摘要：
一、先搞懂：AI 原来只会 “动嘴”，不会 “动手” 普通 AI（比如 ChatGPT）能跟你聊天、写文章，但没法直接「做事」： 你问：“帮我订一张明天去上海的机票”，它只能回答 “好的，已为你查询到机票信息……” 但不会真的打开订票系统下单。 Function Call 的作用：给 AI 装一个 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:21
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一、随机决策树（随机树）：单棵 "随性" 的树，是个 "基础算法单元" 本质：它本身就是一种独立的算法，核心特点是「在构建决策树的过程中引入随机性」。 比如选特征时不选最靠谱的，而是随机挑一个；分节点时也不追求最优划分，而是 "差不多就行"。 作用：像一个 "单打独斗的新手"，单独用也能做分类 / 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:17
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随机树：用 "选西瓜" 思维搞懂这棵会 "随机" 的树 一、随机树是啥？先看个生活场景 假设你去买西瓜，想挑个熟的，随机树就像一个 "选瓜攻略生成器"： 它先随机挑一个选瓜标准（比如先看纹路是否清晰，还是先拍声音闷不闷）； 按这个标准把西瓜分成两堆（纹路清晰的一堆，不清晰的一堆）； 然后在每堆里再随 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:15
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随机森林和随机树的「接地气用法」：从买菜到写代码全场景覆盖 一、随机森林的 5 大真实场景（附大白话解释） 1. 买菜时挑西瓜：判断西瓜熟没熟 问题：根据西瓜的颜色、纹路、敲起来的声音，判断是否成熟。 随机森林做法： 找 100 个有经验的大爷大妈（100 棵树），每个人按自己的经验判断（比如 A 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:13
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随机森林和随机树：像一群 “算命先生” 帮你做决定 先搞懂：啥是 “决策树”？ 决策树就像一棵 “问题树”，通过问一系列问题来做判断。比如判断 “今天要不要出门打球”： 问题 1：下雨吗？→ 是→不出门；否→继续问 问题 2：温度超过 35℃吗？→ 是→不出门；否→出门这棵树的每个分叉都是一个问题， 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:10
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Stable Diffusion 就是一个能 “画图画” 的 AI 工具，而且是那种你给点文字描述，它就能生成对应图片的狠角色！ 它到底能干啥？ 按你的想法 “捏图”：比如你说 “给我画一只戴着墨镜、在太空里弹吉他的橘猫”，它就能把这些元素组合成一张图，连细节（像猫的表情、吉他样式）都尽量贴合你的描 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:09
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Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式 AI 应用的创建和部署1。其具体功能如下1： 融合多种理念和技术：融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，为开发者提供用户友好的界面和强大工具，能快速搭建生产级 AI 应用。 低代 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:06
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大模型 Diffusion，也就是扩散模型，是一种生成式模型，能依据训练数据的模式和规律生成新的数据样本，在图像、音频、文本等多个领域都有应用123。 它的工作原理可以理解为两个过程2： 前向扩散过程：从干净的原始数据样本开始，比如一张图像，通过一系列时间步，逐步向其添加少量高斯噪声，直到原始信号几 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:05
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摘要：
LlamaIndex 是一个开源数据编排框架，主要用于构建大型语言模型（LLM）应用程序1。简单来说，它就像是一个桥梁，能把各种不同的数据和大型语言模型连接起来，让模型可以更好地利用这些数据来完成各种任务3。 它具有以下功能3： 数据处理：可以把非结构化的数据，如文本、PDF、网页、数据库等，转化成 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:02
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摘要：
一、大模型工程师和 NLP 工程师的区别：就像 “造火箭” 和 “开飞机” NLP 工程师：专注于 “语言处理的具体问题” 工作内容：解决跟语言相关的具体任务，比如： 让机器看懂文字：分词（把 “我爱北京天安门” 拆成 “我 / 爱 / 北京 / 天安门”）、命名实体识别（找出 “张三” 是人名）； 阅读全文
posted @ 2025-06-16 19:56
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