Dexter 是一个自主智能金融研究代理,能自动拆解复杂问题,制定研究计划,使用实时财务数据反复验证和优化结果,直到给出准确、数据支持的分析报告。
它不仅是个简单的问答机器人,而是会思考、规划、执行和自我校验的智能助手。
主要功能:
- 智能任务规划,将复杂金融问题拆解为有序步骤;
- 自动执行多种金融数据抓取与分析工具;
- 自我验证分析结果,确保信息准确可靠;
- 实时访问收入表、资产负债表、现金流等关键财务数据;
- 内置安全机制,防止无限循环和执行超时。
适合金融分析师、投资研究员及量化团队,帮助提升研究效率和决策质量。
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GitHub - virattt/dexter: An autonomous agent for deep financial research
An autonomous agent for deep financial research. Contribute to virattt/dexter development by creating an account on GitHub.
Just Talk To It - the no-bs Way of Agentic Engineering:简明无废话的Agentic Engineering实战经验分享 | #经验 #资源参考 #AI实战 #Agent经验
基于Agentic Engineering的开发流程已到能自动写几乎100%代码的地步。但很多人还在绕圈子,忙着制造复杂“假象”,反而没真正产出。
这里分享了作者这一年AI辅助开发的心得,直击核心,帮你少走弯路
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Just Talk To It - the no-bs Way of Agentic Engineering | Peter Steinberger
A practical guide to working with AI coding agents without the hype.
开源大模型学习门槛高?《开源大模型食用指南》帮你一步到位。| #指南 #资源参考 #工具 #开源大模型 #开源大模型食用指南
这个项目专为中国宝宝量身打造,基于Linux环境,涵盖从环境配置、本地部署,到全参数和LoRA微调,再到多模态大模型应用的全流程教程。支持ChatGLM、Qwen、InternLM、LLaMA等主流模型,让普通学生和研究者轻松上手开源大模型。
主要特色:
- 详细的Linux环境搭建指导,针对不同模型定制;
- 国内外热门开源LLM的部署与使用教程;
- 命令行调用、在线Demo、LangChain集成全覆盖;
- 支持全量微调与高效LoRA微调,适合进阶学习;
- 丰富案例,助你打造专属私域大模型。
无论你是大模型新手还是想深入微调的开发者,这里都是最实用的指南。
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GitHub - datawhalechina/self-llm: 《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调(全参数/Lora)、部署国内外开源大模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)教程
《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调(全参数/Lora)、部署国内外开源大模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)教程 - datawhalechina/self-llm
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MTools - 媒体人工具箱
一款功能强大、界面精美的现代化桌面工具集
集成图片处理、音视频编辑、AI 智能工具、开发辅助等功能,支持跨平台GPU加速
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工具展示
AI 智能处理
AI 智能抠图 - 一键移除图片背景,支持人像、动漫、通用场景等多种模型,GPU 加速提速 3-10 倍
AI 证件照制作 - 智能生成各类证件照,支持多种尺寸和背景,自动美颜和人脸矫正
AI 音视频人声分离 - 专业级人声/伴奏分离,支持 UVR MDX-Net 模型,轻松制作卡拉OK伴奏
AI 音视频转文字 - 直接处理视频或音频,从中提取字幕,支持输出字幕文件
AI 视频插帧 - 将低帧率视频进行补帧,提高视频流畅度
AI 图片、视频超分 - 支持对图片、视频进行修复和放大,例如720p修复到2k
图片工具箱
格式转换 & 压缩 - 支持 12+ 种格式,集成 mozjpeg、pngquant 专业引擎
智能编辑 - 尺寸调整、裁剪、旋转、水印、去除 EXIF
创意拼接 - 九宫格、单图切分、横向/纵向拼接
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智能压缩 - H.264/H.265 编码,自定义比特率和质量
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提取 & 合成 - 提取音轨、添加水印、视频修复
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得到2026.1.3-10
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2025-2026年等2个文件【更新合集】
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增长大会
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马想·增长的新武器【完结】
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卓克·科技参考4
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马江博·政经参考【2026更新中】
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何刚·投资参考【2026更新中】
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何帆·中国经济报告
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刘润:商业报告解读
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贾行家·年度人文课堂
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刘勃讲中国史
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陈行甲·青春期家庭教育40讲
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吴军·教育的方法50讲
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王路·情绪觉知100讲
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王鼎杰·讲透战争史
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刘怡·国际参考
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严飞的社会课
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小红书虚拟店群
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小红书同城IP深度实战课
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如何利用Sora 2创建流行AI人工智能视频大师班教程
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国外教程:为抖音和社交媒体创建橘猫打工AI人工智能网络视频
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掌握谷歌Gemini Nano Banana -终极AI图像工作流程教程
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抖音美食解说视频制作教学,可加入分成计划撸精选收益
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面向未来的产品思维|湛庐阅读
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如何与AI协同进化
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跟顶尖销售学客户拜访
