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Hive SQL数据分析实战(二)

有以下几张数据表,请写出Hive SQL语句,实现以下需求。注:分区字段为dt,代表日期。1、某年度对用户满意度进行调研分析,找出目标人群。参考实现:找出2019年购买商品后又退款的用户select a.user_namefrom(select distinct user_namefrom user_tradewhere yaer(dt)=2019)...

python数据分析实战之AQI分析

1、数据分析的基本流程明确需求和目的数据收集(内部数据、购买数据、爬取数据、调查问卷、其它收集)数据预处理(数据整合、数据清洗、数据转换等)数据分析(描述分析、推断分析、数据建模、数据可视化等)编写报告2、明确需求和目的AQI:空气质量指数,用来衡量空气清洁或污染的程度,值越小,表示空气质量越好。2.1 需求和目的运用数据分析的相关技术,对全国城市空气质量进行研究和分析,...

#数据分析
python数据分析之参数估计实践

1、加载相关库和数据集使用的库主要有:pandas、numpy、sklearn、matplotlib、seaborn使用的数据集:sklearn库中的鸢尾花数据集import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisimport matplotlib.pyplot as pltimpo...

#数据分析
Agent工具调用总失败?我用四层防御把成功率拉到99%

本文探讨了如何提高Agent工具调用的稳定性,从工具调用失败的根本原因出发,构建了四层防御机制。首先指出LLM输出的不确定性是失败主因,包括格式混乱、参数缺失等问题。然后提出完整的工具定义应包含名称、描述和参数模式三要素,强调描述质量直接影响工具选择准确性。文章重点介绍了四层防御策略:Prompt层通过示例引导正确格式;解析层采用宽松正则匹配;校验层利用Pydantic进行参数验证;执行层实施重试

#AI
生产环境Agent避坑指南:Prompt注入防护+流式渲染+并发锁

本文介绍了在生产环境中部署智能路由系统时需解决的三大核心问题:安全防护、流式渲染(SSE协议)和并发初始化竞态条件。针对Prompt注入攻击,提出了三层防护体系(正则过滤、XML标签隔离和System Prompt安全规则),并分析了移除语义检测和输出审计的原因。在流式输出方面,对比了SSE与WebSocket的优劣,设计了四阶段分帧协议(思考开始/结束、内容推送、完成标志)。最后探讨了并发初始化

#AI
不用LangChain!我手写了一个ReAct Agent,50行代码跑通推理+行动闭环

本文介绍了如何手写一个精简版ReAct Agent(仅50行代码),深入解析Agent的核心思考-行动-观察循环机制。主要内容包括:1)ReAct框架的三步循环结构(Thought→Action→Observation);2)代码实现三个关键部分(工具定义、Prompt模板设计、循环执行逻辑);3)重点剖析了prompt拼接的上下文累积机制和停止条件设计。文章揭示了Agent自主决策的本质:通过强

#AI
python数据分析实战之AQI预测

文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1 简单的数据处理2.2 数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1 RFECV4.2 使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1使用临界值进行填充5.2 分箱离散化6 、残差图分析6.1 异方差性6.2 离群点前言:上一篇对AQI进行了分析,这一篇根据对以往的数据,建立一个模型,然后将这种模型应用于未知的数据,来进行AQI的预测。1、...

#数据分析
python数据分析实战之电商交易分析

文章目录1、明确需求和目的2、数据收集3、数据预处理3.1 数据整合3.1.1 加载相关库和数据集3.1.2 数据概览3.2 数据清洗3.2.1 缺失值处理3.2.2 异常值处理3.2.3 多余记录的删除3.2.4 重复值的处理4、数据分析4.1 总体情况分析4.2 各维度分析5、总结1、明确需求和目的通过以往的电商交易历史数据,分析商品销售的总体情况以及不同维度下的销售情况。2、数据收集数据集为

LangChain 的 Chain 不是“链”?我踩了 10 个坑才搞懂 LCEL 的设计哲学

本文深入解析 LangChain 的核心概念 Chain 和 LCEL 设计哲学。Chain 本质是"数据流水线",采用声明式编程方式,通过 LCEL 的管道符 | 连接组件,实现数据自动流转。文章详细拆解了 PromptTemplate 的多角色模板设计、Output Parser 的结构化转换功能,以及 Runnable 接口的统一调用方式。同时探讨了如何通过 LCEL 构建顺序与并行工作流,

#AI
LangGraph 状态机实战:我用 80 行代码搭了一个带记忆的客服机器人

本文介绍了LangGraph框架如何解决Agent开发中的循环工作流问题。文章首先通过案例说明单次调用的局限性,指出真实场景需要多轮交互的循环机制。然后详细解析LangGraph的三大核心组件:State(状态管理)、Node(处理节点)和Edge(流转逻辑),并重点讲解了条件路由的实现方式,让Agent能自主决策流程走向。此外还介绍了状态持久化和流式执行等实用功能,最后通过一个80行代码的客服机

#AI
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