Agent是具备自主性、适应性、交互性和功能性的智能体，能感知环境、决策并执行任务。其核心由感知器、知识库、决策引擎（大模型）和执行器构成，依托规划、记忆、工具调用与行动循环（ReAct）实现复杂任务自动化。相比被动的大模型，Agent可主动拆解目标、调用工具、自我纠错，广泛应用于旅行规划、办公自动化、自动驾驶等场景。当前仍处技术成熟度曲线的“失望低谷”，面临稳定性、安全与伦理挑战，但正推动企业流

AttributeError: module 'tensorflow.keras.backend' has no attribute 'set_session'

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传统OCR要么在公式识别时漏写符号，要么在多页处理时卡成PPT，而端到端大模型虽然精准却需要天价算力——直到MonkeyOCR带着"结构-识别-关系"的黄金三角范式出现，用30亿参数（仅为同类大模型的1/24）实现了性能与效率的双重逆袭。它证明：在AI领域，不是所有问题都需要"大力出奇迹"——精准的问题拆解、专业的数据集训练和高效的架构设计，才是突破性能天花板的关键。下一次，当你面对满屏的复杂文档

本篇爬虫主要就是爬取某个网页的数据，并将爬取的数据保存下来！我这里用的是pycharm软件，python版本是3.7.2，其他的版本没有测试过！下面直接放代码，内部有部分代码的注释！然后再对每个部分进行分析！# _*_ coding:utf-8 _*_"""作者：king of kasa内容：爬虫-小练习加油！keep running！ema...

前言本文主要展示如何微调一个预先训练过的AlexNet来对一个新的图像集合进行分类。这个过程也被称为转移学习，通常比训练一个新的网络要快得多，也容易得多，因为你可以使用更少的训练图像将学到的特性应用到新的任务中。要交互式地为转移学习准备网络，请使用深度网络设计器。一、加载预先训练好的网络net = alexnet;命令行窗口输入net = alexnet;然后enter进入。。。上面...

了解RAG与大模型

本文通过LlamaIndex、Ollama和ChromaDB，快速搭建了一套本地私有化RAG问答系统，全程无需云服务，既保障了数据隐私安全，又能高效问答本地文档。该系统适合个人学习、小型团队内部文档查询、专业领域知识库搭建等场景，且具备良好的扩展性，可根据需求灵活优化。

这里主要是基于卷积神经网络的手写字的识别，我是用matlab做的，如果有对卷积神经网络不太熟悉的伙伴可以搜下，网上资源比较多，我这里就不多说了，直接上代码了。%%准备工作空间clcclear allclose all%%导入数据digitDatasetPath = fullfile(’./’,’/HandWrittenDataset/’);imds = imageDatastor...

此外，通过模型蒸馏技术，研究者成功地将DeepSeek-R1的推理能力赋予了小型模型，使其在推理任务上的表现得到了显著提升。推理导向的强化学习：在冷启动数据的基础上，DeepSeek-R1采用了与DeepSeek-R1-Zero相同的强化学习训练过程，专注于提升模型在推理密集型任务中的表现。性能提升：在AIME 2024基准测试中，DeepSeek-R1-Zero的Pass@1分数从最初的15.6