1. 写在前面这个系列大约有5个多月的时间没有更新了， 这段时间经历了主要是在忙实习的事情，公司里是很难静下心来去阅读西瓜书这样的宝书的，所以呢，一直搁置。而现在回到学校， 算是有一些时间，打算把这个系列接上。虽然这里面的知识比较偏理论，可能给我们的感觉是不太实用，并且写的有些省略，晦涩难懂，对初学者也不是很友好， 但里面有很多重要的思想是我们解决实际问题中会考虑到的，而我之所以想重温一遍，完全是

1. 写在前面这个系列整理的关于GNN的相关基础知识， 图深度学习是一个新兴的研究领域，将深度学习与图数据连接了起来，推动现实中图预测应用的发展。 之前一直想接触这一块内容，但总找不到能入门的好方法，而这次正好Datawhale有组队学习课，有大佬亲自带队学习入门，不犹豫，走起(感谢组织)。所以这个系列是参加GNN组队学习的相关知识沉淀， 希望能对GNN有一个好的入门吧 ????这一篇内容呢叫做图

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1. 写在前面今天的这篇文章是继快速入门数据分析系列的第四篇文章， 快速入门数据可视化， 前面三篇分别是：Numpy快速入门、Pandas快速入门、爬虫快速入门今天呢，讲讲Python进行数据的可视化分析：Python进行可视化分析的库有matplotlib和Seaborn， Seaborn相当于matplotlib更加高级的一个库，两者的关系类似于numpy与pandas的关系（后者比前者...

接下来详细介绍下Anaconda，并在最后给出Jupyter notebook：1.Anaconda是什么？2.如何安装？3. 如何管理包？4.如何管理环境？5.Jupyter notebook如何快速上手？1.Anaconda是什么？Anaconda在英文中是“蟒蛇”，麻辣鸡（Nicki Minaj妮琪·米娜）有首歌就叫《Anaconda》，表示像蟒蛇一样性感妖娆的身体。所有你看下面Anacon

1. 写在前面如果是刚入深度学习的新手小白，可能有着只学习了一点深度学习的理论，也见识到了各种神经网络的强大而不能立马实现的烦恼，想学习TensorFlow，pytorch等出色强大的深度学习框架，又看到那代码晦涩难懂而有些想知难而退，这时候，我觉得有必要掌握一下Keras了，这是个啥？ Keras是高级神经网络API，因为Keras短小精悍，非常适合快速原型制作和神经网络的搭建。在很短的时间内.

1. 写在前面如果是刚入深度学习的新手小白，可能有着只学习了一点深度学习的理论，也见识到了各种神经网络的强大而不能立马实现的烦恼，想学习TensorFlow，pytorch等出色强大的深度学习框架，又看到那代码晦涩难懂而有些想知难而退，这时候，我觉得有必要掌握一下Keras了，这是个啥？ Keras是高级神经网络API，因为Keras短小精悍，非常适合快速原型制作和神经网络的搭建。在很短的时间内.

1. 写在前面这个系列整理的关于GNN的相关基础知识， 图深度学习是一个新兴的研究领域，将深度学习与图数据连接了起来，推动现实中图预测应用的发展。 之前一直想接触这一块内容，但总找不到能入门的好方法，而这次正好Datawhale有组队学习课，有大佬亲自带队学习入门，不犹豫，走起(感谢组织)。所以这个系列是参加GNN组队学习的相关知识沉淀， 希望能对GNN有一个好的入门吧 ????这篇文章是简单的图

1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考我这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆.

本文梳理了AI智能体(Agent)相关的核心概念与演进过程。从语言模型到LLM的转变开始，分析了Agent如何通过记忆(Memory)实现多轮对话，以及通过Function Calling和MCP协议与LLM、工具服务交互。文章对比了LangChain、WorkFlow和Skill的区别，指出Skill可能成为前两者的替代方案。最后总结了Agent的本质是处理不需要智能的固定程序部分，而将模糊逻辑