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摘要： Transformer模型详解 1. 基本定义与核心创新 基本定义 Transformer是一种完全基于注意力机制的神经网络架构，摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的计算方式，采用自注意力机制来捕捉序列中元素之间的全局依赖关系，从而实现高效并行处理。 核心创新 Transfor 阅读全文

摘要： MCP（Model Context Protocol）与结构化输出的关系体现在其作为标准化协议对大型语言模型（LLM）与外部工具交互的规范化约束和引导上。具体而言，MCP通过统一通信格式、定义工具调用接口以及强制参数结构，直接或间接地推动大模型生成指定格式的输出。以下从多个角度展开分析： 一、MCP 阅读全文

摘要： 在LangChain框架中，SystemMessage、HumanMessage、AIMessage和ChatMessage是用于构建对话流程的核心消息类。它们的区别主要体现在角色定位、功能用途以及对大语言模型（LLM）行为的影响上。以下是详细解析： 一、各类消息的定义与核心作用 1. System 阅读全文

摘要： agentic在人工智能领域的定义 在人工智能领域，“agentic”通常指代一种具备自主性、目标导向行为和适应能力的智能系统。这些系统能够独立感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标，同时减少对人工干预的依赖。例如，agentic AI可以自主规划任务、利用工具、学习并根据反馈调整策略，从而应对 阅读全文

摘要： LangGraph文档总结 LangChain仅支持有向无环图（DAG）形式的工作流，然而在较为复杂的LLM应用里，常见的模式是在执行流程中引入循环。 在循环过程中，由LLM推理下一步的行动。从本质上讲，这就好比在for循环中运行大语言模型（LLM）。这类系统通常被称为代理（agent）。 eg: 阅读全文

摘要： 在判断广告业务指标异常的根因时，选择大模型（LLM）还是编写代码取决于具体场景的需求。以下是不同场景的适用方案及原因分析： 1. 使用大模型（LLM）的场景及原因 适用场景： 复杂、多因素关联的异常 例如：广告点击率下降可能与用户行为变化、广告素材质量、竞争对手策略、节假日效应等多种因素相关，需要结 阅读全文

摘要： 要实现在属性上使用注解，并通过AOP给该属性的set方法设置setAccessible(true)，可以通过以下步骤进行： 定义注解：首先定义一个注解，用于标记需要通过反射访问的属性。 import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang 阅读全文

摘要： InnoDB是MySQL中默认的事务型存储引擎，支持ACID事务、行级锁定和外键等特性。InnoDB的锁机制是其支持高并发事务处理的关键技术之一。InnoDB主要使用两种类型的锁：行级锁和表级锁，同时还引入了意向锁来优化锁定策略。 行级锁（Row-level Locks） 行级锁是InnoDB特有的 阅读全文

摘要： 热点数据会使数据库性能出现问题，主要是因为大量的并发请求集中在少数数据上，导致以下几个方面的问题： 1. 资源竞争 当大量请求同时访问同一份数据时，数据库需要处理这些请求的并发控制，如锁机制。这会导致资源竞争，增加数据库的CPU和内存负担，从而影响数据库的响应时间和吞吐量。 2. 锁争用 在关系型数 阅读全文

摘要： 分表设计是数据库优化的一种常见手段，旨在通过将数据分散到多个表中来提高数据库的性能和扩展性。以下是分表设计的一些关键点： 1. 分表的原因 性能提升：单表数据量过大时，查询、更新等操作的性能会下降。分表可以减少单次操作的数据量，提高响应速度。 避免热点：将热点数据分散到不同的表或数据库中，避免单一热 阅读全文