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3-3 数据框的子集
> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[
97300发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置
1K20发布于 2020-01-07 3-3日志
NuGet安装Microsoft.Extensions.Logging及Microsoft.Extensions.Logging.Consloe
20700编辑于 2026-06-17- 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记
Apache Dubbo是一款高性能的 Java RPC 框架。其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的开源 Java RPC框架，可以和 Spring 框架无缝集成。
78710编辑于 2022-05-17 - 来自专栏悟道
3-3欧几里得求最大公因子
最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }
58220发布于 2021-03-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-3 NumPy数据基础
当然这仅仅是一种隐式的类型转换，平时使用的时候注意一下就行了，不用过多的去记忆。 简单总结： ?
1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏python3
34补3-3 rhcs集群基础应用
[root@node1 ~]# ansible ha -m shell -a 'service NetworkManager stop'
1.1K00发布于 2020-01-15 技能+长期记忆——记忆冲突排查指南
开了长期记忆之后，AI反而变“糊涂”了？先别急着关，可能是记忆打架了一、先说一个反直觉的现象很多人开长期记忆的初衷是：让AI记住我的偏好，少让我重复说。 的记忆是分层的，不同类型的记忆优先级不一样：层级存放位置作用范围优先级用户记忆~/.codebuddy/CODEBUDDY.md你的所有项目、所有技能高项目记忆项目根目录的. 五、隔离方案：让不同技能的记忆互不干扰排查是治标，隔离是治本。方案一：项目记忆代替全局记忆把“只属于某个项目/技能”的规则，从用户记忆（全局）挪到项目记忆（局部）。 全局记忆只放：你的身份、通用偏好、跨项目规则项目记忆放：这个项目专用的格式、路径、术语方案二：技能内声明记忆边界在SKILL.md里明确写清楚：本技能只读取哪些记忆，不读取哪些。 markdown##记忆规则-读取用户记忆中的“身份信息”和“通用格式偏好”-忽略与“财务”相关的记忆条目（避免其他技能的记忆污染）方案三：定期清理“过期记忆”记忆不是越多越好。
25410编辑于 2026-09-10- 来自专栏扶墙集
记忆技巧
今天扫了收藏夹里一个TED视频，所以也借此总结一下上半辈子学到的点滴技巧吧~ 关于记忆技巧， 我印象最深的是小时候电视里有个老师在讲如何记忆英语单词，比如同样的词根，只要变换一个字母就可以记住一大批单词这样的技巧 第二个印象，是一个女的演讲者提到的记忆技巧， 她的记忆技巧可以归纳为一个词： “标新立异”， 也就是给每一个你要记忆的事物都打上一个不同寻常的标签，突出强烈的反差感， 比如在脑海里描绘一幅“隔壁老王蹲在一个十米的茅坑里 第三个印象是一个TED演讲者， 他的方法是是图像记忆法， 给每一个词语或者生硬的字面都配合上一幅图， 这种记忆法其实很好的阐述了那句英语谚语："one picture is better than a 第四个印象是某人发明了个记忆宫殿（Memory Palace）这样的记忆技巧或者说术语，总结下来就是上下文关联（Context），将你要记忆的信息放到一个上下文中，这个上下文是任何你熟悉的场景，比如你的房子 关联性，将要记忆的信息通过某种故事线或者物理场景（上下文Context） 串联起来，可以帮助我们批量记忆一组信息，配合强烈反差的故事线更好。
86510发布于 2020-01-13 - 来自专栏程序员
智能体（Agent）的记忆架构：深入解析短期记忆与长期记忆
在人工智能领域，尤其是基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）系统中，记忆机制是实现持续、连贯和个性化交互的核心基石。记忆系统模拟了人类的认知结构，通常划分为短期记忆和长期记忆。 第一章：短期记忆——智能体的工作记忆与意识流1.1定义与本质短期记忆是智能体用于处理当前任务或单次会话的临时信息存储区。 检索当新的会话开始时，Agent不会加载整个长期记忆库（那样会瞬间爆满短期记忆）。相反，它会根据当前的用户查询和短期记忆的上下文，去长期记忆库中寻找最相关的信息。 记忆冲突与更新：当新信息与旧记忆矛盾时，如何更新或版本化管理记忆（例如，用户之前喜欢咖啡，现在改喝茶了）。 检索长期记忆：系统将当前查询与短期记忆的上下文结合，作为“检索键”，在长期记忆库中进行向量相似性搜索，找出相关记忆。
