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开源聊天AI
功 能 概 述 关键字： 开源 聊天机器 小面包（Breadbot）是一款实验性的新式框架，用于在本地构建高效且实用的聊天机器人服务。
1.5K20发布于 2019-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
67310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.4K20发布于 2019-04-28 Vue接入AI聊天助手实战
功能全面，开箱即用这个组件提供了丰富的功能特性： AI对话：支持与AI进行自然语言对话 双模式请求：支持普通请求和流式响应两种模式️ 图片上传：支持图片上传和AI图像识别 语音输入：支持语音转文字输入 设计优雅，用户体验佳组件采用了悬浮球的设计，不会干扰用户的主要操作流程，同时提供了完整的聊天面板。界面设计现代简洁，支持自定义主题。3. 一个功能完整的AI聊天助手就集成到你的应用中了。 是一个功能强大、易于集成的Vue AI聊天组件。 聊天组件，我强烈推荐试试这个组件。
57810编辑于 2025-09-27- 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
73840发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.3K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏lrwlf的xxx
打造聊天框丝滑滚动体验：AI 聊天框的翻转之道
逐字渲染的挑战最近在开发AI聊天助手的时候，遇到了一个很有趣的滚动问题。我们需要开发一个类似微信聊天框的交互体验：每当聊天框中展示新消息时，需要将聊天框滚动到底部，展示最新消息。 但是 AI 大模型一般都是逐字渲染的，AI 助手聊天框接受的消息体大小不是固定的，而是会随着 AI 大模型的输出不断变大。 AI 正在输出内容时，用户无法滚动查看历史消息。用户向上滚动查看历史消息，会被 Javascript 不断执行的 scrollIntoView 打断。需要写特殊逻辑才能避免这个情况。 聊天框的翻转实现翻转聊天框利用 CSS transform: rotate(180deg) 将整个聊天框倒转，并且把接收到最新的消息插入到消息列表的头部。 聊天框的父组件也完全不知道自己的子节点被转了又转。总结最后总结一下，我们通过两行 CSS 代码 + 反转滚动行为，利用浏览器的默认行为完美的实现了 AI 聊天框中的滚动体验。
4K21编辑于 2023-11-29 RAG：让AI聊天不再张口就来
当AI遇到"知识盲区"你有没有遇到过这样的情况？问ChatGPT："小明公司2024年的销售政策是什么？"AI很自信地回答："根据我的了解，小明公司采用的是阶梯式佣金制度..."等等！小明公司？ RAG vs 传统AI：一场"有备而来"的较量 传统AI的尴尬时刻传统AI（没有RAG）：就像闭卷考试，只能靠记忆知识有"保质期"，过期不候遇到不知道的就开始"创作"就像那种什么都敢说的朋友，经常说错RAG AI不再像个官方通告，而是像个贴心的同事。 结语：RAG让AI不再"张口就来"回到我们开头的问题：怎么让AI不再瞎说？答案就是RAG： 给AI配个超级助理，让它学会"查资料再说话"。 关注我们的AI技术系列文章，让AI为你的业务赋能！ 有问题？欢迎在评论区讨论，我们一起探索AI的无限可能！
58611编辑于 2025-08-10- 来自专栏深度学习与python
基于聊天的 AI 编程高效实践
近期，GitHub Copilot 在集成聊天功能中新增了“Agent 模式”，用户可以让 Agent 代为执行各类任务。这一功能的推出再次印证了 Agent 领域的迅猛发展。 我们甚至可以使用 ChatGPT 这样的标准聊天机器人，通过生成式 AI 来帮助我们制定完善的最佳实践清单。 要知道，生成式 AI 有时会产生“幻觉”，这是重大隐患。就算假设 AI 永远不会出错，依赖一个我们无法理解的解决方案本身就是危险的。 GitHub Copilot agent 已集成在 GitHub Copilot 聊天界面中。通过该聊天界面，用户可以选择 Agent 模式以及 Agent 底层使用的 LLM 引擎。 VSCode 中的 GitHub Copilot Agent 通过聊天界面，我们可以让 Agent 替我们完成任务，比如构建我们前文中提到的那个“维基搜索应用”。
64410编辑于 2025-08-09 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏程序源代码
【程序源代码】小面包（Breadbot）聊天AI
关键字：python 正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍： 小面包（Breadbot）是一款功能强大，简单易部署的聊天AI 01 — 小面包工作于 Linux，当然，你也可以通过修改代码使其工作于
72130发布于 2020-06-04 - 来自专栏开源心路
ChatGPT AI聊天机器人实践
，以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来，即使没有任何机器学习的理论知识，你只需要一两天时间，就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。 业务描述 以前实现聊天机器需要套模板。这个的缺点，就是每次的回答都一模一样。当然，我们可以设计多个模版轮换着表达相同的意思，但是最多也就是三四个模版，整体的体验还是相当呆板。 有了 GPT 这样的生成式的语言模型，我们就可以让 AI 自动根据我们的需求去写文案了。只要把我们的需求提给 Open AI 提供的 Completion 接口，他就会自动为我们写出这样一段文字。 n，AI 给你生成几条内容供你选择，在这样自动生成客服内容的场景里，我们当然设置成 1。 stop，模型输出的内容在遇到什么内容的时候就停下来。 ContextTypes.DEFAULT_TYPE): await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="我是一个机器人，请和我聊天吧
77020编辑于 2023-06-30 - 来自专栏山行AI
OpenUI—通过和AI聊天定制UI界面
References [1] 演示: https://openui.fly.dev/ai/new [2] Ollama: https://www.squadhelp.com/name/Olama?
4.3K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏静之森
记录折腾路上用到的教程 自2-3开始
netdata: Real-time performance monitoring
74220编辑于 2021-12-28 - 来自专栏算法无遗策
（基于2-3树）
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了，如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质，是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树，当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色，对于一颗2-3树，因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示，所以我们只考虑左倾的情况。 （和2-3树等价的，任意节点到其叶子节点的高度都是相同的）。 因为2-3树不存在永久的4-节点，4-节点终归要分解的（在2-3-4树中，为了更好地插入和删除，4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点）2-3树一样不行，所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连
1.1K20发布于 2020-01-02 - 来自专栏37手游iOS技术运营团队
用 SwiftUI 实现 AI 聊天对话 app - iChatGPT
通过 ChatGPT SessionToken 就可以不限制网络访问，所以大家发挥想象力实现各种的聊天机器人、小程序，而原生 app 可能体验更好！所以就有了 iChatGPT！ 二、iChatGPTGitHub 开源地址：https://github.com/37iOS/iChatGPT目前 v1.0.0，实现 ChatGPT 基本聊天功能：可以直接与 ChatGPT 对话，并且保留上下文
2.6K20编辑于 2022-12-09 - 来自专栏U3D技术分享
《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
1K10编辑于 2022-10-28 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
6.2K20发布于 2020-04-14
腾讯云开发者
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