本文提出SymAgent框架，结合大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)实现复杂推理任务的自主学习。该框架通过Agent-Planner模块提取符号规则分解问题，Agent-Executor模块自动调用工具整合KG和外部信息。创新性地将KG视为动态环境，并引入自学习机制持续优化推理策略。实验表明，在WebQSP等数据集上，SymAgent显著优于基线模型，最高提升37.19%的Hits@1指标，同

本文提出SymAgent框架，结合大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)实现复杂推理任务的自主学习。该框架通过Agent-Planner模块提取符号规则分解问题，Agent-Executor模块自动调用工具整合KG和外部信息。创新性地将KG视为动态环境，并引入自学习机制持续优化推理策略。实验表明，在WebQSP等数据集上，SymAgent显著优于基线模型，最高提升37.19%的Hits@1指标，同

本文介绍了使用Docker部署开源网站流量统计工具Umami的完整流程。作者通过docker-compose配置了Umami v2.19和PostgreSQL数据库，详细说明了环境变量设置和健康检查配置。文章还包含反代配置解决IP定位问题的方法，以及站点跟踪的高级配置选项，如数据标签和回调函数等。最后展示了Umami简洁直观的数据可视化界面，为需要轻量级网站分析的开发者提供了实用解决方案。

摘要： 本文提出RAG-GUI，一种轻量级视觉语言模型（VLM），通过检索增强生成技术提升GUI智能体的性能。该模型采用两阶段训练（SFT+RSF），无需重训练即可适配不同VLM，并在推理时直接利用网页教程作为动态知识库。实验表明，RAG-GUI在3个任务中均优于基线，7B/72B模型在在线基准AndroidWorld上性能分别提升13.3%和10.7%。其创新点包括即插即用设计、自引导微调方法及

摘要： 本文提出RAG-GUI，一种轻量级视觉语言模型（VLM），通过检索增强生成技术提升GUI智能体的性能。该模型采用两阶段训练（SFT+RSF），无需重训练即可适配不同VLM，并在推理时直接利用网页教程作为动态知识库。实验表明，RAG-GUI在3个任务中均优于基线，7B/72B模型在在线基准AndroidWorld上性能分别提升13.3%和10.7%。其创新点包括即插即用设计、自引导微调方法及

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Python：jsonl文件转json文件，并做字段处理

使用pytorch实现一个用于训练CIFAR10的模型，在训练过程中使用CIFAR10的测试数据集记录准确度。训练结束后，搜集一些图片，单独实现对训练后模型的应用代码。

nginx配置目录访问。

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