全栈侠

标签传播算法(LPA):从社区发现到风控图计算的通用武器 前言 如果你做过图算法相关的工作,大概率听说过标签传播算法(Label Propagation Algorithm, LPA)。它最早是用来做

PPO 算法原理详解：从策略梯度到 RLHF 的核心引擎 一、为什么需要 PPO？ 强化学习中策略梯度方法（Policy Gradient）的核心痛点是步长难以控制： 步长太小 → 训练太慢，收敛困难

DBSCAN 原理深度解析：从聚类算法到风控团伙识别的实战指南 一、为什么风控需要聚类 风控系统通常有两层武器： 有监督模型（XGBoost、LightGBM）：识别历史见过的欺诈模式，需要标注样本。

CLI、MCP、Skill：构建 AI Agent 的三层基础设施，你真的分清楚了吗？ 先说结论 三者不是同一层次的东西，不存在谁替代谁的关系： 就像盖房子：CLI 是施工队（执行），MCP 是水电管

LangGraph 面试 100 题 一、基础概念（1-20） 1. LangGraph 是什么？和 LangChain 是什么关系？ LangGraph 是 LangChain 团队开发的 Agen

RAG 原理深度解析：从"语义检索"到"让 LLM 不再胡说八道" 一、为什么 LLM 需要 RAG？ 大语言模型有两个根本性缺陷： 知识截止：模型训练数据有时间截止点，对于你公司内部的文档、最新政策

用 LangGraph 从零搭一个客服 Agent：多轮对话 + 工具调用全流程 这个 Agent 要解决什么问题 一个真实的客服场景，用户可能问： "我的订单什么时候发货？"（需要查订单系统） "你

LangGraph 原理深度解析：为什么它是目前最适合构建 Agent 的框架 从一个问题出发 假设你要构建一个 AI Agent，它需要： 接收用户问题 判断是否需要查资料 如果需要，调用搜索工具

基于华为云 DWS + XGBoost 的广告风控链路设计与实践 背景 广告反作弊是互联网平台的持久战。单纯的规则系统应对不了快速变化的作弊手法，纯模型方案又容易被对抗样本绕过。我们的思路是：规则初筛