摘要： 一、屏幕抓取：Web 数据的“搬运工” 想象一下，你是个勤劳的“数据搬运工”，每天的工作就是从浩瀚的互联网海洋里，把那些散落在网页上的“金子”（数据）捞出来，然后整理好，变成自己能用的“宝藏”。这就是屏幕抓取（Web Scraping），也叫网络爬虫，它的核心任务就是：程序化地下载网页内容，并从中提 阅读全文

posted @ 2026-02-08 02:41 Java后端的Ai之路 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 🚀 TRAE IDE「技能」功能完全新手教程 欢迎来到 TRAE IDE 的「技能」功能指南！无论你是编程新手还是第一次接触这类工具，这篇教程都会一步步带你掌握这个实用功能。 一、什么是「技能」？ 想象一下，你有一个个人助理，每次接手新项目时，你都需要反复告诉他： “我们项目里写代码要用英文注释” 阅读全文

posted @ 2026-01-16 17:30 Java后端的Ai之路 阅读(2690) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 理解机器学习中的长尾分布处理：从对数变换到分箱技术 目录 1. 什么是长尾分布？——当“僧多粥少”成为数据常态 2. 对数变换：给“巨人”瘦身，让“矮人”显形 3. 分箱处理：把连续世界变成清晰等级 4. 85%效果提升的背后逻辑 5. 生活案例：从房价到工资，无处不在的长尾 6. 总结与选择指南 阅读全文

posted @ 2026-01-11 19:16 Java后端的Ai之路 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 时间序列的“超参数”是什么意思？—— 模型“调音师”的魔法手册 📖 快速导航 🎯 核心概念：什么是超参数？ ⚖️ 关键区别：超参数 vs 模型参数 📊 经典模型超参数实例（ARIMA） 🧠 深度学习模型超参数实例（LSTM） 🎛️ 如何找到最佳超参数？ 💡 实战建议与常见陷阱 🎯 核心 阅读全文

posted @ 2025-12-25 16:44 Java后端的Ai之路 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)

posted @ 2025-12-16 13:29 Java后端的Ai之路 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)

摘要： 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的经典分类模型——核心逻辑是“通过已知的‘先验概率’和‘特征概率’，计算‘后验概率’，最终选择概率最高的类别作为预测结果”。 它的“朴素”（Naive）不是“简陋”，而是指一个简化假设：所有特征之间相互独立（比如判断“是否是苹果” 阅读全文

posted @ 2025-12-16 11:41 Java后端的Ai之路 阅读(900) 评论(0) 推荐(1)

摘要： 决策树（Decision Tree） 定义：一种基于树形结构的监督学习算法，通过递归分割数据集（基于特征测试）构建决策路径，最终在叶节点输出分类或回归结果。 核心原理： 用信息增益（ID3）、信息增益比（C4.5）或基尼指数（CART）选择最优特征分割，目标是最小化预测不确定性。 常见算法： | 算 阅读全文

posted @ 2025-12-16 01:52 Java后端的Ai之路 阅读(183) 评论(0) 推荐(0)

摘要： Dify绘图工具解析：硅基流动与其他主流工具的实战对比 引言：AI绘图时代的到来 在AI技术迅猛发展的今天，图像生成已成为AI应用的重要组成部分。Dify作为一款开源的LLM应用开发平台，虽然本身不提供内置绘图功能，但通过其强大的自定义工具能力，可以轻松集成各类AI绘图模型。本文将深入探讨Dify平 阅读全文

posted @ 2025-12-11 13:29 Java后端的Ai之路 阅读(1119) 评论(0) 推荐(0)

摘要： Dify工作流双剑合璧：Chatflow对话智能 vs Workflow任务自动化 专业深度解析：技术本质与核心差异 Chatflow（对话流）：Dify平台中专为对话场景设计的高级工作流类型，基于上下文记忆的对话管理机制，通过sys.conversation_id实现对话历史的持续跟踪。其核心架构 阅读全文

posted @ 2025-12-10 14:33 Java后端的Ai之路 阅读(1131) 评论(0) 推荐(2)

摘要： HiAgent vs Coze：企业级智能体平台的深度对比 专业术语解释 HiAgent HiAgent是字节跳动火山引擎推出的企业级AI应用创新平台，基于AgentDevOps理念，提供智能体从策略开发、能力搭建到应用发布的全生命周期管理，支持模型到应用的全链路调优。其核心架构采用统一的Agent 阅读全文

posted @ 2025-12-09 18:00 Java后端的Ai之路 阅读(1075) 评论(1) 推荐(1)