3.4K11编辑于 2025-09-25 - 来自专栏python3
3-3 File类的常用操作的静态方法练
文本文件是我们接触频繁的一类文件，记事本程序经常操作的文件就是文本文件，很多应用程序会保存一些记录到日志文件里，这种日志文件也可以是文本文件。通过本小节的学习，可以掌握对文本文件的简单读写方法。
1K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-3)
代码清单3-3 for(answer[0] = 0; answer[0] < total[number[0]]; answer[0]++) for(answer[1] = 0; answer
29820编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI人工智能
智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱
智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱 嗨，我是IRpickstars！ 总有一行代码，能点亮万千星辰。 在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。✨ 用代码丈量世界，用算法解码未来。 而具备记忆能力的智能体，能够记录和回忆过去的经验，从而在多轮对话、任务规划和长期交互中表现出更高的连贯性和智能性。智能体的记忆系统主要包括短期记忆、长期记忆和知识图谱三个层次。 记忆系统分类与实现智能体的记忆系统可以根据其功能和实现方式，分为以下几类：1. 短期记忆（STM）短期记忆用于存储当前会话或任务的上下文信息，通常具有较短的生命周期。 自适应记忆管理：系统将能够根据使用频率、重要性等因素自动调整记忆的存储策略，实现更加智能的记忆生命周期管理。 联邦记忆学习：在保护隐私的前提下，多个智能体之间可以共享和学习彼此的记忆，构建分布式的集体智能记忆网络。
2.7K00编辑于 2025-07-14 跨越遗忘鸿沟：Agent长期记忆架构、工作记忆管理与记忆检索实战
从长期记忆持久化（Long-termMemoryPersistence）到工作记忆动态管理（WorkingMemoryOrchestration），从语义记忆检索（SemanticMemoryRetrieval 根因：缺乏长期记忆持久化与分层存储架构。对话历史仅存在于上下文窗口中，未被提取为结构化记忆；缺少"对话→记忆"的自动提炼管道；无跨会话、跨时间的记忆延续机制。2." 根因：缺乏记忆生命周期管理与整合遗忘机制。无记忆重要性评估与自动衰减；缺少记忆冲突检测与合并策略；未建立记忆的版本化与合规删除能力。 核心设计亮点：1）记忆提炼必须结构化——不是把对话原文存下来，而是由LLM提炼为自包含的、可独立理解的记忆条目，附带类型、重要性、实体引用；2）冲突检测是刚需——用户偏好会变、事实会更新，新记忆必须能检测并取代旧记忆 3.记忆注入Prompt必须有严格Token预算坑：检索到20条"相关"记忆全部塞入Prompt，挤占了用户当前问题的空间，导致回答质量下降；记忆文本过长导致首Token延迟飙升；不相关的记忆"污染"了模型注意力
33900编辑于 2026-08-10- 来自专栏运维开发王义杰
刻意训练与记忆强化：竞技记忆与应用记忆的探索之旅
特别是在竞技记忆和应用记忆领域，我们看到了记忆力如何被推向极限，以及如何在日常生活中得到实际应用。本文旨在深入探讨这两个领域，分析其原理，探索它们的实际应用，并讨论如何通过刻意训练提高我们的记忆力。 一、竞技记忆：大脑的极限挑战 竞技记忆，顾名思义，是一种将记忆力竞赛化的活动。参与者需要在短时间内记忆尽可能多的信息，如一副洗乱的扑克牌、长串数字或复杂的图形等。 这不仅是一场对记忆力的挑战，更是对心智控制、专注力和心理素质的全面考验。 竞技记忆的技巧： 联想记忆：通过将抽象信息与熟悉事物关联，形成更容易记忆的图像。 二、应用记忆：日常生活的智慧 与竞技记忆相比，应用记忆更贴近日常生活，它关注如何将记忆技巧应用于学习、工作和生活中。 竞技记忆强调技巧和速度，而应用记忆强调实用性和长期记忆。两者之间的技巧和策略有交集，也有各自的特点。
61210编辑于 2024-01-04 - 来自专栏机器学习入门与实战
⻓短期记忆LSTM
