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.
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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前情提要目前项目使用的agent 是在skywalking 上进行改造扩展的，但由于skywalking 的版本也是需要周期性更新的，这样会导致在合并的时候非常恶心人，所以准备从skywalking agent 中将改造的插件功能剥离出来。先说下独立功能有几个组件， 大概访问流程是这样的 ui --> proxy --> agentui 负责命令交互，数据展示等proxy 负责通道维护
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2024-10-30 11:37:39
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react框架知识点 1、React入门：React简介。官网：英文官网: https://reactjs.org/。中文官网: https://react.docschina.org。介绍描述：用于动态构建用户界面的 JavaScript 库(只关注于视图)。由Facebook开源。React的特点：声明式编码，组件化编码。React Native 编写原生应用。高效（优秀的Diffing算法）
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.数据操作1.1 从csv中读取数据1.2 向csv中写入数据1.3 行的选取1.4 列的选取1.5 操作列1.6 根据条件过滤行1.7 数据整理1.8 数据描述2 .数据分割、分组等2.1 数据分组2.2 数据分割2.3 数据合并3.数据创建3.1 一维数据3.2 数据查看3.3 二维数据总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来
在微服务应用非常广的今天，面临必要的问题 一个大型的互联网项目，采用微服务的架构设计，可能保证整个项目的完整运营就需要几十上百个服务的互相协作，那如果某个服务突然宕机或出现死锁等bug，怎么办？这个时候各个服务的维护团组开始互相扯皮了，都一口咬定是XXX的错误，与自己无关，哈哈哈哈哈，这个时候如果通过日志一层一层的去追踪足以把人逼疯了  
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2024-04-30 20:45:19
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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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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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2018 年 5 月 上午题1. 浮点数浮点数对接时，先对阶，将小阶向大阶对齐，同时尾数右移 n 位（n 为阶差的绝对值）。2. 流水线吞吐率 1/△t单位时间流水线处理的任务数。流水线吞吐率是指令执行周期的倒数。指令执行周期是最长流水段的操作时间。3. SSHSSH 为建立在应用层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠，专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。利用 SSH 协议可以有效防
目前 AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家(比如洪小文)眼中，只有“强”、“弱”AI 的区别，因为“超人工智能”离我们实在还很远，难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。因此，一些专家开始提出基于技术难度和 AI 智能水平的分类、分级方法。其中，美国学者 Arend Hintze 提出了对 AI 的四级分类，
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2024-09-23 21:02:15
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创建一个类别条件扩散模型1. 配置和数据准备2. 创建一个以类别为条件的UNet模型3. 训练和采样 本文介绍一种给扩散模型添加额外条件信息的方法。具体地，将在MNIST数据集上训练一个以类别为条件的扩散模型。并且可以在推理阶段指定想要生成的是哪个数字。 1. 配置和数据准备首先安装diffusers库：!pip install -q diffusers导入相关依赖包： 加载MNIST数据集：
一、Puppet master/agent模型puppet通过在master端启动puppetmaster服务来接受agent客户端的请，在/etc/puppet/manifest/site.pp中通过客户端的FQDN来定义每个agent所有应用的class,首次启动puppet守护进程时，其会自动进行运行环境的初始化，创建一个本地CA及服务器端相关的证书和密钥等。初始化操作完成后，p
原创
2014-04-14 14:09:22
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小程序开发中的模块儿化在我们做开发的过程中，会有一些公共方法、工具函数是在多个地方都会使用到的。那么每次写会很麻烦，而且不利于后面的维护。
因此就需要抽取出来作为一个单独的模块（可以简单的理解为作为一个单独的js文件）。
模块儿化开发涉及两个部分，一个是页面，一个是方法。页面页面就是一些公用的部分，或者非常相似的部分也可以抽离出来。比如产品的列表页，可能在不同的地方会用到。WXML提供模板（tem
prophet是facebook开源的python预测库，该库的api设计与sklearn很像，也是分为fit方法和predict方法。prophet库可以帮助我们进行Saturating ForecastsTrend ChangepointsSeasonality, Holidays EffectsMultiplicative SeasonalityUncertainty IntervalsOu
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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# Java 预测模型 Demo 学习指南
在机器学习和数据分析领域，构建一个预测模型是一个非常重要的任务。作为一名刚入行的小白，您可能会觉得这看起来很复杂。不过，不用担心！本文将为您提供清晰的步骤和示例代码，帮助您创建一个简单的 Java 预测模型 Demo。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解整个项目的流程。下面是表格展示的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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
