easyui

Prometheus + DeepSeek：自动生成巡检脚本与告警规则配置实战在现代 IT 基础设施日益复杂化的背景下，监控与告警已成为保障系统稳定、高效运行的核心环节。Prometheus 作为云原生时代领先的开源监控解决方案，以其强大的数据模型、灵活的查询语言（PromQL）和高效的时序数据库，在监控领域占据了重要地位。然而，随着监控对象（主机、容器、中间件、微服务等）数量和复杂性的激增，传统的手动配置巡检脚本和告警规则方式变得愈发低效且容易出错。如何实现监控配置的自动化、智能化，成为提升运维效率的关键挑战。

低代码开发中的高效调试：基于 DeepSeek 的报错日志解析与自动修复方案生成低代码开发中的高效调试：基于 DeepSeek 的报错日志解析与自动修复方案生成摘要低代码开发平台（Low-Code Development Platform, LCDP）以其可视化、拖拽式的开发方式，显著降低了应用开发的准入门槛，提升了开发效率，成为数字化转型的重要工具。然而，低代码平台生成的应用程序同样可能存在缺陷（Bug），其调试过程相比传统编码开发具有特殊性。传统的调试手段，如手动查看堆栈信息、分析日志文件，在低代码环境下可能效率不高或不够直观。本文将探讨一种结合人工智能（AI）技术，特别是利用类

生成式 AI 质量控制：幻觉抑制与 RLHF 对齐技术详解生成式人工智能（Generative AI）凭借其强大的内容生成能力，已在自然语言处理、代码生成、多模态创作等领域实现规模化应用。然而，伴随其广泛落地的是严峻的质量可信度挑战，其中“幻觉”（Hallucination）问题成为制约其在高可靠性场景（如医疗诊断、法律文书生成、学术研究辅助）应用的核心瓶颈。幻觉指模型生成看似合理、语法通顺，但与客观事实不符、无中生有或歪曲原始信息的内容，小至细节偏差（如错误的日期、人物关系），大至完全虚构的概念、数据与逻辑链条。这种非事实性输出不仅会误导用户决策、损害应用场景

数据分享者

新闻文本智能识别数据集：40587条高质量标注数据推动自然语言处理技术发展-新闻信息提取、舆情分析、媒体内容理解-机器学习模型训练-智能分类系统在当今信息爆炸的时代，新闻文本的自动识别与分类已成为自然语言处理领域的重要研究方向。一个高质量的新闻文本分类数据集对于推动新闻信息提取、舆情分析、媒体内容理解等应用具有重要价值。本数据集为新闻文本智能识别提供了强有力的数据支撑，包含了40,587条精心标注的新闻文本样本，涵盖Reuters官方新闻与非Reuters类型的文本内容，为机器学习模型训练提供了丰富而多样化的训练素材。

RAG 技术进阶：GraphRAG + 私有数据，打造工业级问答系统随着大语言模型（LLM）在企业场景的深入落地，检索增强生成（RAG）已成为解决私有数据问答、缓解模型幻觉的核心技术路径。然而，传统 RAG 基于向量检索的实现方式，在处理复杂工业场景需求时逐渐暴露局限。本文面向具备 LLM 与 RAG 基础的开发者及架构师，深入探讨如何结合 GraphRAG 架构与企业私有数据，构建高精度、可解释、可追溯的工业级问答系统，为垂直领域落地提供技术参考。

从分词到词云：基于 TF-IDF 的中文关键词提取实践随着互联网信息的快速增长，文本数据呈现出规模大、更新快、结构复杂等特点。如何从大量文本中快速获取核心信息，成为自然语言处理领域的重要研究内容之一。关键词提取任务正是在这一背景下提出的典型文本处理任务。

大模型训练_week3_day15_Llama概念_《穷途末路》碎碎念：我翻山越岭，纵然这世间再也无人像你梳理llama架构，和transformer很像，新学到 embedding后的词向量RMSnorm，和qk矩阵融合的Rope旋转编码，SwiGLU激活函数，GQA分组查询注意力机制

【自然语言处理】初探自然语言处理【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈自然语言处理 ⌋ ⌋ ⌋ 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域的重要研究方向，是一门集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉学科，通过语法分析、语义理解等技术，实现机器翻译、智能问答、情感分析等功能。它包含自然语言理解和自然语言生成两个主要方面，研究内容包括字、词、短语、句子、段落和篇章等多种层次，是机器语言和人类语言之间沟通的桥梁。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCo

基于Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI的后台管理系统设计与实现在当今数字化时代，后台管理系统已成为企业运营和项目开发的核心组成部分。对于计算机科学和软件工程专业的学生而言，一个高质量的后台管理系统毕业设计不仅能展示技术能力，还能为未来职业发展奠定坚实基础。今天，我们为您推荐一款基于Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI的后台管理系统资源，包含完整源码和论文，是毕业设计、课程设计及实际项目开发的绝佳参考。