候选记忆细胞 4. 记忆细胞 5. 隐藏状态 6. LSTM与GRU的区别 7. LSTM可以使用别的激活函数吗？ 8. 代码实现 9. 参考文献 1. 这篇将介绍另⼀种常⽤的⻔控循环神经⽹络：**⻓短期记忆（long short-term memory，LSTM）[1]。 （某些⽂献把记忆细胞当成⼀种特殊的隐藏状态），从而记录额外的信息。 输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。 关于激活函数的选取，在LSTM中，遗忘门、输入门和输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。
2.2K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏AI SPPECH
35：Multimodal Memory系统设计：短期记忆、长期记忆、结构化+Graph记忆架构
记忆架构的结合，构建高效的多模态记忆系统。 技术实现 5.1 短期记忆实现 5.2 长期记忆实现 5.3 结构化记忆实现 5.4 Graph记忆实现 5.5 多模态融合实现 5.6 完整系统实现 6. 本节为你提供的核心技术价值 掌握Multimodal Memory系统设计，通过短期记忆、长期记忆、结构化和Graph记忆架构的结合，构建高效的多模态记忆系统，提升AI系统的知识管理和推理能力，解决传统记忆系统的局限性 结构化记忆 结构化组织知识 提高知识的可访问性 Graph记忆 基于图结构存储知识 捕捉知识间的关系 记忆管理 管理不同记忆组件 协调记忆的存储和检索 记忆检索 从不同记忆组件中检索信息 快速找到相关信息 、长期记忆、结构化记忆和Graph记忆，构建完整的Multimodal Memory系统。
77310编辑于 2026-04-05 - 来自专栏深圳架构师同盟
记忆机制：对话内与跨对话的记忆
模型的"记忆"不是它长出来的能力，而是你替它维护、再喂给它的外部状态。区别在于：session 是框架帮你管的，而对话记忆，从消息列表到摘要到长期事实库，全得你自己设计。 所以记忆机制的第一个本质命题就是：记忆是被显式管理的状态，不是模型的隐式能力。下面两类记忆，区别只在于这份状态存在哪里、活多久。 讲到这，三类正经手段（消息列表、摘要、长期记忆）都齐了。下面专门点几个反例，这些都是生产环境里真实踩过的坑。 产品经理拍脑袋说"让 AI 记住用户"，开发就以为调一次接口模型就自动有了记忆。实际上每次都是全新请求，你不注入，它就什么都不知道。把"记忆"当模型的隐式能力，是这类 bug 的根源。 长期记忆用向量检索，而不是全量回灌 用户量大了，按相似度召回相关事实，上下文才可控。记忆机制没有银弹，但有一条铁律：记忆是被显式管理的状态，不是模型的隐式能力。
20510编辑于 2026-11-05 - 来自专栏数智转型架构师
通俗讲解大模型短期记忆 vs 长期记忆
有些同学问：智能体的 Memory 中 短期记忆（Short-term memory）与长期记忆（Long-term memory）是什么意思？有什么区别？ 其中记忆包括短期记忆和长期记忆。 短期记忆是智能体在单一会话中维护即时上下文的能力。 工作机制： 它完全依赖于大模型（LLM）的上下文窗口。 拿 Cherry Studio 为例，长期记忆是通过“全局记忆”实现的。 你可以手动添加记忆，也可以在智能体里开启记忆。它就会把自己需要记忆的信息做判断，然后自动存储。 我们可以在整体设置这里打开全局记忆。 我们在和他们聊天的时候，它会先检索相关的记忆，然后再回答我们的问题。 如果它认为有些信息需要记住，也会自动保存到记忆中。 听着很完美，实际上还是会存在很多问题。 有时候记忆是 AI 自动决策的，没有和用户确认，那么这些记忆可能是错误的。 有了记忆之后，有些模型不够聪明，它有时会强行和相关记忆上靠，导致回答并不是我们想要的信息。
2.1K10编辑于 2026-03-04 - 来自专栏TGLTommyAI前沿技术论文
Hermes Agent 记忆架构：一座记忆工厂
很多 AI 产品一谈 memory，都给人一种"只要加一个记忆模块就够了"的错觉。 它的记忆至少有四层——当前工作记忆（run_conversation() 里流动的 messages）、内建长期记忆（MEMORY.md 装环境/项目/工具约定，USER.md 装用户画像和偏好）、完整会话历史 克制到骨子里的长期记忆 Hermes 不只是在原则上说"长期记忆要精炼"，它在机制上把这件事做得很硬： 没用结构化数据库，就两份纯文本文件； 字符预算设了硬上限：MEMORY.md 默认 2200 完整历史：另一条主线 Hermes 的思路不是"把所有过去浓缩成几条记忆"，而是先把完整会话轨迹老老实实存下来。 结语：不是一个脑子，是一座记忆工厂 Hermes 到底是不是"有一个很强的记忆模块"？更准确的说法是：它不是一个脑子，而是一座记忆工厂。
92910编辑于 2026-06-25
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