本文介绍了简易RAG（检索增强生成）系统的搭建流程。RAG系统通过检索本地文档相关内容，增强提示词，再生成回答，解决AI幻觉和知识过时问题。主要步骤包括：1）文档加载与分块处理；2）文本向量化并存入向量库；3）用户提问时进行相似度检索；4）构造提示词后由大模型生成答案。文中提供了Python代码示例，涵盖文档分块、向量嵌入、相似度检索和答案生成等关键环节，展示了如何利用轻量级工具（如FAISS、C

MATLAB(图像类型的转换)

PassengerId: 乘客IDSurvived: 是否生存，0代表遇难，1代表还活着Pclass: 船舱等级：1Upper，2Middle，3LowerName: 姓名Sex:性别Age: 年龄SibSp: 兄弟姐妹及配偶个数Parch:父母或子女个数Ticket: 乘客的船票号Fare: 乘客的船票价Cabin: 乘客所在的仓位（位置）Embarked:乘客登船口岸。

尝试使用线性回归模型通过已有的数据来预测股票收盘问题

PassengerId: 乘客IDSurvived: 是否生存，0代表遇难，1代表还活着Pclass: 船舱等级：1Upper，2Middle，3LowerName: 姓名Sex:性别Age: 年龄SibSp: 兄弟姐妹及配偶个数Parch:父母或子女个数Ticket: 乘客的船票号Fare: 乘客的船票价Cabin: 乘客所在的仓位（位置）Embarked:乘客登船口岸。

在图像的采集、传送和转换过程中，会添加一些噪声，表现为图像模糊、失真和有噪声等。图像复原就是尽可能恢复退化图像的本来面目，沿用图像退化的逆过程进行处理。图像复原技术是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，得到质量改善的图像。图像复原技术主要包括图像的噪声模型、图像的滤波模型及常用的图形复原方法。

在逻辑分类的代价函数的推导过程中使用了最大似然估计，但最大似然估计求的是最大值，而代价函数求得是最小值，因此只差一个负号，这里的代价函数其实是一个交叉熵。除了梯度下降算法，还可以使用BFGC(变换度法)、L-BFGS(限制变尺度法)，这些算法的优点是可以自动选取好得学习率，通常比下降算法要快的多，但也比较复杂。2、针对二分类问题，采用matlab编程，得到分类结果，实验通过程序，分析，加深对逻辑回

图像分割是将一幅数字图像分割成不同区域，在同一区域内具有在一定的准测下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别，主要包括边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术。