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【开发相关】Excel: 使用 TEXTJOIN 与 FILTER 合并符合条件的数据
在日常数据处理和报表制作中，经常需要根据条件筛选出一组数据，并将多个结果合并到一个单元格中。Excel 提供的新函数 FILTER 可以根据布尔条件筛选出满足条件的数据数组，而 TEXTJOIN 函数可以将多个文本值按指定分隔符连接为一个字符串。 例如，传统的 VLOOKUP 函数只能返回第一个匹配项，而通
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】JavaScript 中通过Array.sort() 实现多字段排序、排序稳定性、随机排序洗牌算法、优化排序性能，JS中排序算法的使用详解（附实际应用代码）
JavaScript 中通过Array.sort() 实现多字段排序、排序稳定性、随机排序（洗牌算法）、优化排序性能等，JS中排序算法的使用详解（附实际应用代码）一、为什么要使用Array.sort() Array.sort() 是 JavaScript 中用于数组排序的内置方法。表面上看，它只是一个对数组元素进行升
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】LLM 系列（六）：模型推理篇
引言大型语言模型（LLM）的训练过程虽然耗资巨大且备受关注，但其真正的价值实现，却发生在 推理（Inference） 这一最终环节。推理是将训练好的模型应用于实际，根据 用户输入（Prompt）生成响应的过程 。无论是驱动一个实时聊天机器人，还是进行离线文档分析，高效、可靠的推理是所有 LLM 应用的基石。然而，这一过程远非简单地
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】AI Agent的自主学习与全感知决策：核心技术、融合方法与未来发展
摘要AI Agent，作为自主决策和智能行为的核心技术，正逐渐成为人工智能领域中的重要研究方向。通过集成深度学习、强化学习、传感器数据融合等技术，AI Agent不仅能够执行任务，还能在复杂和动态的环境中进行自主学习和决策。本文将深入探讨AI Agent的核心技术，包括自主学习、决策算法、感知系统以及多模态数据的融合。同时，文章也
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】图解KV Cache：解锁LLM推理效率的关键
背景LLM 用于推理的时候就是不断基于前面的所有 token 生成下一个 token。假设现在已经生成了 t 个 token，用 x1:t 表示。在下一轮，LLM 会生成 xt+1，注意他们的前 t 个 token 是一样的：xt+1=LLM(x1:t)再下一步也是相似的：xt+2=LLM(x1:t+1)概括来说，每一轮用上一轮的
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】深入探讨强化学习中的Actor-Critic框架：稳定性分析与策略优化
强化学习与Actor-Critic框架简介在人工智能领域，强化学习作为一种通过与环境交互来学习最优决策的方法，近年来取得了突破性进展。2025年的今天，强化学习已成功应用于机器人控制、游戏AI、金融交易等多个领域，而Actor-Critic框架作为其中最具代表性的算法架构之一，因其独特的优势成为研究热点。强化学习基础概念强化学习的
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】从零开始训练大模型的 4 个阶段，清晰讲解（含可视化）
大家好，我是 Ai 学习的老章从零开始构建 LLMs 的四个阶段，使其能够应用于真实场景。涵盖：预训练指令微调偏好微调推理微调0️⃣ 随机初始化的 LLM此时，模型一无所知。你问它“什么是 LLM？”，得到的却是像“try peter hand and hello 448Sn”这样的胡言乱语。它尚未见过任何数据，只拥有随机的权重
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】Minimind - 人人都能训练的“小”模型
Minimind 是一个“小”语言模型，总共只有 2500 万个参数，最小版本体积只有 GPT-3 的七千分之一，作者称只需要3块钱+2小时就可以完成训练，项目地址为：https://github.com/jingyaogong/minimind。为防止误解，“2小时” 基于NVIDIA 3090硬件设备（单卡）测试，“3块钱”
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】LLM 系列（十四）：解读 Deep Research
本文是 LLM 系列文章的第十四篇，主要和各位读者来共同探讨一下 Deep Research。作为 LLM 的深度使用者，从搜索替代到 RAG应用，再到 Agentic Deep Research，这种新的产品形态带来了很多不一样的体验。从我个人的使用来讲， Deep Research 帮我解决了非常多信息检索和汇总的工作，极大地
发表时间：2025-01-16 01:32:56
【开发相关】机器学习算法|支持向量机（Support Vector Machine，SVM）
机器学习基础机器学习(MachineLearning)，作为计算机科学的子领域，是人工智能领域的重要分支和实现方式。使机器模仿人类的学习来获取知识。在图像处理中有许多应用，如卷积神经网络（CNN）等在图像处理中具有天然的优势；LSTM之类的深度学习方法可以基于股票价格波动的特征和可量化的市场数据进行股票价格的实时预测，可用于股票市
发表时间：2025-01-16 01:32:56
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