摘要：
1. 核心概述 深度学习是机器学习的一个子集，其核心在于利用**多层人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）**模拟人脑的决策机制。 本质：通过层层递进的非线性变换，自动从原始数据中学习层级化特征表示（Hierarchical Representations）。 阅读全文
posted @ 2026-03-13 16:13
JackYang
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摘要：
1. 核心概述 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种专为处理网格状拓扑数据（如图像、视频、语音频谱图）而设计的深度学习模型。 地位：计算机视觉领域的基石，彻底改变了图像分类、目标检测和分割任务。 核心思想：模拟生物视觉皮层，通过局部感知和权值共 阅读全文
posted @ 2026-03-13 16:08
JackYang
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摘要：
1. 核心概念与定义 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一种专为处理序列数据设计的神经网络架构。 2. 工作原理拆解 RNN 的核心在于**“展开”**的时间视图： 3. 适用场景 (Sequence Data) 凡是具有前后依赖关系的数据，均是 RNN 阅读全文
posted @ 2026-03-13 16:01
JackYang
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摘要：
1. 引言：从“循环”到“注意力”的范式转移 在 2017 年 Google 团队发表划时代论文《Attention Is All You Need》之前，序列建模领域长期被循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）所统治。然而，RNN 固有的串行计算特性导致其无法充分利用 GPU 的并行算 阅读全文
posted @ 2026-03-13 15:55
JackYang
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摘要：
关键词：安全执行｜沙箱隔离｜Docker｜权限提升｜用户审批｜环境注入 在 AI 智能体系统中，工具调用（Tool Calling）是实现“行动能力”的核心。而其中最强大也最危险的能力，莫过于执行任意 Shell 命令——它能让 AI 重启服务、部署代码、分析日志，但也可能被滥用为“删库跑路”的入口 阅读全文
posted @ 2026-03-13 15:37
JackYang
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摘要：
关键词：长期记忆｜会话持久化｜增量同步｜上下文压缩｜跨设备一致性 在传统聊天机器人中，对话一旦关闭，上下文即被遗忘。但人类的交流是连续的——今天讨论的项目，明天可能继续推进；上周提到的偏好，下周仍应被尊重。 OpenClaw 的目标是让 AI 智能体具备类人的记忆能力：不仅能记住单次对话，还能在跨天 阅读全文
posted @ 2026-03-13 15:29
JackYang
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摘要：
关键词：混合检索｜向量数据库｜SQLite FTS5｜ONNX 嵌入｜相似度归一化｜候选重排序 在上一篇中，我们了解了 OpenClaw 记忆系统的配置体系。但配置只是“蓝图”，真正的挑战在于如何高效、准确、低延迟地执行检索。尤其当系统需同时处理： 用户历史对话（非结构化文本） 企业知识库（PDF/ 阅读全文
posted @ 2026-03-13 15:26
JackYang
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摘要：
关键词：RAG｜配置合并｜向量检索｜全文搜索｜路径解析｜数值校验 在 AI 智能体系统中，“记忆”是实现上下文延续性与知识个性化的关键能力。OpenClaw 的记忆系统不仅支持长期会话回溯，还能接入企业知识库、个人笔记甚至实时文件，形成一个动态、可扩展的混合检索引擎。 这一切的起点，是 src/ag 阅读全文
posted @ 2026-03-13 13:55
JackYang
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