

摘要：本文介绍了基于RAG（检索增强生成）技术的大模型应用开发实践，分别使用SpringAI、LangChain和LangGraph三种框架实现。通过整合智谱AI的LLM模型、向量检索和对话记忆功能，构建了能够解决大模型幻觉、私有数据训练和实时知识更新问题的RAG系统。文章详细展示了各框架下的项目结构、核心代码实现（包括向量检索、对话记忆管理和结构化输出）以及运行方式，该方案为开发者提供了从零构建

便于你对照 Spring AI / LangChain / LangGraph 理解。与简单的字符串不同，Prompt 不只是文本，而是。，帮助你清晰地看到它们之间的相同点与差异，并与。用于维护短期或长期上下文（如对话历史）。来表示 LLM 调用、工具执行与控制流。与 Prompt Engine 深度集成。线性或分支执行步骤，本质上是一个。适合复杂、多步骤、可复用的工作流编排。基于 LLM 的决策

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征

K-Means算法。原理上来讲，K-Means算法其实是假设我们数据的分布是K个sigma相同的高斯分布的，每个分布里有N1，N2……Nk个样本，其均值分别是Mu1，Mu2……Muk，那么这样的话每个样本属于自己对应那个簇的似然概率就是这个套路我们就很熟悉了，下面就是取对数似然概率，要求似然概率的最大值，给它加个负号就可以作为损失函数了，考虑到所有簇的sigma是相等的，所以我们就可到了K-Mea

(一）Vue单向绑定<div id="app">{{ message }}</div><script>new Vue({el: '#app',data: {message: 'Hello Vue.js!'}})</script>vue动态绑定一个变量的值为元素的某个属性的时候，会在变量前面