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——影视——
狙击蝴蝶【完结】
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藏海传
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国色芳华
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坏蛋联盟1-2
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浪浪人生
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浪浪山小妖怪
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剥茧
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秋雪漫过的冬天
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骄阳似我
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逍遥
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小城大事
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每天听本书
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卓克·科技参考4等11个文件【更新合集】
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卓克·科技参考4
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蔡钰:商业参考
链接:https://pan.baidu.com/s/12plcan9YpHc9AwPY3tlnvg?pwd=dc46
刘润:商业报告解读
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何刚·投资参考【2026更新中】
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刘怡·国际参考
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吴军·教育的方法50讲
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陈行甲·青春期家庭教育40讲
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王路·情绪觉知100讲
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周之江书院
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王鼎杰·讲透战争史
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严飞的社会课
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熊逸·讲透资治通鉴·西汉
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抖音大V:胡说老王课程集《逐利》399
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面向未来的产品思维|湛庐阅读
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如何与AI协同进化
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狙击蝴蝶【完结】
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国色芳华
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开源大模型学习门槛高?《开源大模型食用指南》帮你一步到位。| #指南
这个项目专为中国宝宝量身打造,基于Linux环境,涵盖从环境配置、本地部署,到全参数和LoRA微调,再到多模态大模型应用的全流程教程。支持ChatGLM、Qwen、InternLM、LLaMA等主流模型,让普通学生和研究者轻松上手开源大模型。
主要特色:
- 详细的Linux环境搭建指导,针对不同模型定制;
- 国内外热门开源LLM的部署与使用教程;
- 命令行调用、在线Demo、LangChain集成全覆盖;
- 支持全量微调与高效LoRA微调,适合进阶学习;
- 丰富案例,助你打造专属私域大模型。
无论你是大模型新手还是想深入微调的开发者,这里都是最实用的指南。
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GitHub
GitHub - datawhalechina/self-llm: 《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调(全参数/Lora)、部署国内外开源大模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)教程
《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调(全参数/Lora)、部署国内外开源大模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)教程 - datawhalechina/self-llm
Retrieval-Augmented Generation (RAG) Project:这份开源资源帮你从零开始全面掌握RAG(检索增强生成)技术,实用且系统。
主要内容涵盖:
- 查询构建:将自然语言转成结构化查询(SQL、Cypher、向量检索)
- 查询翻译:分解、重构输入,提升检索效果
- 路由选择:动态选库或嵌入上下文,精准定位答案
- 检索优化:多种重排序算法+实时数据接入,确保结果相关性
- 索引管理:多重表征嵌入、分层摘要、结构化搜索提升效率
- 生成环节:自研Self-RAG和RRR,实现推理与检索的迭代闭环
每个笔记本都有详细的实操指导,适合入门到进阶,支持多查询、多模态等高级用法。
如果你从事机器学习、LLM或AI代理,强烈推荐收藏并实践。本资源极大降低了构建复杂RAG应用的门槛,助你快速搭建高效智能系统。
RAG的核心难题不只是架构,更是优质数据的积累与语料空白的补充。未来,递归推理与动态语料更新将成为关键突破点。
#资源参考 #RAG #开源RAG
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#资源参考 #RAG #开源RAG
GitHub
GitHub - bragai/bRAG-langchain: Everything you need to know to build your own RAG application
Everything you need to know to build your own RAG application - bragai/bRAG-langchain
Amazon Bedrock AgentCore Python SDK 助你轻松把本地AI代理快速上线到企业级生产环境,无需操心基础设施。
这个开源SDK支持任意框架(Strands、LangGraph、CrewAI、Autogen等都能用),帮你实现零运维、自动扩展的安全高效部署。它内置身份认证、持久记忆、监控等企业级功能,专为大规模、可靠的AI代理生产设计。
主要功能:
- 保留你现有的智能代理逻辑,不用重写代码
- 零基础设施管理,无需服务器、容器配置
- 高安全性和合规性,支持多种身份认证
- 多种服务模块:运行时隔离计算、持久记忆、API网关、代码解释器、浏览器自动化、监控追踪等
- 快速入门工具包,方便本地原型开发
适合AI开发者、企业和研究团队,帮你从本地开发无缝过渡到云端高可用生产。
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GitHub
GitHub - aws/bedrock-agentcore-sdk-python: Python SDK for transforming any AI agent into a production-ready application. Framework…
Python SDK for transforming any AI agent into a production-ready application. Framework-agnostic primitives for runtime, memory, authentication, and tools with AWS-managed infrastructure. - aws/bed...
