Deep Thinking RAG是一種將RAG與Agent技術(shù)融合的新型架構(gòu)，突破了傳統(tǒng)RAG的局限性。它通過(guò)四個(gè)智能模塊（規(guī)劃代理、檢索監(jiān)督者、多階段檢索漏斗、策略代理）實(shí)現(xiàn)從線性鏈到循環(huán)圖的躍遷，支持多跳推理、動(dòng)態(tài)知識(shí)邊界和自適應(yīng)檢索策略…

目錄 1、代碼簡(jiǎn)介 2、代碼運(yùn)行結(jié)果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡(jiǎn)介 基于(SVM-RFE-BP)支持向量機(jī)遞歸特征消除特征選擇算法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量回歸預(yù)測(cè)(多輸入單輸出) 采用SVM-RFE支持向量機(jī)遞歸特征消除特征選擇對(duì)原始特征進(jìn)行特征選擇！隨后在結(jié)合BP進(jìn)行回歸預(yù)…

若依工作流模型管理模塊 - 需求分析設(shè)計(jì)文檔接口文檔 一、需求分析 1. 核心業(yè)務(wù)背景 該模塊是若依（RuoYi-Vue-Plus）框架集成Activiti工作流引擎的核心模塊，聚焦流程模型全生命周期管理，解決從模型創(chuàng)建、編輯、部署到導(dǎo)出、轉(zhuǎn)換…

目錄 1、代碼簡(jiǎn)介 2、代碼運(yùn)行結(jié)果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡(jiǎn)介 [獨(dú)家原創(chuàng)]CPO-VMD-KPCA-CPO-LSTM單變量時(shí)序預(yù)測(cè) (單輸入單輸出) 基于冠豪豬算法優(yōu)化變分模態(tài)分解-核主成分分析-冠豪豬算法-長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)單變量時(shí)序預(yù)測(cè) matlab代碼 由于之前的圖像分析太少，…

文章詳解了AI大模型產(chǎn)品經(jīng)理這一黃金崗位的培養(yǎng)路徑，提供6個(gè)月速成路線圖，分4大階段掌握核心能力。數(shù)據(jù)顯示該崗位平均月薪38K，大模型方向溢價(jià)45%，2025年缺口達(dá)72萬(wàn)。文章包含12個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目、30學(xué)習(xí)資源，同時(shí)提供避坑指…

AI應(yīng)用架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)：上下文工程的數(shù)據(jù)預(yù)處理——讓模型“聽(tīng)懂”你的每一句話(huà) 關(guān)鍵詞 上下文工程 | 數(shù)據(jù)預(yù)處理 | AI應(yīng)用架構(gòu) | 對(duì)話(huà)系統(tǒng) | 向量數(shù)據(jù)庫(kù) | 上下文窗口 | 語(yǔ)義分割 摘要 在AI應(yīng)用（如對(duì)話(huà)系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、個(gè)性化推薦）中&#xf…

目錄 1、代碼簡(jiǎn)介 2、代碼運(yùn)行結(jié)果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡(jiǎn)介 [原創(chuàng)]基于變分模態(tài)分解結(jié)合樣本熵結(jié)合長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformer(VMD-SE-LSTMTransformer)多變量時(shí)序預(yù)測(cè) Matlab代碼 采用VMD-SE對(duì)輸出列進(jìn)行分解，通過(guò)樣本熵將個(gè)分量劃分為高頻分量和低頻…

自然語(yǔ)言處理（NLP）核心知識(shí)體系 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（AI）的重要分支，專(zhuān)注于實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與人類(lèi)自然語(yǔ)言之間的有效交互，讓計(jì)算機(jī)能夠…