垂直農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展與投資前景關(guān)鍵詞：垂直農(nóng)業(yè)技術(shù)、發(fā)展歷程、投資前景、核心算法、應(yīng)用場景摘要：本文深入探討了垂直農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展與投資前景。首先介紹了垂直農(nóng)業(yè)技術(shù)的背景信息，包括目的和范圍、預期讀者、文檔結(jié)構(gòu)概述以及相關(guān)術(shù)語。接…

本文分享了超詳細的大模型訓練與微調(diào)實操經(jīng)驗，主要從訓練設(shè)置（batch size及優(yōu)化器設(shè)置）和訓練數(shù)據(jù)選擇兩大角度進行闡述。內(nèi)容涵蓋了batch size的合理設(shè)置方法、過大或過小的影響、微調(diào)時優(yōu)化器的選擇、預訓練和微調(diào)時訓練數(shù)據(jù)的偏好等。文章…

乘法逆元 a?1≡x(modm)a^{-1} \equiv x \pmod ma?1≡x(modm) 等價于求解線性同余方程： ax≡1(modm)?????axmy1ax \equiv 1 \pmod m \implies ax my 1ax≡1(modm)?axmy1 根據(jù)裴蜀定理，該方程有解的充要條件是 gcd?(a,m)1\gcd(a, m) 1gcd(a,m)…

本章介紹了智能體的基本概念、類型和運作原理，并重點講解了以大語言模型（LLM）驅(qū)動的智能體。通過“智能旅行助手”的案例，讀者可以直觀地了解智能體的“思考-行動-觀察”循環(huán)機制。此外，本章還探討了智能體在現(xiàn)實應(yīng)用中…

Agentic AI提示工程可解釋性增強：讓決策“開口說話”的實戰(zhàn)技巧 標題選項 《Agentic AI調(diào)試噩夢終結(jié)：用提示工程讓決策過程“可視化”》《拆解Agent黑箱：可解釋性導向的提示工程實戰(zhàn)技巧》《Agent決策不再謎：讓AI“邊做邊說”的3類…

本文介紹了一個基于大語言模型（LLM）的智能招聘系統(tǒng)，該系統(tǒng)超越傳統(tǒng)關(guān)鍵詞匹配技術(shù)，通過深度語義理解、軟技能挖掘以及勝任力潛力預測，實現(xiàn)高效、客觀的招聘。項目聚焦RPO業(yè)務(wù)場景，融合人力資源管理理論與AI…

再論y的導函數(shù)dy/dx是兩個變量的商 黃小寧 請看圖片yf（x)的導函數(shù)dy/dx是兩個以0為極限的變量的商，從而使y的導函數(shù)是分式dy/dx。圖片中分式的分子是2xdxdy，分母是dx。這個分式是dx趨于0時分式Δy/dx的極限即是y關(guān)于x的導數(shù)dy/dx。 有“老師”…

文章探討了AI智能體（Agent）的發(fā)展及其在企業(yè)中的應(yīng)用價值。智能體結(jié)合了大語言模型（LLM）的能力，不僅能理解和生成信息，還能像人一樣執(zhí)行任務(wù)，實現(xiàn)認知與行動的閉環(huán)。理想智能體需具備目標理解、…