AI 时代，.NET 开发者向左还是向右？ Microsoft Agent Framework vs LangChain 1.0 —— 一场关乎未来的技术选择 开篇：十字路口的抉择 2025年11月的某个深夜，你刚写完最后一行代码，准备提交。 突然，技术总监在群里发了条消息： "下个季度要上AI智能 ...

从数据采集痛点说起 在搭建量化交易系统时，数据采集往往是最耗时的环节。对接交易所 API、爬取财报数据、监控舆情信息……这些重复性工作可能占据团队 80% 的开发时间。 最近我们发现了一个开源项目 n8n-workflows，它收录了 4343 个生产级工作流模板，覆盖 365 个主流 API 接口 ...

阶段一：收集并审视证据1.1 引言：证据是思辨的基石任何严谨的思辨都始于对证据的无情审视。在对一项技术创新进行评估时，我们必须首先剥离所有的叙事与宣传，直面其最原始、最客观的事实。本章节将专注于从 CodeWiki 论文中提取核心事实、数据和声明，并对其来源、有效性和一致性进行严格的审视。这一过程如 ...

大家使用 AI 的技巧无非就是更快（提高效率）、更准（提高准确度）、更强（更多能力）、更稳（安全稳定）、更省钱对吧。 这一期我就专门教大家 AI 省钱大法，绝对全面、亲测有效，让你的每一分钱都花在刀刃上。 ...

13. Spring AI 的观测性 @目录13. Spring AI 的观测性观测性为什么Spring AI应用急需可观测性？AI服务成本失控的痛点Spring AI可观测性的价值实战演练：构建可观测的Spring AI翻译应用第一步：Spring AI项目初始化第二步：Spring AI客户端配 ...

一、TextSplitter TextSplitter继承自BaseDocumentTransformer，是一个抽象类，不能直接创建实例。 核心(内部)属性有： _chunk_size: 每块大小 _chunk_overlap: 每块之间的重叠区大小 _length_function: 计算大小的 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第三周内容，3.11的内 ...

Google Gemini 3 技术范式与生态系统深度研究报告发布日期：2025年11月Gemini 3 架构特性、多模态推理能力、智能体式开发环境（Antigravity）与市场竞争格局分析1. 引言：从对话智能到代理智能的代际跨越 2025年11月18日，Google DeepMind 正式对外 ...

千问快速review评审Java工程代码与异步代码智能体背景 《Effective Java》是由 Joshua Bloch 编写的一本经典 Java 编程指南，被广泛认为是 Java 开发者必读的权威书籍之一。该书通过一系列具体、实用的“条款”（Items），帮助开发者写出更清晰、高效、健壮和可维 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第三周内容，3.10的内 ...

豆包发布了全新的编程模型——Doubao-Seed-Code。今天我就迫不及待地尝试用它来快速实现一个自己的小创意。之前，我一直在尝试通过各种模型来快速开发一款游戏，所以这次我想亲自验证一下：这个全新的编程模型，究竟能不能胜任真正的游戏开发任务。 不过今天我想换一种思路，不只是单纯地做一个游戏，而是 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第三周内容，3.8到3. ...

基于DeepSeek-R1模型训练自主的领域大模型，例如打造针对钢铁、矿山、有色、稀土、建材、加工制造等领域的大模型。促进大模型技术在具体领域的应用与落地，助力行业向智能制造转型升级。本文介绍：（1）基础模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B与微调训练后的deepseek-1... ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第三周内容，3.4到3. ...

一、前言 由于 DeepSeek-OCR 底层依赖的 LLVM 环境目前不支持 Windows 原生平台，因此在 Windows 系统上无法直接进行本地安装和部署。为了保证可用性与兼容性，DeepSeek-OCR 主要通过以下方式运行： Docker WSL（Windows Subsystem fo ...

本文将深入解构 SKILLS 的三层分层加载架构，探讨它如何解决传统 Agent 上下文膨胀、领域任务成功率低的核心痛点。我们将通过一个完整流程展示 SKILLS 如何工作，并延伸思考它对现有 MCP、工作流和多智能体范式带来的冲击与重构可能。 ...

完整的大模型技术指南：涵盖Transformer机制详解、主流模型对比分析，实战演示LLaMA/GLM4训练微调与推理部署流程，包含LangChain应用开发、RAG系统实现、Prompt工程技巧，配套多个企业级应用场景的完整代码。 ...

写在前面 昨天刷手机，偶然刷到篇文章——《跑通了！Deepseek自动生成测试用例，太牛了！》，标题看着就很抓人，立马点进去瞅了瞅。 里面配了好几张图，风格先不说，单说文件的类名，居然是中文的…… 这风格，怎么看都像机构号出品。没见过哪个同事写代码这么随意的，中文类名也太出戏了，哈哈。 想表达什么 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第三周内容，3.1到3. ...

摘要 《Attention Is All You Need》论文开创性地提出Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域的技术路径。该论文解决了传统RNN/CNN模型的三大痛点：通过自注意力机制实现全局语义捕捉，摆脱了序列处理的低效性；多头注意力设计支持并行计算，大幅提升训练效率；缩放点积... ...