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posted @ 2024-05-18 11:35
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算法竞赛常用模板
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fastapi中进程、线程、协程与事件循环 以一个基于 FastAPI + uvicorn 的 AI 教学服务为例 进程与线程是操作系统课程中的经典概念，而协程与事件循环则更多地出现在异步编程的语境里。 一、四种抽象，四种实体 抽象 项目中的具体实体 数量 创建者 进程 uvicorn worker 阅读全文
fastapi中进程、线程、协程与事件循环 以一个基于 FastAPI + uvicorn 的 AI 教学服务为例 进程与线程是操作系统课程中的经典概念，而协程与事件循环则更多地出现在异步编程的语境里。 一、四种抽象，四种实体 抽象 项目中的具体实体 数量 创建者 进程 uvicorn worker 阅读全文
posted @ 2026-09-03 17:56
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Mem0 浅析：为 LLM 应用构建可演化的长期记忆 引言：大模型为什么"失忆" 在构建大语言模型（LLM）应用时，一个普遍而棘手的问题是：模型本身是无状态的。它无法在多次对话之间记住"你之前说过什么"，只能依赖每次调用时临时注入的上下文。而上下文窗口既有限又昂贵，无法无限塞入历史对话。于是我们有了 阅读全文
Mem0 浅析：为 LLM 应用构建可演化的长期记忆 引言：大模型为什么"失忆" 在构建大语言模型（LLM）应用时，一个普遍而棘手的问题是：模型本身是无状态的。它无法在多次对话之间记住"你之前说过什么"，只能依赖每次调用时临时注入的上下文。而上下文窗口既有限又昂贵，无法无限塞入历史对话。于是我们有了 阅读全文
posted @ 2026-09-01 17:22
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任务队列的可靠性设计 本文整理自实习中接触到的两种任务队列实现：一是纯 Redis 方案，以 list 作队列、以 hash 存状态，由多进程 worker 消费（每个进程内以 asyncio 协程并发）；二是 PostgreSQL 方案，以数据库存状态，Redis 仅作信号。二者的差异，最终决定了 阅读全文
任务队列的可靠性设计 本文整理自实习中接触到的两种任务队列实现：一是纯 Redis 方案，以 list 作队列、以 hash 存状态，由多进程 worker 消费（每个进程内以 asyncio 协程并发）；二是 PostgreSQL 方案，以数据库存状态，Redis 仅作信号。二者的差异，最终决定了 阅读全文
posted @ 2026-08-31 18:11
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拆解 RAG 系统中章节感知父子切分的文档处理流水线 本文以一套文档问答系统为对象，说明一份 PDF 如何经过解析、归一、质检与切分，最终成为可供检索命中的文本块；并重点讨论其中的章节感知切分与父子两级分块机制，及其设计依据。 本系统可部署在端侧设备rk3588上,所需内存为32G(qwen3:8B 阅读全文
拆解 RAG 系统中章节感知父子切分的文档处理流水线 本文以一套文档问答系统为对象，说明一份 PDF 如何经过解析、归一、质检与切分，最终成为可供检索命中的文本块；并重点讨论其中的章节感知切分与父子两级分块机制，及其设计依据。 本系统可部署在端侧设备rk3588上,所需内存为32G(qwen3:8B 阅读全文
posted @ 2026-08-29 18:39
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claude code原理浅析 前置知识 在深入原理之前，先交代几个本文会反复出现的概念： Claude Code：Anthropic 推出的命令行 AI 编程助手。它不仅能回答问题，还能直接读写文件、执行命令、搜索代码——这类能自主调用工具、完成多步任务的 AI 通常称为 Agent（智能体）。 阅读全文
claude code原理浅析 前置知识 在深入原理之前，先交代几个本文会反复出现的概念： Claude Code：Anthropic 推出的命令行 AI 编程助手。它不仅能回答问题，还能直接读写文件、执行命令、搜索代码——这类能自主调用工具、完成多步任务的 AI 通常称为 Agent（智能体）。 阅读全文
posted @ 2026-08-25 18:12
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一些通用八股整理 阅读全文
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posted @ 2026-08-24 16:56
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UMI因子模型论文解读 论文背景 该论文主要介绍了一个市场非理性因子模型，以增强股票收益预测 在2025年发表在KDD上 现有的深度股票预测模型尚未充分考虑非理性因素的影响 投机行为、市场操纵和心理偏差等特殊非理性因子存在相对抽象性 框架方法 首先来介绍一下股票层面非理性因子的构建，这里主要是输出股 阅读全文
UMI因子模型论文解读 论文背景 该论文主要介绍了一个市场非理性因子模型，以增强股票收益预测 在2025年发表在KDD上 现有的深度股票预测模型尚未充分考虑非理性因素的影响 投机行为、市场操纵和心理偏差等特殊非理性因子存在相对抽象性 框架方法 首先来介绍一下股票层面非理性因子的构建，这里主要是输出股 阅读全文
posted @ 2025-12-16 16:21
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论文背景 该论文介绍的是微软的一个多智能体框架，曾经获得了ICLR2024大会LLM智能体专题研讨会最佳论文。 在开发基于LLM的复杂应用程序时遇到了很多问题： 以往的研究往往基于单个LLM 智能体，但这无法解决复杂任务，因为它可能缺乏特定领域的知识、工具使用能力或持续的推理和纠错机制。 如auto 阅读全文
论文背景 该论文介绍的是微软的一个多智能体框架，曾经获得了ICLR2024大会LLM智能体专题研讨会最佳论文。 在开发基于LLM的复杂应用程序时遇到了很多问题： 以往的研究往往基于单个LLM 智能体，但这无法解决复杂任务，因为它可能缺乏特定领域的知识、工具使用能力或持续的推理和纠错机制。 如auto 阅读全文
posted @ 2025-10-09 16:55
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本章主要进行一些关于机器学习的demo实验 实验数据 房屋贷款数据集 目标：自动化贷款资格验证过程，基于客户在线申请表中提供的详细信息，识别符合贷款条件的客户群体。 应用场景：Dream Housing Finance公司，涉及所有住房贷款，覆盖城市、半城市和农村地区。 客户信息：性别、婚姻状况、教 阅读全文
本章主要进行一些关于机器学习的demo实验 实验数据 房屋贷款数据集 目标：自动化贷款资格验证过程，基于客户在线申请表中提供的详细信息，识别符合贷款条件的客户群体。 应用场景：Dream Housing Finance公司，涉及所有住房贷款，覆盖城市、半城市和农村地区。 客户信息：性别、婚姻状况、教 阅读全文
posted @ 2025-07-18 15:20
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摘要： 
金融时间序列线性模型 本部分内容是关于金融数据分析的学习内容第二部分 相关性和平稳性 平稳性 衡量两个或多个变量（或同一个变量在不同时间点）之间线性关联程度的统计量。 平稳性：一个时间序列的统计特性（主要是均值和方差，更严格地包括协方差结构）不随时间推移而改变。这是大多数经典时间序列模型（AR, M 阅读全文
金融时间序列线性模型 本部分内容是关于金融数据分析的学习内容第二部分 相关性和平稳性 平稳性 衡量两个或多个变量（或同一个变量在不同时间点）之间线性关联程度的统计量。 平稳性：一个时间序列的统计特性（主要是均值和方差，更严格地包括协方差结构）不随时间推移而改变。这是大多数经典时间序列模型（AR, M 阅读全文
posted @ 2025-07-16 22:51
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