前言 object relation mapping(ORM)关系对象映射表，一个类实例映射为一条表记录目录数据库配置创建类单表操作一对多(外键)一对一(外键+unique)多对多(关系表)自关联聚合函数，Q函数，F函数惰性取值，迭代对象，exists()函数 数据库配置 1.django 默认使用sqlite的数据库，如
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2024-10-29 11:43:11
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曾经在美赛中生搬硬套了这个模型，现在终于得空，打算研究一下。在计算机科学中，基于 Agent 的模型（agent-based models）被用来评估独立（autonomous）agent（诸如个体、群组或物体）在整个系统中的影响。这个强大的分析工具常被用在实验难以开展或者费用太高的时候。在社会科学，计算机科学，经济学和商务各领域，这个模型都有着相当广泛的应用。 1.案例 Schelling提出了
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2024-02-26 18:22:38
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文章目录1. 主体模型（Agent-based model）1.1 历史1.1.1 早期发展1.1.2 1970 年代和 1980 年代：第一批模型1.1.3 1990 年代：扩张1.1.4 2000 年代及以后1.2 理论1.2.1 框架1.2.2 多尺度建模1.3 应用1.3.1 在复杂的自适应系统建模中1.3.2 在生物学中1.3.3 在流行病学中1.3.4 在商业、技术和网络理论方面1.
简介 Enterprise Architect和Rational Rose，Borland Together类似，是软件建模工具。 Enterprise Architect简称EA，网址： www.sparxsystems.com.au/ 是一家土生土长的澳大利亚公司。 当前版本：7.0 可以下载有时限全功能的试用版本。 当前版本支持最新的UML 2.1建模语言标准。 为什么使用Ent
一直以来，人们都在追求能够达到或超越人类水平的人工智能，AI Agent目前被视为能够实现这一目标的有前途的载体。Agent是能够感知环。
原创
2024-10-10 14:37:44
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学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习
原创
2024-08-13 11:07:37
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目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序，开发流程不可避免地变得更加复杂。这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的，《如何构
原创
2023-10-23 15:41:35
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第3章：智能代理（Agent）概念与架构。第4章：大模型与Agent的融合机制。第5章：主流Agent框架与实现方法。第6章：企业应用场景与案例分析。第7章：系统设计与架构实践。第9章：产品化与运营策略。第2章：大模型技术基础。第8章：挑战与最佳实践。
大模型 Agent 概述
什么是大模型 Agent？
大模型 Agent 是指基于大型预训练模型（如 GPT-3、GPT-4 等）构建的智能体，能够理解和生成自然语言。这些模型通过处理大量的数据进行训练，因此具备较强的语言理解和生成能力，可以在多种任务中表现出色。在不同的翻译场景中，Agent可以翻译为智能体、代理、智能助手等，本文中提到的“智能体”即是Agent。
如果把Agent类比成人类，那
原创
2024-10-22 07:26:51
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在智能体的上下文中，记忆能力指的是系统能够存储、回忆和利用先前交互的信息。这种能力使得智能体能够保持上下文的连广泛，潜力巨大。
原创
2024-10-26 17:49:15
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大模型 Agent，作为一种人工智能体，是具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体。简而言之，它是构建于大模型之
原创
2024-10-28 16:53:34
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文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:16:09
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本篇主要介绍MindSpore原创多跳问答检索模型TPRR，分享团队在复杂的开放域问答工作上的一些探索。十分欢迎各位一起探讨更多NLP任务场景的挑战和趋势。背景自然语言处理中，问答（QA）一直是十分热门的领域，旨在希望AI想人类一样“具有推理能力”，能够根据已有知识自动回答提出的问题。与传统的信息检索相比，QA研究如何处理以自然语言的形式提出的问题，而不是一些查询语言。在传统的抽取式简单问答中（如
CLIP原理解读一. 核心思想通过自然语言处理来的一些监督信号，可以去训练一个迁移效果很好的视觉模型。 论文的作者团队收集了一个超级大的图像文本配对的数据集，有400 million个图片文本的配对， 模型最大用了ViT-large，提出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），是一种从自然语言监督中学习的有效方法。尝试了30个数据集，都能和之前
文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:15:44
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一、人工智能介绍 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它试图赋予机器智能的能力，使它们能够像人类一样思考、学习和做出决策。它的核心要素是数据、模型和算力。(一种观点：基于机器学习、神经网络的是AI，基于规则、搜索的不是AI) 数据是人工智能的基础，数据的质量和多样性对于模型至关重要的作用。高质量、多样性和代表性的数据可以有效地训练模型和优化模型，提高模
由于原始caffe使用的demo是基于python2版本的，但是本系统安装的是python3版本，在调试过程出现了好多错误。再次记录下来。先来一张结果图（分类标签label忘记放哪里了，暂时先用demo中提供的）：1、将图像返回到前段显示 首先遇到的最大的问题是python将图像检测完成返回前端图像不显示的问题。（1）目标原始代码： 原始代码：def embed_image_
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2024-03-18 12:12:01
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知试题等，资料免费分享！
文章深入剖析了AI Agent的技术架构与挑战，指出Agent由大模型、规划、记忆和工具调用四部分组成。虽然Agent被寄予厚望，但当前仍面临幻觉、上下文限制、稳定性等硬伤。规划本质是提示词工程加搜索策略，工具调用存在覆盖面和稳定性问题，记忆系统也有局限。作者认为，Agent最有希望在内容娱乐和个人效率领域率先落地，每个技术环节都既是挑战也是机遇。
本文介绍了大模型与OCR技术结合的应用，并提供了合合OCR接口的Python实现代码。主要内容包括： 通过OCR_CONFIG类管理服务配
