P-Tuning是一种改进NLU任务的Soft prompts方法，通过可训练的嵌入张量和提示编码器优化提示参数。包含两个版本：P-Tuning v1（2021）使用BiLSTM/MLP编码器，但复杂任务表现欠佳；P-Tuning v2（2023）在每层加入可训练提示，采用多任务学习，性能媲美全参数微调。其核心创新是通过BiLSTM/MLP赋予decoder模型encoder特性，无需改变模型结构

摘要：2023年5月提出的多任务提示调整（MPT）方法通过两阶段学习实现跨任务提示共享。第一阶段通过多任务训练提炼通用提示矩阵，第二阶段通过Hadamard积将通用提示与任务特定低秩矩阵结合来适应新任务。该方法可类比为学生先掌握通用解题技巧，再根据具体学科特点进行针对性复习。相比为每个任务单独学习提示的传统方法，MPT实现了提示参数的高效共享与适配。

2021年提出的Prefix-Tuning是一种参数高效的微调技术，通过在所有层输入前添加可训练的前缀向量来适配下游任务，而不改变模型原有参数。与仅在嵌入层添加提示的Prompt Tuning不同，Prefix-Tuning将前缀参数插入到模型的每一层，使模型能更灵活地适应特定任务。这种方法只需更新少量参数，显著减少了计算资源和存储需求，同时在文本生成等任务中表现出色，实现了多任务适配而无需保存完

本项目是一个整合了web日志聚合、分发、实时分析、入侵检测、数据存储与可视化的日志分析解决方案。聚合采用Apache Flume，分发采用Apache Kafka，实时处理采用Spark Streaming，入侵检测采用Spark MLlib，数据存储使用HDFS与Redis，可视化采用Flask、SocketIO、Echarts、Bootstrap。本文下述的使用方法均面向单机伪分布式环境，你可

摘要：本文介绍了如何使用Python实现邮件和短信的自动化发送。主要内容包括：1) 通过smtplib和email库发送邮件，包括纯文本、HTML格式和带附件的邮件；2) 封装通用邮件发送函数实现复用；3) 介绍通过第三方平台（如螺丝帽）发送短信的方法，包括验证码短信的实现。文章提供了详细的代码示例，帮助读者快速掌握自动化通信技能，提升办公效率。

本文介绍了LangGraph智能体框架的核心结构与实战应用。LangGraph采用状态机模型构建智能体工作流，通过节点（执行单元）、边（控制流）和全局状态（共享数据）三大要素实现复杂流程编排。文章详细解析了如何定义TypedDict状态结构、创建功能节点函数，以及配置条件边实现循环逻辑。实战部分展示了一个三步问答助手案例：1)理解用户意图节点；2)搜索信息节点；3)生成回答节点，演示了从状态定义到

本文介绍了CAMEL框架实现智能体自主协作的两大核心技术：角色扮演和引导性提示。通过心理学家与作家协作创作拖延症电子书的案例，展示了如何让两个智能体在各自专业领域发挥所长。案例详细演示了从任务设定、角色初始化到自动化对话的全过程，包括代码实现关键步骤。该框架能有效实现智能体间的结构化协作，完成单个智能体难以胜任的复杂任务，为多智能体协作提供了实用解决方案。

文章摘要 AgentScope是阿里巴巴达摩院开发的工程化多智能体平台，采用消息驱动架构和组合式设计，具备企业级特性如分布式部署和容错恢复。其分层架构包含基础组件层、智能体基础设施层、多智能体协作层和开发部署层，通过标准化的消息格式实现异步解耦和位置透明。核心创新包括MsgHub消息中心实现灵活路由和持久化，以及智能体生命周期管理。以"三国狼人杀"游戏为例，展示了消息驱动架构如

本文介绍了AutoGen 0.7.4版本的核心机制与实战应用。该版本采用分层架构设计，分为底层基础模块autogen-core和高级接口模块autogen-agentchat，并全面转向异步编程模式。框架通过AssistantAgent（负责任务解决）和UserProxyAgent（负责用户交互与执行）两类核心智能体协作完成任务，并引入Team机制协调多智能体流程。文章以开发"比特币实时

本文探讨了从手动编写智能体脚本到使用主流框架开发的转变过程。文章分析了智能体框架的核心价值，包括提升开发效率、实现模块化解耦、简化状态管理和增强可观测性。重点对比了四种前沿框架：AutoGen（基于对话协作）、AgentScope（多智能体平台）、CAMEL（角色扮演协作）和LangGraph（图结构工作流），通过表格展示了它们的特点差异。这些框架为构建复杂、可靠的智能体应用提供了标准化解决方案，