基于 EasyUI 和 jQuery 封装的企业级日期时间选择器组件库，采用标准的 jQuery 插件开发规范，实现了高度模块化和可复用的 UI 组件可以根据配置选择不同的选择器一个基于 EasyUI 和 jQuery 封装的企业级日期时间选择器组件库，采用标准的 jQuery 插件开发规范，实现了高度模块化和可复用的 UI 组件。

Deepseek基础，模板引擎，prompt提示词，增强检索，智能机器人DeepSeek-V3 是一款高性能的开源 AI 模型，支持自然语言处理、智能对话生成等任务。其 API 接口与OpenAI 完全兼容，用户可以通过简单的配置迁移现有项目，同时享受更低的成本和更高的性能。本文档将详细介绍如何快速接入 DeepSeek-V3 API

50.智能体DeepSeek-V3 是一款高性能的开源 AI 模型，支持自然语言处理、智能对话生成等任务。其 API 接口与 OpenAI 完全兼容，用户可以通过简单的配置迁移现有项目，同时享受更低的成本和更高的性能。本文档将详细介绍如何快速接入 DeepSeek-V3 API

静听松涛133

提示词注入攻击的防御机制提示词注入攻击（Prompt Injection Attack）是指攻击者通过构造精心设计的文本输入，诱导大型语言模型（LLM）或AI智能体绕过预设的系统指令、泄露敏感信息、执行未授权操作或篡改输出逻辑的一种新型网络攻击方式。其本质与传统的SQL注入攻击有相似之处，均是通过将恶意指令伪装成合法输入来操纵系统，但区别在于SQL注入针对的是数据库，而提示词注入的目标是语言模型的自然语言处理逻辑。

【Python自然语言处理】词向量表示理论基础：从Word2Vec到BERT目录1. 引言与基础概念1.1 自然语言处理中的表示问题1.2 分布假说与向量化表示的理论基础1.3 词向量的基本性质与应用价值

病历生成与质控编码的工程化范式研究：从模型驱动到系统治理的范式转变——基于临床自然语言处理的工程视角：从大型语言模型演示到院内可运营临床系统的实现路径病历自动生成与临床文档改进（CDI）/国际疾病分类（ICD）编码是医疗人工智能落地应用的关键场景。当前研究多集中于模型算法本身的优化，然而在真实临床环境中，系统的成功部署与长期运营更依赖于系统性工程范式的构建。本文指出，此类任务的核心挑战并非单纯追求模型性能指标的提升，而在于如何在强合规性、高可靠性、全程可追溯的刚性约束下，将自动化生成与智能建议能力无缝、安全地嵌入现有的临床工作流。因此，其实际落地成效主要取决于推理服务架

【自然语言处理与大模型】LangGraphV1.0入门指南：核心组件Nodes在构建复杂的 AI Agent 工作流时，如何管理数据流（State 状态）以及如何组织逻辑单元（Node 节点）是核心关键。LangGraph 通过将工作流组织成有向图的方式，为开发者提供了一个强大且灵活的框架。本文将通过一个基础示例，带你深入理解 LangGraph 的两个核心要素：State（状态）与 Nodes（节点）。

模拟试卷21. (单选题, 2.0分) 在Python类中，关于受保护成员（protected）的说法，正确的是____。

武汉唯众智创

唯众数字人系统：以智慧交互、微课制作、专属分身三大功能重构教学场景，赋能智慧教学从概念到实践在教育数字化转型的浪潮中，如何让课堂教学更生动、知识传递更高效、优质教学资源更普惠，成为很多学校的核心诉求。作为深耕教育装备领域十五年的专业厂商，唯众精准洞察教学痛点，成功研发出唯众数字人系统，该系统以"智慧交互、微课制作、专属分身"三大核心功能重构教学场景，为课堂教学注入全新活力，让"智慧教学"从概念真正落地为可感知的教学实践。

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件Structured Output在LangChain中一些模型提供者通过其 API 原生支持结构化输出（例如 OpenAI、Grok、Gemini）。这是最可靠的方法。当对于不支持原生结构化输出的模型，LangChain 使用工具调用来实现相同的结果。这种方法适用于所有支持工具调用的模型，而大多数现代模型都支持工具调用。下面是LangChain所提供的两种结构化输出的核心策略对比：

【自然语言处理与大模型】LangChainV1.0入门指南：核心组件Streaming本文介绍LangChain支持的4中流式输出方式。流式输出让应用能够在 LLM 生成完整响应之前，就实时地将结果逐步返回给用户。这对于提升用户体验至关重要。LangChain 支持的流式模式：