Gumroad 是个助力创作者直接面向用户销售产品的开源电商平台。这个项目包含了完整的 Gumroad 网页应用源码,适合想搭建自定义电商平台或者学习电商系统架构的开发者。
主要特色:
- 支持数字商品和实物的销售管理;
- 完善的用户认证和支付流程集成;
- 灵活的产品展示和订单处理;
- 代码基于 Ruby on Rails 和现代前端技术;
- 配套文档详尽,支持本地开发和部署;
- 集成推送通知、发票生成和多种图片视频处理工具。
无论你是创作者还是开发者,Gumroad 都能帮你低成本试水电商业务,快速上线自己的销售平台。
#资源参考 #工具 #开源电子商务平台 #开源电商平台
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GitHub
GitHub - antiwork/gumroad: Sell stuff and see what sticks
Sell stuff and see what sticks. Contribute to antiwork/gumroad development by creating an account on GitHub.
文档解析总是让人头大:PDF结构复杂,格式多样,提取内容费时费力。
MinerU 是一个开源项目,专注于将复杂文档(尤其是PDF)快速高效转成机器可读的Markdown或JSON格式,方便后续用大模型处理和自动化工作流。
它不仅支持排版结构分析、公式识别、表格解析,还能自动去除页眉页脚、脚注,保证语义连贯。更有OCR支持,能处理扫描版PDF,覆盖84种语言。
亮点功能:
- 领先的布局分析和文本识别,支持多栏复杂格式;
- 自动公式转LaTeX,表格转HTML,方便科研文档处理;
- 支持文档录入OCR,适配扫描和乱码PDF;
- 多平台适用,支持CPU和GPU加速;
- 提供在线演示、API接口和本地部署多种使用方式。
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GitHub
GitHub - opendatalab/MinerU: Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.
Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows. - opendatalab/MinerU
自动生成短视频,从视频文案、素材、字幕到配音和背景音乐,一键搞定,效率翻倍。
MoneyPrinterTurbo 利用强大的 AI 大模型,支持多种视频比例(9:16竖屏、16:9横屏),还能批量生成,适合做抖音、快手、YouTube等平台内容创作。
核心亮点:
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适用场景:内容创作者、短视频运营、小白用户快速上手。
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GitHub
GitHub - harry0703/MoneyPrinterTurbo: 利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM. - harry0703/MoneyPrinterTurbo
想深入掌握n8n自动化?《The Ultimate n8n Starter Kit(2025)》全方位解读n8n工作流自动化,从基础到AI集成,带你快速上手并提升效率。
1. 工作流自动化基础
- 工作流自动化利用技术自动执行重复任务,节省时间、减少错误、助力业务扩展。
- 关键组成:触发器(如新邮件)、动作(如发送通知)、条件(如VIP判定)。
2. n8n简介与优势
- n8n是低代码、节点式自动化工具,支持自定义代码和API集成。
- 相比Zapier、Make.com,n8n更灵活、成本更优且数据掌控更强。
- 提供300+预置集成,社区节点丰富,支持自托管和云服务。
3. 核心节点与数据转换
- 触发节点启动流程,核心节点处理数据,动作节点执行任务。
- Set节点调整数据,Code节点支持自定义JavaScript,HTTP请求节点调用API,Merge节点合并数据。
- 深入理解JSON数据结构与表达式(如{{$json["field"]}}),灵活操作工作流数据。
