摘要：
直接升级 base 环境 的 Python 版本，有较大概率出现依赖冲突，甚至丢失 / 损坏已安装的包，原因和解决方案如下： 一、直接升级 base 环境 Python 的风险 依赖绑定问题Anaconda 的 base 环境里，很多包（如 numpy pandas ）是和当前 Python 版本深 阅读全文
posted @ 2025-06-21 23:34
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摘要：
是否需要重新下载 numpy 到 nlp_env 环境，取决于该环境里当前有没有 numpy ，可按以下步骤判断和操作： 1. 查看 nlp_env 环境已安装的包 激活 nlp_env 环境（执行 conda activate nlp_env ）后，在终端运行： bash conda list 或 阅读全文
posted @ 2025-06-21 23:31
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摘要：
我 python环境指向这个目录 但是 我用conda 创建了 这么多环境 我默认pip install 下载会到哪里 当使用 conda 管理环境时，pip install 的包安装路径取决于当前激活的 conda 环境，以下分情况说明： 1. 激活了某个自定义环境（如 myenv、nlp_env 阅读全文
posted @ 2025-06-21 23:26
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摘要：
NLP（自然语言处理）属于算法岗位，但工作内容因岗位类型和学历背景存在差异 一、NLP 岗位的核心定位：算法属性明确，但细分方向差异大 NLP 的本质是算法岗 NLP 是人工智能的核心领域，目标是让机器理解和生成自然语言，核心工作包括： 设计 / 优化语言模型（如 BERT、GPT）、文本分类 / 阅读全文
posted @ 2025-06-21 22:27
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摘要：
Neo4j 的查询语言叫 Cypher，语法很像 “用英语描述关系”，特别直观。下面用社交网络场景举例，教你快速上手核心查询操作： 一、准备工作：先创建示例数据 假设我们有一个简单的社交网络，包含： 节点：用户（Person）、兴趣（Interest）、城市（City） 关系：FOLLOWS（关注） 阅读全文
posted @ 2025-06-21 22:24
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摘要：
医药智能客服公司用图数据库（知识图谱） ，就像给客服系统装了一个 “超级大脑”，能把海量医药知识串成一张网，让机器人回答问题又快又准，还能玩出很多 “智能操作”。下面用大白话讲讲具体能干嘛，附场景例子： 一、秒答复杂用药问题：把 “药 - 病 - 人” 的关系摸得门儿清 场景 1：药品相互作用查询比 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:57
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摘要：
图数据库的核心是用 “节点” 和 “边” 存储数据关系，就像用蜘蛛网记录人和事的联系。下面用大白话盘点常见的图数据库，分 “热门商用” 和 “开源免费” 两类，附场景举例： 一、商用图数据库（花钱买服务，企业级首选） Neo4j（最知名的图数据库） 特点：用 “节点 + 边” 存关系，像画思维导图一 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:48
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这个为什么activate后 * 的位置不改变呢？ ： anaconda和miniconda两个有一个就行，到控制面板中卸载掉miniconda 使用cmd，别用power shell 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:44
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这个问题就像问 “电动车这么省油，为啥马路上还有那么多燃油车” 一样，核心原因是：工具的价值不在于 “好不好用”，而在于 “是否匹配场景需求”。 一、先搞清楚：图数据库和关系型数据库的 “擅长领域” 完全不同 用大白话举例子： 关系型数据库（MySQL/Oracle） = 超市的 “货架管理员”。擅 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:41
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但需要更精准地区分：知识图谱的底层实现通常依赖图数据库，但两者不是完全等同的概念。 一、先搞懂：知识图谱和图数据库的关系 用大白话比喻： 知识图谱 = 你想搭建的 “关系网蓝图”（比如 “电影 - 演员 - 导演” 的关系设计）。 图数据库 = 用来存储这张网的 “硬盘”（具体存节点、边数据的工具） 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:29
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一、为什么要用知识图谱？ 用大白话讲，知识图谱就像给数据建了一张 “关系网”，专门解决 “数据之间怎么连” 的问题。 比如你想存一个家庭关系： 用 Excel/MySQL 存，可能就是一张表列 “爸爸、妈妈、孩子”，但如果想知道 “爸爸的朋友的孩子是谁”，就得手动翻好多表，甚至根本存不下这种复杂关系 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:28
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咱们用最通俗的话来唠唠为啥现在很多人说开发大模型应用得靠 LangChain 和 Lang Graph 哈。其实这事得从大模型的 “短板” 说起 —— 现在的大模型就像个记性不好、还不会翻书的学霸： 一、大模型的 “尴尬时刻”：答非所问的根源 比如智能客服场景，用户问 “我的订单什么时候到”，大模型 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:26
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摘要：
关于 “更好的开发方式是否应基于 LangChain 和 Lang Graph” 的问题，需要从大模型应用的核心痛点、框架特性及技术逻辑展开分析。以下是具体解读： 一、LangChain 与 Lang Graph 的技术定位 1. LangChain：大模型应用的 “流程 orchestrator” 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:24
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摘要：
大 模型应用效果不佳的核心原因正是底层知识的缺失。当前很多公司直接套用 Coze、Dify 等工具开发智能客服，却忽略了大模型在实际落地中需要解决的系统性挑战，而这些挑战必须通过扎实的底层技术积累才能突破。以下从技术本质、实践误区和解决方案三个维度展开分析： 一、大模型的技术本质与局限性 统计规律的 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:16
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使用 Coze 和 Dify 写项目有以下特点和流程： Coze 特点4 低代码 / 无代码：通过可视化设计与编排工具，借助大量可组合的节点，如大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等，用户即使没有编程基础，也能通过拖拉拽的方式快速搭建工作流。 集成丰富：集成了字节生态资源，如抖音、飞书等，方便应 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:11
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这会显著降低训练和推理的速度。PyTorch 中启用 GPU 加速非常简单，只需要将模型和数据移动到 GPU 上即可。 下面是修改后的代码，添加了 GPU 支持： python 运行 #coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import num 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:10
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摘要：
#coding:utf8import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npimport randomimport jsonfrom transformers import BertModel"""基于pytorch的网络编写实现一个网络完成一个简单 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:09
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激活函数在深度学习模型中至关重要，它赋予模型非线性能力，使神经网络能学习复杂的模式和映射关系。随着研究发展，不断有新的激活函数被提出，部分在某些方面超越了 GELU，且已被一些模型采用。 B-SiLU（结合 SUGAR 方法）：通过 ReLU 的替代梯度学习（SUGAR）方法引入，在正向传播时保留标 阅读全文
posted @ 2025-06-21 20:58
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是否使用转置 完全取决于对矩阵维度和乘法顺序的定义，核心是让矩阵乘法的维度能 “对得上”。以下从两个角度拆解： 一、本质是「维度匹配」，转置只是实现方式 矩阵相乘要求 左矩阵的列数 = 右矩阵的行数。只要满足这个规则，用不用转置、怎么定义矩阵维度，都可以灵活调整。 情况 1：用 \(A^T\)（如原 阅读全文
posted @ 2025-06-21 18:34
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1. 全连接层概念理解 全连接层（又称线性层）是神经网络中的一种基本结构。在全连接层中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连 。其计算公式为 \(y = xA^{T}+b\) ，这里 x 是输入向量， A 是权重矩阵， b 是偏置向量。 2. 公式中各元素含义及作用 x（输入向量）：代表上一层传递过 阅读全文
posted @ 2025-06-21 18:32
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浙公网安备 33010602011771号