汪汪汪?

摘要： Agent 为什么能自己干活，又为什么经常翻车？这篇文章不调框架、不讲概念，直接手写 40 行 ReAct 循环，把 Agent 的底裤扒干净：LLM 怎么思考、工具怎么调用、记忆怎么流转、循环怎么串起来。再对比 Plan-and-Execute 模式，附一张选型决策树告诉你什么时候用哪种。最后拆四类翻车原因和四道工程保险。看完你会明白，Agent 不是魔法，它的问题也不在模型，在工程。 阅读全文

摘要： 国内 SaaS 团队如何选择 AI 落地场景？智能客服自动解决率 6 成、转人工率降至 3 成的灰度数据怎么来的？本文详解从智能客服、业务助手到 ChatBI 的 3 个真实场景，涵盖选型标准、服务端权限强制隔离、写操作二次确认及 SQL 幻觉的完整解决方案，文末附场景决策树。 阅读全文

摘要： 纯向量检索的 Hit Rate 只有 67%，根本不够用。本文从 Baseline 出发，逐步叠加混合检索（BM25+向量+RRF）、BGE-Reranker 重排序、Multi-Query 查询改写、上下文处理，最终将 Hit Rate@5 提升至 92%，答案准确率达 88%。包含完整代码、实验数据和生产环境避坑指南。 阅读全文

摘要： RAG 系统检索效果差，很多问题其实出在数据预处理。本文从实战角度拆解 RAG 数据链路的每一个环节：PDF/Word/Excel 多格式文档解析、4 种分块策略的实测对比与选型决策树、BGE-M3 等 Embedding 模型的企业选型指南、Milvus 向量库接入与优化，最后串成一套端到端的可运行 Pipeline。附完整代码和踩坑记录。 阅读全文

摘要： 一套真正能上生产的RAG知识库系统，从技术选型到生产架构的完整复盘。文档处理踩了4个坑、检索准确率从67%优化到92%、多租户与权限控制怎么设计、成本如何管控——全记下来了。不写Demo教程，只写真实项目里的决策和取舍。适合正在做RAG系统的开发者，以及纠结技术选型的技术负责人。 阅读全文

摘要： 看了几天的BP神经网络，总算是对它有一点点的理解了。今天就用python搭建了一个模型来实现手写数字的识别。 一、BP神经网络简介 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的一种神经网络。BP神经网络算法的基本思想是学习过程由信号 阅读全文

摘要： 一、MapReduce简介 MapReduce是一种面向大数据平台的分布式并行计算框架，它允许使用人员在不会分布式并行编程的情况下，将程序运行在分布式系统上。它提供的并行计算框架，能自动完成计算任务的并行处理，自动划分计算数据，在集群节点上自动分配和执行计算任务，自动收集计算结果，使得开发人员只用关 阅读全文

摘要： 使用Java操作HDFS，首先需要创建maven工程，创建maven工程的方法：https://www.cnblogs.com/ynqwer/p/14540108.html。 在新建的maven工程的src/main/java/目录下就可以写Java程序操作HDFS，为了方便管理，可以在此目录下创建 阅读全文

摘要： 最近在学习用java来编写MapReduce程序，我是先在windows中开发完成，运行没有问题之后，再打成jar包，放到Linux集群中运行，由于在配置windows的开发环境的时候就花了大半天的时间，所以我打算把这个过程给简单的记录一下，方便以后需要的时候可以快速查看，以免浪费过多的时间。 一、 阅读全文

摘要： MACD被称为异同移动平均线，主图由两条曲线和一些红色绿色的柱子组成，它被称为指标之王，那么它是怎么计算出来的，用它来做买卖信号到底靠不靠谱呢？ 阅读全文