4. 工作流设计与调试
- 明确目标、合理规划流程、选择合适节点、设置条件逻辑。
- 支持手动测试和生产自动执行,实时监控执行记录,追踪错误。
- 利用错误触发节点自动处理异常,Debug Helper节点帮助数据检查,提高可靠性。
5. AI智能代理与集成
- AI代理具备自主决策能力,广泛应用客服、内容生成、数据分析、代码辅助。
- n8n内建多样AI节点,支持OpenAI、Google AI等平台,轻松构建AI驱动的自动化流程。
- 精准提示设计(prompting)提升AI响应质量,结合多种策略保障任务准确执行。
6. 进阶AI集成与实战案例
- 获取API凭证,安全配置,监控调用限制,优雅处理错误。
- 实例:自动生成社媒内容、AI客服、儿童故事机器人等,展示n8n与AI结合的强大潜力。
- 分享SanctifAI、Telegram故事机器人等真实案例,启发创新应用。
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「Robotics Course」免费机器人学习课程
这个课程从经典机器人学到现代基于学习的方法,全方位讲解如何理解、实现并应用机器学习技术于真实机器人系统。课程基于权威的Robot Learning Tutorial,经过精心提炼,帮你更轻松入门机器人学习。
课程内容涵盖机器人基础理论与实践,适合机器人初学者及希望掌握学习驱动方法的同学。你将学习经典机器人学原理,掌握强化学习、模仿学习等前沿算法,使用开源工具LeRobot操作真实机器人数据集,提升实战能力。
课程结构清晰,循序渐进,从机器人入门、经典方法到强化学习、模仿学习及基础模型全面展开。完成后,你将理解机器人如何从数据中学习,为什么学习方法正引领机器人变革,并能用现代工具实现这些技术。
这个课程从经典机器人学到现代基于学习的方法,全方位讲解如何理解、实现并应用机器学习技术于真实机器人系统。课程基于权威的Robot Learning Tutorial,经过精心提炼,帮你更轻松入门机器人学习。
课程内容涵盖机器人基础理论与实践,适合机器人初学者及希望掌握学习驱动方法的同学。你将学习经典机器人学原理,掌握强化学习、模仿学习等前沿算法,使用开源工具LeRobot操作真实机器人数据集,提升实战能力。
课程结构清晰,循序渐进,从机器人入门、经典方法到强化学习、模仿学习及基础模型全面展开。完成后,你将理解机器人如何从数据中学习,为什么学习方法正引领机器人变革,并能用现代工具实现这些技术。
Claude Code指南是一个从基础到顶级的智能开发生态系统,融合了多工具、多内核、多代理及元智能,实现了协同放大与自我演进。以下(见评论)是核心要点和深入见解,助你理解并高效使用Claude Code。
Claude Code从工具集成走向元智能生态,构建了一个多核多代理协同、自我修复、自我学习和递归进化的智能开发环境。它不仅极大提升开发速度和质量,还通过深度协同和涌现智能,开创了AI辅助软件开发的新高度。
#资源参考 #AI #Claude Code
Claude Code从工具集成走向元智能生态,构建了一个多核多代理协同、自我修复、自我学习和递归进化的智能开发环境。它不仅极大提升开发速度和质量,还通过深度协同和涌现智能,开创了AI辅助软件开发的新高度。
#资源参考 #AI #Claude Code
GitHub
GitHub - karminski/claude-code-guide-study: Notes on Reading about Claude Code Comprehensive Guide
Notes on Reading about Claude Code Comprehensive Guide - GitHub - karminski/claude-code-guide-study: Notes on Reading about Claude Code Comprehensive Guide
加州大学伯克利分校的机器学习导论课程(2025年秋季版)
本课程介绍机器学习的理论基础、算法和应用,将数学的严谨性与实践经验相结合。这些大学的课程更新都很快,和现在的大模型等都有一些联系了。目前课程还在进行中,可以下载已经上完的课程的ppt和观看录像。
