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学习：词嵌入（Word Embedding / Text Embedding）技术通过词语进行拆分，并进行向量化由于一个词语，多次出现所代表的含义可能就不同，所含的信息量也不同，所以出现，【词频】：

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星瞳OpenMV官方机械臂教程|从零开始:Robot Arm机械臂快速上手欢迎观看OpenMV官方机械臂的第一期教程！本期将带你快速了解机械臂并掌握基础操作。看完后，你就能开始创建自己的专属项目啦！

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MCP架构核心组件MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的架构以“客户端-服务器”为核心设计，支持主机应用同时连接多个服务端资源，整体由5个核心组件构成，各组件分工明确、协同运作，确保大模型与外部资源的标准化交互。以下从核心架构设计、五大核心组件、组件交互流程、架构核心优势四个维度展开详细总结：

ChatGPT和Gemini做表格在日常开发、数据整理、方案设计以及内容生产过程中，“表格”几乎是绕不开的基础形态。从需求梳理、功能对照，到数据分析、产品选型，AI 能否高效生成、理解和修改表格，已经成为衡量其实用性的关键指标之一。

零帧起步，手搓一个AI面试agent还在苦苦寻找面试题不知道去哪找吗，还在为面试准备发愁吗？确实本人经常也会有这样的烦恼，但是想着近两年的AI大模型这么火爆，为什么不干脆自己手搓一个AI面试机器人呢，一边能从大模型上面出题，还能基于这个自己也回答，完事了给自己评价一下岂不是美哉，顺便还能纠正和发现自己的不足之处，针对性的补充自己的短板，快速提升面试技巧，看看自己和机器人到底谁厉害。

2026年国自然申请书“瘦身提质”！2026年国自然申请书“瘦身提质”的消息一出来，科研圈瞬间炸开了锅。取消固定提纲、精简为“立项依据、研究内容、研究基础”三大核心部分、篇幅限制30页内……一系列调整打破了沿用多年的写作习惯，更让不少人焦虑的是：距离申报截止只剩3个月，第一年改写成这样，到底该从何下手？

面向人机协同的AI Agent设计范式：理论框架与架构实践本文针对当前AI Agent系统设计中存在的意图理解模糊性、人机职责边界不清、系统可靠性不足等核心工程挑战，提出一套完整的基于人机协同理念的设计范式。该范式以不确定性分层理论为基础，通过明确AI与人类在处理不同类型不确定性任务中的本质分工，构建了包含三大设计原则与四层架构模型的系统性解决方案。本文旨在为构建下一代兼具智能性与可控性的AI Agent系统提供理论指导与工程实践框架。

deepseek公式复制方法在数据分析、科研建模或文档处理过程中，我们经常会遇到公式、表格或者复杂计算逻辑需要在不同文档或系统间迁移的情况。传统的复制粘贴方法不仅容易出错，而且在处理大量公式时效率低下。本文将从技术角度解析 DeepSeek（以下简称 DS）中公式复制的方法，帮助用户更高效地实现公式迁移和复用。

Javaluator 与 Spring AI 深度集成：构建智能表达式计算工具点击链接即可快速访问在 AI 驱动的应用中，大语言模型（LLM）经常需要处理数学计算、公式评估等精确数值任务。然而，LLM 本身在数学计算方面存在局限性——它们擅长理解和生成文本，但在精确计算方面可能出错。Javaluator 作为强大的 Java 表达式计算器，正好可以弥补这一短板。

AI使用技巧四二、生成分镜头画面一次性给出所有镜头的提示词即可哪个图不满意，可以自己微调提示词。运镜提示词，可以用豆包生成，也可以自己简单写一下。

AI NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元在数据爆炸的时代，AI NAS（网络附加存储）已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而，面对日益庞大的数据量，传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。

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手写实现一个简单神经网络在前面的文章中，我们学习了神经网络的基本原理、激活函数、损失函数、优化器，以及前向传播和反向传播的数学推导。现在，让我们把所有这些知识整合起来，从零开始手写实现一个完整的神经网络，并把它应用到一个实际的分类任务中。

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第六十篇｜语言学校 Prompt 工程化实践：从字段解释到判断边界的结构设计（以日生日本语学园为例）系列延续：日本语言学校结构数据工程（500+ 样本）关键词：语言学校 Prompt、判断边界、教育数据工程、结构化字段、traps 设计、语校网

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SpringAI - 工具调用在开发大模型应用时，我们经常面临两个痛点：数据时效性问题：模型是基于过去的数据训练的，它不知道“现在几点了”，也不知道“今天北京的天气如何”。

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HarmonyOS6 - 鸿蒙AI人脸比对实战案例开发环境为：开发工具：DevEco Studio 6.0.1 Release API版本是：API21

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Spring AI Alibaba基础概念ChatClient.call() 方法支持几种不同类型的响应格式。您还可以调用该stream方法而call不是，在指定stream方法后ChatClient，响应类型有几个选项：

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金智维入选“十四五”金融科技创新成果及科普实践成果名单近日，由中国通信学会金融科技专家委员会、中国互联网协会数字金融工作委员会共同开展的“十四五”金融科技创新成果及科普实践成果名单正式公布，由金智维携手中国工商银行打造的数字员工项目成功入选创新案例名单，这不仅是金智维AI数字员工和企业级智能体解决方案在超大型金融机构中成功应用的典范，也再次证明了其在推动金融科技前沿创新与规模化落地方面的坚实能力。

禅道二次开发：项目月报整合Dify工作流实现AI智能分析在软件项目管理中，月报是项目经理和团队成员了解项目进展、识别风险、制定下一步计划的重要工具。传统的禅道项目月报虽然数据全面，但缺乏深度分析和智能洞察。本文将分享如何通过禅道二次开发，结合Dify AI工作流，为项目月报注入AI智能分析能力。

claude初始化配置编辑或新增 settings.json 文件 MacOS & Linux 为 ~/.claude/settings.json Windows 为用户目录/.claude/settings.json 新增或修改里面的 env 字段注意替换里面的 your_zhipu_api_key 为您上一步获取到的 API Key（我这里用的是智谱AI）

Elastic 中国社区官方博客

Agent Builder，超越聊天框：推出增强型基础设施作者：来自 Elastic Alexander Wert, Bill Easton, Gil Raphaelli 及 2 more