分类目录归档：基础设施
Agent AI（智能体人工智能）是人工智能领域中一个备受关注且有着重要应用价值的概念，以下是关于它的详细介绍：
向量嵌入（Vector Embedding），也常被称作词嵌入（Word Embedding）等（在不同应用场景下叫法略有不同，但本质相关），是自然语言处理（NLP）以及机器学习等领域中一个非常重要的概念，以下为你详细介绍：
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，它在处理和记忆序列数据方面表现出色，尤其是对于那些时间跨度较长的重要信息。LSTM被设计用来解决标准RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。
LSTM引入了三个门控机制：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate），这些门控可以控制信息的流动，从而解决长序列依赖问题。
单元状态（Cell State）：
除了隐藏状态（hidden state）之外，LSTM还有一个单元状态（cel...
RAG，即Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的人工智能技术。这种技术主要用于自然语言处理（NLP）领域，特别是在构建能够理解和生成自然语言的系统时。RAG模型由Facebook AI Research (FAIR) 提出，它结合了检索模型的长处和生成模型的能力，以提高语言生成任务的性能。
在这个阶段，模型会从一个大型的文档集合中检索出与输入查询最相关的文档片段。这通常通过使用向量检索技术实现，如基于BERT的嵌入。
Feature-engine 是一个用户友好的 Python 库，专为特征工程和特征选择设计，与机器学习模型配合使用。以下是 Feature-engine 的一些关键特性和应用场景：
多种变换器（Transformers）： Feature-engine 提供了多种变换器来处理和选择特征，包括缺失值插补、编码分类特征、离散化、异常值处理、特征转换、新特征创建、特征选择等。
与 Pandas 和 Scikit-learn 的兼容性： Feature-engine 设计为与 Pandas 数据帧（DataFrame）兼容，无需担心列顺序或名称的变...
docker run --name some-redis -d -p 6379:6379 -v F:/devdata/redis/:/data redis
docker run \
--name tooljet \
--restart unless-stopped \
-p 8090:80 \
--platform linux/amd64 \
-v F:\devdata\ToolJet\tooljet_data:/var/lib/postgresql/13/main \
tooljet/try:EE-LTS-latest
docker run ^
--name tooljet ^
--restart unless-stopped ^
-p 8090:80 ^
--platform linux/amd...