在整个学期中,我们将探索机器学习的完整流程,从问题构建、数据处理,到模型设计和优化。我们将从讨论什么是机器学习、如何构建和分类问题,以及常见学习范式的分类法开始。我们将回顾课程所需的数学背景,包括概率论和优化概念。
接着,我们将学习无监督学习方法,包括使用 k-means 和期望最大化(EM)算法进行聚类,以及使用主成分分析(PCA)进行降维。我们将详细讨论回归,从目标函数开始,然后转向线性回归及其最大似然估计(MLE)解释,最后探索回归与分类的联系。
课程的深度学习部分将从神经网络基础开始,包括构建非线性模型、选择架构和激活函数,以及定义损失函数。我们将涵盖 PyTorch 实现、反向传播、批量归一化、初始化策略和正则化。之后,我们将概览其他深度架构,如卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)和 Transformer,以及生成模型,如大型语言模型(LLMs)、自编码器和生成对抗网络(GANs)。
本课程介绍机器学习的理论基础、算法和应用,将数学的严谨性与实践经验相结合。这些大学的课程更新都很快,和现在的大模型等都有一些联系了。目前课程还在进行中,可以下载已经上完的课程的ppt和观看录像。
在整个学期中,我们将探索机器学习的完整流程,从问题构建、数据处理,到模型设计和优化。我们将从讨论什么是机器学习、如何构建和分类问题,以及常见学习范式的分类法开始。我们将回顾课程所需的数学背景,包括概率论和优化概念。
接着,我们将学习无监督学习方法,包括使用 k-means 和期望最大化(EM)算法进行聚类,以及使用主成分分析(PCA)进行降维。我们将详细讨论回归,从目标函数开始,然后转向线性回归及其最大似然估计(MLE)解释,最后探索回归与分类的联系。
课程的深度学习部分将从神经网络基础开始,包括构建非线性模型、选择架构和激活函数,以及定义损失函数。我们将涵盖 PyTorch 实现、反向传播、批量归一化、初始化策略和正则化。之后,我们将概览其他深度架构,如卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)和 Transformer,以及生成模型,如大型语言模型(LLMs)、自编码器和生成对抗网络(GANs)。
CS 189 - Introduction to Machine Learning
Home / Schedule
A week-to-week description of the content covered in the course.
《Agentic Design Patterns》中文翻译项目是一部针对 Antonio Gulli 所著《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》的中英文对照译本。该项目致力于为读者提供一个全面、专业的技术指南,详细介绍现代人工智能系统中智能体设计的核心理念与实践流程。
项目主要特点包括:
- 中英文对照,完整展示原书内容与译文对比
- 译文中对中文内容进行了黄色高亮处理,便于阅读与区分
- 严格遵循 Markdown 的格式规范,确保文档整洁统一
- 保留所有原书代码示例,方便读者进行实践和验证
- 翻译工作分章节持续更新,支持开放社区共同参与校对与改进
适合 AI 工程师、软件架构师、产品经理以及对智能系统设计感兴趣的研究者和学生。
#资源参考 #AI #AIagent #人工智能体
项目主要特点包括:
- 中英文对照,完整展示原书内容与译文对比
- 译文中对中文内容进行了黄色高亮处理,便于阅读与区分
- 严格遵循 Markdown 的格式规范,确保文档整洁统一
- 保留所有原书代码示例,方便读者进行实践和验证
- 翻译工作分章节持续更新,支持开放社区共同参与校对与改进
适合 AI 工程师、软件架构师、产品经理以及对智能系统设计感兴趣的研究者和学生。
#资源参考 #AI #AIagent #人工智能体
GitHub
GitHub - ginobefun/agentic-design-patterns-cn: 《Agentic Design Patterns》中文翻译版
《Agentic Design Patterns》中文翻译版. Contribute to ginobefun/agentic-design-patterns-cn development by creating an account on GitHub.
