实践目标 通过一个预测新冠病毒发病率的题目，学习深度学习的训练过程，注意常见的库的使用、基于pytorch进行深度学习模型训练的流程

在经历了八个里程碑式的版本之后（M1~M8），Spring AI 1.0 正式版本，终于在 2025 年 5 月 20 日正式发布了，这是另一个新高度的里程碑式的版本，标志着 Spring 生态系统正

今天，我们介绍了一个通过 Financial Datasets 获取股票市场数据的接口。这个接口不仅支持其他 AI 助手通过 MCP 接口 直接检索关键的财务数据（如损益表、资产负债表、现金流量表），

> [How-to-Build-a-Career-in-AI](<[eBook-How-to-Build-a-Career-in-AI.pdf](https://home-wordpress.deep

> 本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。 # 1. Pytorch

本文简单介绍和记录了最近一段时间学习pytorch相关的基础知识，包括张量操作、神经网络和训练分类等基础知识。

大模型RAG之检索排序Rerank 前言 Xinference 是一款由 领先AI团队 开发的 开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索排序优化工具，专注于提升

MCP Client 源码分析，并使用 MCP Java SDK 实现一个客户端，调用@modelcontextprotocol/server-filesystem 实现对本地文件的管理

深度学习是机器学习的分支，机器学习领域演化出深度学习，主要是因为传统机器学习在处理复杂、非结构化数据（如图像、音频、文本）时遇到了挑战，特别是传统机器方法需要大量人工设计特征，耗时且需要领域知识，模型