9月19日，JimFan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。该论文介绍了基于LLMAgent的一般概念框架，包括大脑、感知和行动；以及LLMAgent的应用场景、由LLMAgent组成的社会等。还讨论了LLMAgent领域中的一系列关键议题和开放性问题。有趣的是，在arXiv上提交的前两版论文中，注明了与米哈游合著，论文中则以原神中的海灯节为例，介绍了一个理想中的由AIAgent组成的社会。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.07864这篇论文从9月15号发布到GitHub上
根据这个线程，特别是这个帖子:https://stackoverflow.com/a/6595973/1125465，微软一如既往地炫耀。用户代理的大小可能非常非常大。我正在用php开发一个小型访客库，我想存储用户代理信息。我无法决定数据类型和长度。所以我的问题是:关于如何将用户代理缩短到某个“正常”大小，您有什么想法吗？(例如256个字符)。注意:开发人员使用用户代理来检测用户浏览器和操作系统。所以根据链接的例子，所有来自M$的愚蠢数字都只是......只是。一如既往，让我们心烦意乱。因此，我们的想法是制作一个缩短用户代理字符串但又不会丢失重要信息的函数。我认为这样的功能应该:不依赖
ML之KG：基于自定义电影矩阵+知识图谱矩阵数据集利用基于知识图谱的推荐算法(基于匹配的相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例目录基于自定义电影矩阵+知识图谱矩阵数据集利用基于知识图谱的推荐算法(基于匹配的相似度的方法)实现对用户进行Top电影推荐案例设计思路1、数据准备2、数据预处理3.推荐算法实现#1、定义数据集#电影-特征矩阵#电影-电影矩阵#用户历史行为#3、模型训练与推理#3.1、找出用户喜欢的电影和与之相关的电影找出与用户喜欢的电影相关的电影#3.2、计算相关电影与用户历史行为中未观看的电影之间的相似度#3.3、根据相似度为用户推荐未观看电影基于自定义电影矩阵+知识图谱矩阵
主页：https://osu-nlp-group.github.io/Mind2Web训练集：https://huggingface.co/datasets/osunlp/Mind2Web概要本文介绍了一个名为MIND2WEB的数据集，用于开发和评估Web通用代理，可以使用自然语言输入指令，使之可以在任何复杂的网站上执行操作。对比前人缺陷：现有的用于Web代理的数据集要么使用模拟网站，要么仅涵盖有限的网站和任务集，因此不适用于通用的Web代理。本文优势：MIND2WEB数据集包含来自137个网站、跨足31个领域的超过2,000个开放式任务，以及为这些任务收集的众包行动序列。MIND2WEB为构
我无法从Zabbix默认模板应用程序MySQL获得所有结果。错误是:Notsupportedbyzabbixagent我已经设置了zabbix_agent.conf并包含了my.cnf。为了让ZabbixAgent监控MySQLServer，我还需要配置哪些其他设置？ 最佳答案 检查您的zabbix_server配置文件是否包含/etc/zabbix/zabbix_agentd.d/*.conf:vi/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf(你会在几乎文件末尾找到:Include=/etc/zabbix/zabb
在我之前的文章“Observability：如何把ElasticAgent采集的数据输入到Logstash并最终写入到Elasticsearch”，我详细介绍了如何使用ElasticAgents采集数据并把数据通过Logstash发送至Elasticsearch。细心的开发者可能注意到从ElasticAgents到Logstash直接的链接它不是加密的。这个在实际的使用中可能会有安全的隐患。那么我们该如何配置这个链接之间的安全呢？要将数据从ElasticAgent安全地发送到Logstash，你需要配置传输层安全性(TLS)。使用TLS可确保你的ElasticAgent将加密数据发送到受信任
摘要：该文是楼主翻阅书籍以及一些论文总结出来的关于ML(均值)类CFAR检测器在不同环境中的性能对比，以及优缺点的总结，可以帮助大家面对不同情形如何选择CFAR问题。由于楼主见识短浅，文中难免出现不足之处，望各位指出。1.均匀杂波背景下ML类CFAR性能比较 首先在均匀杂波背景中，采用平方律检波的CA与线性检波CA的性能几乎相同，都具有较好的检波性能。在图2.9.1中展示了经平方律检波后在均匀背景中CA-,GO-和SO-CFAR检测器对swerlingII型目标的检测概率Pd,在𝑃𝑓𝑎=10−6,R=16和R=32时，它们的检测性能曲线。 当参考滑窗长度R增加时
引言人工神经网络（Artificialneuralnetworks，ANNs）被广泛认为诞生于20世纪四五十年代，其核心理论可以追溯到19世纪初 Adrien-MarieLegendre发明的最小二乘法，而在今天，经过了半个世纪互联网和计算机技术的迅猛发展，这片耕耘良久的沃土重新掀起了机器学习的研究热潮。本文主要介绍感知器算法、多层神经网络及其后向传播算法，推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公开课程。 文章面向有一定基础的读者，至少要对二分类问题和线性分类有一定了解，如果是零基础的读者，建议先阅读上一篇关于支持向量机的文章。 初识人工神经网络神经元是神经系统功能的基本单位，大量的神经元构成
目录前言应用案例应用代码完整输出触发执行的语句第一轮思考第二轮思考源码解析调用栈和核心逻辑AgentExecutor的初始化AgentExecutorrun()Agentplan方法_get_next_action中的输入_get_next_action方法prompt的构造过程构造传递路径initialize_agent中构造了AgentExecutorfrom_llm_and_tools方法构造了Agentcreate_prompt传递agent中给的promptChatPromptTemplate展开SystemMessagechat_historyHumanMessageagent_s
我正在尝试从Places205-GoogLeNet制作一个CoreML模型，如Apple所述here.我不想用苹果现成的模型，所以我从这个链接得到了原始模型:https://developer.apple.com/machine-learning/model-details/Places205-GoogLeNet.txt根据Apple的WWDCsession，我们可以使用Coremltools转换该模型。在他们的session中，我们不知道他们使用哪个IDE进行Python编码，但目前我正在使用Pycharm进行Python编码。使用模型链接，我们可以得到两个东西.caffemodel