Vector RAG系统构建流程
1. 数据采集与预处理
用爬虫(如Firecrawl)、数据连接器(数据库、API)或专门的平台(如Unstructured.io)收集并清洗数据,确保后续切片和向量化质量。
2. 切分成块
利用LangChain、LlamaIndex等工具,将文档分成有意义的小块,保持上下文连贯,方便精准检索。切分方式可多样:固定长度、语义切分、递归等。
3. 生成向量嵌入
用先进模型(text-embedding-ada-002、Cohere Embed v3、BGE-M3、llama-text-embed-v2)将文本块转成高维向量,便于相似度计算。
4. 存储与索引
向量存入专用数据库(Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector),也可用Elastic或MongoDB等支持向量搜索的传统库。
5. 信息检索
结合密集向量搜索、稀疏检索(BM25、SPLADE)或混合检索(RRF等),用LangChain、Haystack等框架实现相关内容召回,并通过重排序(bge-reranker、Cohere Rerank)提升准确度。
6. 流程编排
用LangChain、LlamaIndex,或n8n、Google Cloud Vertex AI Pipelines等工具,协调各环节数据流和调用顺序,保证系统稳定高效。
7. 选择大模型生成
接入Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Mistral等LLM,通过API或AI网关(Portkey、Eden、OpenRouter)调用,实现文本生成。
8. 监控与可观测性
利用Langfuse、PromptLayer、Helicone、Arize AI等平台,跟踪提示词表现、延迟、资源消耗及模型输出,及时发现并解决问题。
9. 持续评估优化
借助自动评测指标(准确性、一致性、召回率)、A/B测试和人工反馈,反复调优检索和生成效果,必要时进行模型微调。
这套流程涵盖了Vector RAG系统从数据采集到生成优化的每一步,是构建高质量智能问答和知识检索系统的实用指南。建议收藏并实践。
这份方案不仅系统全面,还结合了当前主流开源工具和商业产品,适合技术爱好者、开发者及企业研发团队参考。
#资源参考 #RAG #工具
1. 数据采集与预处理
用爬虫(如Firecrawl)、数据连接器(数据库、API)或专门的平台(如Unstructured.io)收集并清洗数据,确保后续切片和向量化质量。
2. 切分成块
利用LangChain、LlamaIndex等工具,将文档分成有意义的小块,保持上下文连贯,方便精准检索。切分方式可多样:固定长度、语义切分、递归等。
3. 生成向量嵌入
用先进模型(text-embedding-ada-002、Cohere Embed v3、BGE-M3、llama-text-embed-v2)将文本块转成高维向量,便于相似度计算。
4. 存储与索引
向量存入专用数据库(Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector),也可用Elastic或MongoDB等支持向量搜索的传统库。
5. 信息检索
结合密集向量搜索、稀疏检索(BM25、SPLADE)或混合检索(RRF等),用LangChain、Haystack等框架实现相关内容召回,并通过重排序(bge-reranker、Cohere Rerank)提升准确度。
6. 流程编排
用LangChain、LlamaIndex,或n8n、Google Cloud Vertex AI Pipelines等工具,协调各环节数据流和调用顺序,保证系统稳定高效。
7. 选择大模型生成
接入Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Mistral等LLM,通过API或AI网关(Portkey、Eden、OpenRouter)调用,实现文本生成。
8. 监控与可观测性
利用Langfuse、PromptLayer、Helicone、Arize AI等平台,跟踪提示词表现、延迟、资源消耗及模型输出,及时发现并解决问题。
9. 持续评估优化
借助自动评测指标(准确性、一致性、召回率)、A/B测试和人工反馈,反复调优检索和生成效果,必要时进行模型微调。
这套流程涵盖了Vector RAG系统从数据采集到生成优化的每一步,是构建高质量智能问答和知识检索系统的实用指南。建议收藏并实践。
这份方案不仅系统全面,还结合了当前主流开源工具和商业产品,适合技术爱好者、开发者及企业研发团队参考。
#资源参考 #RAG #工具
X (formerly Twitter)
Tech with Mak (@techNmak) on X
Your Vector RAG Blueprint.
Here’s a clear 9-step pipeline to build a modern Vector RAG system from scratch.
1./ 𝐈𝐧𝐠𝐞𝐬𝐭 & 𝐏𝐫𝐞𝐩𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚
➞ Start with tools like web scraping libraries/services (e.g., Firecrawl), data connectors (e.g., for databases, APIs)…
Here’s a clear 9-step pipeline to build a modern Vector RAG system from scratch.
