创建一个聊天机器人，帮助用户生成提示。它将首先收集用户的需求，然后生成提示（并根据用户输入进行优化）。这些功能被分为两个独立的状态，而 LLM 决定何时在这两个状态之间切换。

左手坐标系 vs 右手坐标系2d 坐标系一般来说大家都有默认： x轴朝右，y轴朝向。左手坐标系而对于三维坐标系，一般有两种习俗，左手坐标系和右手坐标系，它们的重点不是在于 z 轴标注的是哪根，而是三个方向的组合，比如之前的[从零开始计算机图形学]系列一直用左手坐标系，为了作图方便，我把 z 轴指向屏幕里。对应关系：right - x指向up - y指向front - z指向但是如果我们把手转90°

pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有：if 'coco' in args.dataset:mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408]std_vals = [0.234, 0.239, 0.242]elif 'imagenet' in args.dataset:mean_val

#include<iostream>#include<string>#include<chrono>voidRun(){for(inti=0;i<1000000000;++i){}}intmain(){autobeforeTime=std::chrono::steady_clock::now();Run();autoafterTime=std::chron

互斥锁std::mutex是一种最常见的线程间同步的手段，但是在有些情况下不太高效。假设想实现一个简单的消费者生产者模型，一个线程往队列中放入数据，一个线程往队列中取数据，取数据前需要判断一下队列中确实有数据，由于这个队列是线程间共享的，所以，需要使用互斥锁进行保护，一个线程在往队列添加数据的时候，另一个线程不能取，反之亦然。用互斥锁实现如下：#include <iostream>#i

#include<iostream>#include<string>#include<chrono>voidRun(){for(inti=0;i<1000000000;++i){}}intmain(){autobeforeTime=std::chrono::steady_clock::now();Run();autoafterTime=std::chron

在这一节中，我们成功地为聊天机器人添加了记忆功能，使其能够记住对话历史并提供更连贯的回答。这是通过LangGraph的检查点功能实现的，它允许我们在每次交互后保存图的状态，并在后续交互中恢复该状态。这种能力对于构建真正智能的对话系统至关重要，因为它使AI能够维持上下文并提供个性化的用户体验。这些功能共同构成了LangGraph强大的状态管理能力，为构建复杂的AI应用奠定了基础。具体情况上一篇文章，

 1.回顾smo前面几节详细的介绍了支持向量机的理论，首先是从线性分类进行引入支持向量机，然后寻找最优超平面，即寻找最大间隔（目的是为了寻找最优超平面），为了解决约束条件引入了拉格朗日因子把约束添加到目标式子中，通过对偶方式把问题转移到求解拉格朗日因子上，同时为了解决离群值问题，引入了松弛变量，最后形式为只含有拉格朗日因子和kkt约束条件，即如下：该方程的解决就是使用SMO算法即Seq...

Yolov5是目标检测中比较经典的模型，学习对其后处理进行解码是非常有必要的。在这里我们仅使用核函数对Yolov5推理的结果进行解码并恢复成框，掌握后处理所解决的问题，以及对于性能的考虑经验之谈：1.对于后处理的代码研究，可以把PyTorch的数据通过转换成numpy后，tobytes再写到文件，然后再到c++中读取的方式，能够快速进行问题研究和排查，此时不需要tensorRT推理也可以做后处理研

从Linux下载下来的工程代码，这里建议直接使用vs系列打开不要用vscode打开，vscode对win下的cmake不友好，主要体现在报错机制无法直接定位，题主的环境是vs2022通过cmake可以快速的进行定位bug，并可以快速解决(vscode 的cmake在Linux下还是比较友好的，但是通常如果在Linux下为什么 不研究makefile呢？这里进行之前需要把protobuf在win10