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Mac 从零开始配置 VS Code + Claude/Codex AI 协同开发环境教程

在这之前,我从未用过mcp,只用过最原始的 vs code插件,codex gemini Claude 的官方插件。我的claude 是 官网pro订阅(Google pay付款),codex是 一刀gpt team (贝宝付款)以下教程基于mac的vs code,如果你是windows,那么这个教程并不适用。简单说一下需要什么:算了,什么都不需要,需要一颗探索的心。慢慢摸索,通宵在我的mac上面

#macos#人工智能#AI +1
AI Agent记忆模块应用与实践

当需要信息时,将当前查询也转化为向量,在向量数据库中进行相似性搜索(Similarity Search),找到最相关的记忆片段,并注入到当前 Prompt 中。记住之前的对话上下文,避免用户重复信息,使 Agent 具有状态,能够跨越多次交互保留和回忆信息。它们一个管“当下”,一个管“过去”,相互协作,共同构成了Agent完整且强大的记忆能力,并且。,将详细的短期记忆压缩成简洁的长期记忆要点存入向

#人工智能
基于大模型的AI Agent规划模块详解

规划模块是AI Agent的“大脑决策中心”,负责将复杂任务分解为可执行的子任务序列,并动态调整执行策略。它使Agent能够处理多步骤、需要推理的复杂问题。

#人工智能#AI
大模型AI Agent开发框架LangChain1.0

LangChain 在 1.0 版本中,将所有 Agent 的创建方式统一为了一个入口——create_agent()。它取代了旧版本中的 create_react_agent、create_json_agent、create_tool_calling_agent 等多种分支函数,真正让开发者用一行代码即可创建任何类型的智能体。在 LangChain 0.x 时代,框架内的 Agent 系统经历了

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#人工智能#AI
如何通过AI获取微信聊天记录克隆一个你自己:做自动化智能客服(1)?

不仅实现了对微信群内关键内容的快速抓取,还能精准总结特定成员在某段时间内的发言,真正解决了“重要内容被埋没”的痛点。目前通义千问 Qwen3 模型不仅可以在阿里云百炼平台上直接体验模型,智能体和工作流内也已接入 Qwen3 模型,可以将 Qwen3 结合知识库,插件,MCP 能力,创建更强大的 AI Agent。可以看到,他先调用了时间,然后再群聊中筛选了记录,成功的总结了大佬的语录,并且进行了一

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#人工智能#微信#自动化 +1
OpenClaw 自定义 API 集成指南(适用于技能和插件)

您可以将几乎任何REST API、CLI工具、SaaS平台、数据库、Webhook源或内部系统连接到您的代理。大多数 SaaS 集成都属于这一类:GitHub、Stripe、天气 API、航班跟踪器、CRM 端点、内部仪表板。,以便理解网关、代理、工具和模型层。中描述的 systemd 生产环境设置进行操作,则您的 Gateway 已经支持插件加载。代理程序仅在需要时加载该文件,即使您安装了许多技

#人工智能#自动化
机器学习平台整理

AirFlow/NiFi/MLFlow/KubeFlow进展:https://blog.csdn.net/chenhuipin1173/article/details/100913909。cube开源一站式云原生机器学习平台:https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/123619334。支持的训练架构-https://www.k

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#机器学习#人工智能
16个顶级计算机视觉算法库

TorchVision是PyTorch库的一个扩展库,TorchVision拥有计算机视觉中最常见的图像转换功能,还包含计算机视觉神经网络的数据集和模型架构以及常见数据集。它包含数学库、并行算法库、图像和视频库、通信库和深度学习库,可用于各种任务,例如:人脸识别、图像处理、3D图形渲染等。Keras是一个基于Python的开源软件库,对初学者来说特别易用,它允许快速构建神经网络模型,是一个模块化的

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#计算机视觉#算法#人工智能
基于k8s的Python的分布式深度学习训练平台搭建简单实践

本文介绍了在Kubernetes环境下搭建分布式深度学习训练平台的全流程。首先详述了Kubernetes集群的部署和验证方法,包括网络插件安装和工作节点添加。其次讲解了深度学习环境的容器化配置,包括Docker镜像构建和Kubernetes资源分配。重点展示了TensorFlow和PyTorch两种框架的分布式训练实现方案,涵盖代码编写和Kubernetes Job配置。最后提供了监控工具选择和性

#kubernetes#python#分布式 +3
2025年最佳的17个AI向量数据库推荐~

在现实世界中,团队可能需要处理并非整齐地排列成行和列的数据。当处理照片、视频和自然语言等复杂的非结构化数据时,这种情况尤为常见。这时,矢量数据库就派上用场了。哪个矢量数据库最适合您的项目?目前市场上领先的矢量数据库有哪些?深入了解我们对市场上 17 个最流行的矢量数据库的概述,了解您的选择并为您的项目挑选最佳工具。要点总结什么是向量数据库?几年前首次出现,旨在为基于神经网络的新一代搜索引擎提供支持

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#人工智能#数据库#AI
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