9. LangChain4j + 整合 Spring Boot @目錄9. LangChain4j + 整合 Spring BootLangChain4j + 整合 Spring Boot 實操最后： LangChain4j 整合 SpringBoot 官方文檔：https://docs.langc ...

簡介 MCP（全稱為Model Context Protocol，模型上下文協議）是一種面向大模型交互過程的通用上下文協議標準。其核心目標在于為模型構建一個結構化、可控、可擴展的語義執行環境，使語言模型能夠在統一的上下文管理體系下進行任務調度、工具調用、資源協作與狀態保持，從而突破傳統Prompt ...

1. 機器人表演者與藝術家 1.1. 在人類歷史的宏大畫卷中，藝術與娛樂一直是我們內心欲望、恐懼和抱負的映照 1.2. 音樂、舞蹈和戲劇表演中的機器人不再是科幻的虛構，而是正在重塑藝術表現形式的嶄新現實 1.3. 機器人表演者和藝術家正在通過引入新的表現形式和合作方式，徹底革新娛樂行業 1.3.1. ...

真正貼近人類的智能體，關鍵在于擁有 “記憶能力”。就像人與人相處時，我們會記住對方的喜好、過往的交流細節，并以此調整后續的溝通方式；具備記憶的智能體，同樣能在與用戶的互動中，主動留存對話信息、記錄關鍵需求，甚至沉淀用戶偏好，進而在未來的交互中給出更精準、更貼心的響應。 本篇實踐指南，就將聚焦如何基于 ...

1. 提升賓客體驗 1.1. 長久以來，酒店一直是舒適與奢華的港灣 1.1.1. 機器人正在重新定義服務藝術 1.2. 在酒店業中，賓客體驗至關重要 1.3. 溫暖的歡迎、個性化的服務、對需求的預判—將一次普通入住轉變為非凡體驗 1.4. 人形機器人通過提供個性化、高效且貼心的服務，提升了賓客體驗 ...

如何提升向量檢索性能，實現300%的效率提升？本文通過某游戲公司的向量數據庫應用實踐及技術優化步驟詳解，帶大家了解向量數據庫的檢索性能調優 ...

1. 教育行業 1.1. 教育是社會進步的基石，是指引后代走向啟蒙與創新的明燈 1.2. 人形機器人通過使學習互動化、沉浸化、趣味化，革新了教學方法 1.3. 借助技術創造兼具教育性與吸引力的體驗，培養學生成為主動學習者和批判性思考者 2. 個性化學習體驗 2.1. 傳統課堂往往采取“一刀切”的教學 ...

目錄一、矩陣的意義二、矩陣的行列式二階行列式三階行列式N階行列式行列式特征A. 行列式 > 0B. 行列式 < 0C. 行列式 = 0三個定理三、矩陣的逆求解方法計算示例行變換應用案例四、小試牛刀代碼示例五、小結 在電影奇異博士里面，空間可以根據能量被無限扭轉，以至于在電影院里面看的時候容易暈頭轉向 ...

前言 隨機森林的出現，是為了解決決策樹對訓練數據過擬合的問題而出現的。決策樹在訓練的工程中，可以讓每一個葉子節點的不確定性降為0（即熵或者基尼指數為0），這樣做可能把訓練數據中的偶然性、異常值或噪聲也當成了“規 律”去學習了 對于復雜高維的數據，隨機森林的算法可以更好的泛化能力 開始探索 sciki ...

用Python+React打造一個開源的AI寫標書智能體~ 完整代碼已開源 代碼很多，文章只放主要代碼和提示詞，完整代碼可以查看開源項目 Github： https://github.com/yibiaoai/yibiao-simple Gitee： https://gitee.com/yibiao ...

本文聚焦多模態大語言模型（MLLMs）在文檔問答（DocQA）任務中的性能提升，提出無需改動模型架構或額外訓練的結構化輸入方法，通過保留文檔層次結構與空間關系（如標題、表格、圖像位置）優化理解能力。研究發現，傳統無結構OCR輸入導致注意力分散，性能下降，而 LaTeX 范式結構化輸入顯著提升表現。注... ...

1. 制造行業 1.1. 長期以來，機器有節奏的嗡鳴聲和裝配線精心編排的運作，一直是制造業的核心特征 1.2. 一場新的交響樂正在奏響—它不再僅僅由鋼鐵和蒸汽機構成，而是由人工智能和人形機器人共同譜寫，它們正在重新定義精度與生產力 1.3. 人形機器人正通過提升自動化水平、精準度、安全性與靈活性革新 ...

1. 零售行業 1.1. 在過去熙熙攘攘的集市中，商人們能叫出顧客的名字，還能根據個人的品位和需求推薦商品 1.2. 如今，零售業正以前所未有的速度發展演變，人形機器人有望借助前沿科技重現個性化服務 1.3. 人形機器人正引領零售業邁向新時代，將購物轉化為個性化、高效且沉浸的體驗 1.3.1. 從升 ...

溫馨提示：本文共有8472個字，平均閱讀時間約為34分鐘 大家可以快速查看自己感興趣的內容點擊下面的目錄： 目錄模型簡介整體架構Encoder結構輸入階段輸入嵌入（Input Embedding）位置編碼（Position Encoding）輸入向量構建Attention結構自注意力機制 Self- ...

7. LangChain4j + 記憶緩存詳細說明 @目錄7. LangChain4j + 記憶緩存詳細說明LangChain4j + 記憶緩存實戰操作最后： https://docs.langchain4j.dev/tutorials/chat-memory/ 記憶緩存是聊天系統中的一個重要組件， ...

前言 決策樹是一種常用的機器學習模型，用于分類和回歸任務，它通過模擬“樹”的結構來對數據進行決策。本節我們詳細討論的是決策樹中的分類任務 開始探索 scikit-learn 假設以下運維場景 CPU 低：<40% 中：40%~70% 高：>70% 內存 低：<60% 中：60%~85% 高：>85% ...

ZeroGPU 讓任何人都能在 Hugging Face Spaces 中使用強大的 Nvidia H200 硬件，而不需要因為空閑流量而長期占用 GPU。 它高效、靈活，非常適合演示，不過需要注意的是，ZeroGPU 并不能在所有場景下完全發揮 GPU 與 CUDA 棧的全部潛能，比如生成圖像或視 ...

1. 機器人外科醫生 1.1. 精妙的外科手術要求技能、精準度和專注力完美結合 1.2. 即便是最穩健的人類雙手也會受到疲勞、顫抖及人體固有缺陷的影響 1.2.1. 機器人外科醫生應運而生 1.2.2. 機器旨在增強和擴展醫療專業人員的能力，開啟外科手術的新紀元 1.3. 以“達·芬奇手術系統”為代 ...

背景 過去筆者曾寫過文章《AI輔助需求規格描述評審》，我們今天簡單測試需求拆分任務，為什么需要markdown格式，因為MD格式1）容易通過GIT版本控制管理 2）LLM最擅長處理是MD文檔 3）需求描述MD是代碼邏輯生成基礎。初始化我們把需求文檔放入到文件夾后/INIT生成CLAUDE.md原始需 ...

如果讓你開發一個 AI 編程工具（比如 Cursor），你覺得最大的難點是什么？ 是前端技術、后端技術、UI 設計、還是別的？ 我覺得是提示詞。 我之前手把手帶大家做過一個 開源的 AI 代碼生成平臺，也能生成完整的應用，但無論是生成速度還是效果都不如 Cursor 要好。 要想讓 AI 生成的效果 ...