最近在做一個(gè)智能客服項(xiàng)目，需要把服務(wù)能力接入到企業(yè)微信里。本以為調(diào)用幾個(gè)API就能搞定，結(jié)果一腳踩進(jìn)了“坑”里。企業(yè)微信的API文檔雖然全面，但版本差異、消息加密、會(huì)話狀態(tài)管理這些細(xì)節(jié)，稍不注意就會(huì)讓服務(wù)“翻車”。今天就把…

在畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目中，通信模塊往往是決定系統(tǒng)性能和開發(fā)體驗(yàn)的關(guān)鍵。很多同學(xué)在初期為了快速實(shí)現(xiàn)功能，會(huì)直接采用簡單的HTTP同步請求。但隨著業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜、調(diào)用鏈增長，這種方式的弊端會(huì)迅速暴露出來，成為項(xiàng)目后期難以維護(hù)和優(yōu)化的瓶…

在算法相關(guān)的畢業(yè)設(shè)計(jì)中，我們常常會(huì)遇到一個(gè)尷尬的局面：精心設(shè)計(jì)的算法在論文里邏輯清晰、效果拔群，但一旦運(yùn)行起來，卻慢如蝸牛，或者內(nèi)存占用高得嚇人，甚至換個(gè)環(huán)境就跑不通。這往往不是算法本身的問題&…

最近在幫學(xué)弟學(xué)妹們搞大數(shù)據(jù)方向的畢業(yè)設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)“旅游推薦系統(tǒng)”是個(gè)熱門選題。想法很豐滿，現(xiàn)實(shí)卻骨感：數(shù)據(jù)從哪兒來？實(shí)時(shí)推薦怎么做？算法模型怎么搭？一堆問題撲面而來。好在現(xiàn)在有了AI輔助開發(fā)工具&#…

最近在幫學(xué)弟學(xué)妹看畢業(yè)設(shè)計(jì)論文，發(fā)現(xiàn)一個(gè)普遍又頭疼的問題：參考文獻(xiàn)。格式五花八門，手動(dòng)編號(hào)對不上，漏引、錯(cuò)引更是常見。對于計(jì)算機(jī)專業(yè)的同學(xué)來說，這不僅是格式問題，更是一個(gè)可以用技術(shù)優(yōu)雅解決的“工程…

AI Agent智能客服實(shí)戰(zhàn)：從架構(gòu)設(shè)計(jì)到生產(chǎn)環(huán)境部署的避坑指南 最近在主導(dǎo)一個(gè)智能客服系統(tǒng)的重構(gòu)項(xiàng)目，從傳統(tǒng)的規(guī)則匹配升級(jí)到基于大語言模型（LLM）的AI Agent架構(gòu)。整個(gè)過程踩了不少坑，也積累了一些工程化落地的經(jīng)驗(yàn)。今…

最近在指導(dǎo)幾位同學(xué)的計(jì)算機(jī)畢業(yè)設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)很多同學(xué)都對“基于圖片識(shí)別的交通場景分析”這個(gè)方向感興趣。想法都很好，比如識(shí)別交通標(biāo)志、檢測車輛行人、統(tǒng)計(jì)車流量等等，但真正動(dòng)手做起來，從模型訓(xùn)練到系統(tǒng)部署，一路磕磕…

混合高斯算法（EM-GMM）: 可用于做任何的隨機(jī)分布，一般試用方向?yàn)楣夥?amp;#xff0c;風(fēng)電等等不確定性，風(fēng)電預(yù)測誤差隨機(jī)分布以及其分布的擬合，光伏預(yù)測誤差隨機(jī)分布以及其分布的擬合，也可用于聚類分析、異常…