1./ 𝐈𝐧𝐠𝐞𝐬𝐭 & 𝐏𝐫𝐞𝐩𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚
➞ Start with tools like web scraping libraries/services (e.g., Firecrawl), data connectors (e.g., for databases, APIs)…
AI Engineering Hub 汇聚了超过90个适合不同水平的生产级AI项目,涵盖大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)、智能代理等前沿技术。新手可从OCR和基础RAG项目入手,逐步过渡到中级的多组件系统与自动化工作流,再到高级的微调、模型开发及复杂生产系统。项目类型丰富,涉及视觉、语音、多模态、代码交互和企业级应用,助力学习与落地双提升。
此外,Hub提供详细的学习路线图和免费数据科学电子书,支持订阅获取最新教程与资源。
#资源参考 #工具 #AI
此外,Hub提供详细的学习路线图和免费数据科学电子书,支持订阅获取最新教程与资源。
#资源参考 #工具 #AI
GitHub
GitHub - patchy631/ai-engineering-hub: In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.
In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications. - patchy631/ai-engineering-hub
开发AI智能客服和业务助手,经常碰到模型不听指令、回答跑题、响应不稳定的问题。
Parlant 是一个专为落地应用设计的开源LLM智能代理框架,帮你用自然语言定义规则,确保AI严格遵守,避免“瞎说”和不靠谱的回答。
它支持:
- 分步客户对话流程管理,精准引导用户需求;
- 语境感知的动态规则匹配,保证行为符合业务逻辑;
- 灵活接入外部API和后台服务,实现功能扩展;
- 预设模板回复,防止生成错误信息,统一风格;
- 丰富的行为分析与可解释性,帮你洞察AI决策过程;
- 开箱即用的React聊天组件,快速集成到网页应用。
适合金融、医疗、电商、法律等行业,助力构建安全合规、稳定高效的智能客服和业务助手。
只需几步安装配置,就能快速启用规则驱动的智能代理,提升用户体验和运营效率。
#资源参考 #AI智能客服
Parlant 是一个专为落地应用设计的开源LLM智能代理框架,帮你用自然语言定义规则,确保AI严格遵守,避免“瞎说”和不靠谱的回答。
它支持:
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只需几步安装配置,就能快速启用规则驱动的智能代理,提升用户体验和运营效率。
#资源参考 #AI智能客服
GitHub
GitHub - emcie-co/parlant: LLM agents built for control. Designed for real-world use. Deployed in minutes.
LLM agents built for control. Designed for real-world use. Deployed in minutes. - emcie-co/parlant
Join the 5-Day AI Agents Intensive Course with Google:谷歌推出全新5天AI代理密集课程,助你掌握智能自主系统核心技能!
自去年11月,全球已有超42万学员参与谷歌5天生成式AI基础课程。现在,谷歌带来升级版——5天AI代理密集课程(11月10日至14日),免费开放,帮你构建并部署下一代AI代理。
课程亮点:
- 由谷歌机器学习研究员与工程师设计,深入讲解AI代理基础架构、工具、编排、记忆机制与评估方法
- 结合理论与实操,包含白皮书、Podcast、代码实验、直播讲座及互动问答
- 通过结业项目,巩固技能,打造从简单代理到复杂多代理系统的能力
- 利用Kaggle Discord社区和YouTube直播,随时提问交流,与Google专家直接对话
每日主题安排:
第1天:AI代理及其架构基础,理解智能自主系统核心差异
第2天:代理工具与Model Context Protocol(MCP),实现代理与外部功能无缝衔接
第3天:上下文工程,代理的会话管理与记忆策略,提升多轮交互能力
第4天:代理质量管理,掌握日志、追踪、评估指标,优化代理表现
第5天:从原型到生产,学习代理部署与扩展,打造多代理协作系统(Agent2Agent协议)
课程适合AI初学者及进阶开发者,助力你在智能代理领域迈出坚实步伐。结业项目还提供Kaggle徽章、周边和社交媒体展示机会,激励你的学习成果。
#资源参考 #AI课程 #AIagent教程
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第1天:AI代理及其架构基础,理解智能自主系统核心差异
第2天:代理工具与Model Context Protocol(MCP),实现代理与外部功能无缝衔接
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第4天:代理质量管理,掌握日志、追踪、评估指标,优化代理表现
第5天:从原型到生产,学习代理部署与扩展,打造多代理协作系统(Agent2Agent协议)
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Withgoogle
5-Day AI Agents Intensive Course with Google
Join our 5-day AI Agents Intensive Course with Google, November 10–14, to learn how to build, evaluate, and deploy agents.