TensorFlow稀疏张量（SparseTensor）是处理含大量零值数据的高效方案，通过仅存储非零值坐标和值来节省资源。文章详细介绍了SparseTensor的COO编码格式（包含indices、values和dense_shape三个核心组件）、基本使用方法（构造、属性访问、运算）及关键注意事项（索引顺序处理、显式零值避免等）。特别强调了稀疏张量适用于超稀疏数据（如NLP、CV领域），而密集

本文对比了TensorFlow中的RaggedTensor和SparseTensor两种张量类型。RaggedTensor用于处理可变长度/嵌套结构数据，存储无冗余空位，运算按实际元素数计算；SparseTensor则用于压缩存储固定形状但大部分值为空的数据，运算等价于密集张量。通过收纳工具比喻和实例演示（如concat和reduce_mean运算），展示了二者的本质差异：RaggedTensor

摘要： 本文详细介绍了如何手动为LangChain链添加对话记忆功能，通过ConversationBufferMemory存储对话历史，并利用LCEL（LangChain表达式语言）实现内存管理。关键步骤包括：初始化模型、提示模板和内存组件，构建包含内存加载的链，以及每次调用后手动保存对话记录。文档强调了三项核心原则：必须手动保存内存、组件间需格式兼容（消息对象与占位符匹配）、数据流需明确传递对话

用法和普通Tensor完全一致，学习成本低；保留RaggedTensor的可变长度结构，无冗余补0，计算效率高；支持广播规则，覆盖绝大多数基础数学/比较场景。只要普通Tensor能做的运算符操作，RaggedTensor都能做，且结果保持行长度不变。

本文全面介绍了LangChain中RunnableWithMessageHistory工具的使用方法，从基础到进阶应用。主要内容包括：1）核心概念解析，说明该工具能为链添加对话记忆功能；2）基础用法演示如何实现内存存储的临时记忆；3）进阶用法展示通过Redis实现持久化存储；4）关键补充讲解不同输入输出类型的适配场景。文章采用"步骤+代码+注释"的方式，详细展示了从简单对话到复

RaggedTensor采用"扁平存储+行分区"的编码结构，将不规则数据高效存储为扁平张量(values)和分区规则(row_partition)。核心原理包括四种行分区编码方式：row_splits(拆分点)、value_rowids(行索引)、row_lengths(行长度)和uniform_row_length(均匀长度)，各适用于不同场景。对于多维不规则数据，通过嵌套R

摘要： Web应用防火墙（WAF）中，AI/ML技术通过异常流量检测（如自编码器）、恶意Payload识别（CNN/LSTM）、攻击分类（XGBoost）等方案，有效应对未知威胁和变形攻击。结合用户行为分析（LSTM）与误报优化（主动学习），提升防御精准度。落地工具涵盖Scikit-learn、TensorFlow（模型训练）、Hugging Face（NLP处理）及TensorRT（部署加速），

本文介绍了基于大模型API实现用户意图识别的完整流程。首先需要定义清晰的意图分类体系，确保分类互斥且覆盖核心场景。核心步骤包括设计精准Prompt（包含任务目标、意图列表、输出格式和示例）、调用大模型接口（以OpenAI和通义千问为例演示代码实现），以及解析返回结果。关键要点是：通过结构化Prompt引导大模型输出JSON格式结果，设置低temperature保证稳定性，并添加示例提升准确率。该方

摘要： AI/ML技术显著提升了WAF的防御能力，通过异常检测、恶意Payload识别、攻击分类、行为分析和误报优化五大方案，解决传统规则引擎的痛点。异常检测采用无监督学习（如孤立森林、自编码器）识别0day攻击；Payload识别利用NLP模型（如BERT）对抗编码混淆；攻击分类通过XGBoost/Transformer实现精准归类；行为分析使用LSTM建模用户会话异常；误报优化依赖半监督学习减

本文详细介绍了 Keras Sequential 模型的两种创建方式（一次性定义和增量添加）及层的管理方法。主要内容包括：1）通过层列表或 add() 方法构建模型；2）使用 layers 属性访问和操作层；3）用 pop() 移除最后一层；4）模型和层的命名规范及其重要性。文章还提供了完整示例，展示了如何综合运用这些操作，并总结了关键注意事项，如输入形状推断和层名唯一性等。这些知识是使用 Seq