《langchain+langgraph全套学习资料》包含了深入学习和掌握AI智能体相关知识的系统资料，主要聚焦于两个关键领域：语言链（langchain）和语言图（langgraph）。语言链是一种用于构建语言模型的技术，它通过链接不同的语言处理模块，实现对自然语言的理解和生成，是当前AI智能体研究和应用的重要基础。语言图则是一种用于表示语言知识的图谱，它通过结构化的方式表达了词汇、短语和句子之间的关系，用于支持复杂的语言理解和生成任务。 全套学习资料中的“课程笔记”部分，可能是针对特定课程的系统学习笔记，详细记录了语言链和语言图相关的概念、理论和实际应用方法。这部分内容对于初学者来说是入门的重要指南，可以帮助他们快速建立起对语言处理技术的基本框架和理解。课程笔记中可能包含了以下知识点：语言模型的构建方法、语言数据的预处理技术、自然语言处理中的算法原理、以及如何在实际项目中应用语言链和语言图技术等。 “LangGraph”则可能是资料中的另一部分，这部分内容更多关注于语言图的具体应用和构建方法。语言图作为一种知识表示方式，在信息抽取、问答系统、文本生成等领域具有重要作用。LangGraph可能涉及了如何设计语言图结构，如何将实体、关系和属性可视化表达，以及如何利用这些图形化的语言知识进行推理和决策。这部分内容对于深入研究和开发AI智能体系统的高级应用尤为重要。 整体而言，该套学习资料通过系统地介绍语言链和语言图的构建原理、技术细节和应用场景，为学习者提供了一条清晰的学习路径，帮助他们全面理解和掌握AI智能体在语言处理领域的关键技术。无论是对于希望了解AI智能体基础知识的学习者，还是已经具备一定基础、希望深入探索语言处理前沿技术的专业人士，这套资料都具有较高的价值。 此外，由于该资料直接关联到AI智能体的研究与应用，因此它在推动语言技术的发展、促进自然语言理解和生成的智能化方面扮演了重要角色。AI智能体作为人工智能领域的一个重要分支，正在被广泛应用于搜索引擎、智能助理、个性化推荐等多个方面，因此这套资料的学术和实用价值不容忽视。

20国语言在线客服/AI智能客服/消息预知已读未读/多商户机器人/im即时通讯聊天 1.新增客服坐席消息互动，客服之间可以互相接收消息 2.新增消息预知功能，可提前预知访客已输入未发送的消息显示 3.重构wk通信接口，消息即时接收，修正访客在线离线状态 4.新增 语音/图片/文件/留言/翻译/消息下载等功能控制开关 5.新增在线拨号功能，后台可控制编辑 6.优化手机商户后台，可手机管理pc端后台功能 7.优化新的UI聊天窗口界面，美观大气时尚 上传源码、创建数据库、访问域名/install.php执行安装引导

在当今信息技术飞速发展的时代，数据标识融合技术作为一项关键性的技术，在多个领域发挥着至关重要的作用。其中，本体理论作为一种形式化的知识表示方法，提供了有效的工具和方法来处理多源数据的整合和融合问题。本体理论的优势在于其能够清晰地表达领域知识的结构，并提供了一个共享和复用知识的框架，从而实现不同数据源之间的无缝整合。 多源数据标识融合算法的研究背景与意义主要体现在其能够帮助实现数据资源的整合利用，推动知识发现，以及提高数据处理的效率和质量。在现实世界中，数据来源繁多且复杂，数据之间存在异构性和分布性，如果能够实现有效的数据标识融合，则可以为数据分析、决策支持、模式识别等提供更为准确和全面的信息基础。 在研究现状方面，从数据标识融合技术发展到本体理论的应用研究，再到多源数据融合技术的发展，学术界和工业界都已经有了一系列的研究成果和应用案例。目前在这一领域仍然存在着一系列的挑战，例如如何有效处理大规模、多样的数据源，如何保证融合结果的准确性和一致性，以及如何提高算法的效率和可扩展性等。 针对这些挑战，研究的目标与内容主要集中在设计和实现一套基于本体理论的多源数据标识融合算法，该算法不仅能够处理不同来源和格式的数据，而且能够保证融合结果的质量和效率。研究方法与技术路线方面，通常需要采用模型驱动和数据驱动相结合的策略，综合运用本体构建、数据表示、映射、相似度计算等关键技术，以实现对多源数据的高效整合。 在技术基础方面，数据标识的基本概念、表示方法，本体理论的定义、结构、构建方法，以及多源数据融合的基本概念和技术等都是必要的知识储备。此外，数据标识融合算法的基本流程和常用算法也是研究的重点。通过这些理论和技术的学习和研究，可以为设计有效的多源数据标识融合算法提供坚实的理论基础。 在实际应用中，基于本体的数据标识表示与映射是实现数据融合的关键环节。其中，本体构建方法研究包括了数据来源的选择、构建工具与平台的利用，以及针对数据标识的本体构建方法。数据标识本体设计关注于本体中类、属性和关系的定义，而数据标识表示方法研究则关注于如何基于本体来进行数据标识的表示以及数据标识的语义描述。此外，本体间数据标识映射方法的研究则关注于映射的必要性、方法研究，以及基于相似度计算的映射方法。 基于本体理论的多源数据标识融合算法研究，通过引入本体理论，可以有效地解决多源数据融合过程中遇到的概念统一、语义互操作等问题。这项研究对于推动数据融合技术的发展，增强数据处理和分析的能力，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。

数据集介绍 简述 本数据集提供了仿真人体漂流坐标、海洋环境要素等数据信息。可以基于此建立落水人员漂移预测模型，尽可能准确的预测落水人员的漂流轨迹，可以最大程度减小搜寻区域的大小，减少搜救力量的投入，提高海上搜救的成功率，有效保障海上生产活动的安全。 数据描述 数据介绍 在茫茫大海上进行落水物体、人员的搜寻是一件极其困难且投入与期待结果严重不成比例也无法预期的工作。随着互联网技术的发展，大数据技术的普及以及AIS信息化系统的广泛应用，如何利用落水人员漂流轨迹预测以及互联网技术来进行海上落水人员的联合搜救是极具现实价值的研究课题。 内容范围 数据包括两部分，一是将仿真人体模型在指定位置抛放，通过仿真人体模型上的GPS/北斗定位模块进行实时定位，记录仿真人体模型的实际漂移轨迹；二是部分NC格式的洋流数据跟气象数据。（洋流与气象的原始数据过多，这里仅提供20200908-20200911期间的数据）

互联网企业安全运维实践是当前互联网企业运营中不可忽视的重要环节。由于互联网企业的服务和数据都依赖于互联网，因此面临的安全威胁尤为严峻。安全运维实践主要涉及三个方面：安全建设思考、安全运维之术、安全运维自动化。 在安全建设思考方面，企业在开始安全建设时需要综合考虑管理层期望、业务安全诉求、组织环境及企业治理模式等因素。这些因素将直接影响企业的安全规划和安全建设的阶段性目标。企业安全建设通常分为四个阶段：救火阶段、体系化建设阶段、高阶阶段以及智能级别阶段。在救火阶段，企业需要优先处理业务痛点，并进行基础的安全加固，快速响应内外网安全入侵的隐患；体系化建设阶段，则着重于基础安全建设，包括使用商业安全设备和少量自研工具提升运维效率；高阶阶段需要大量自研工具和考虑安全大数据、APT等；而智能级别阶段则要求企业具备智能检测、阻断和响应的能力。 在安全运维之术方面，互联网企业的安全运维工作需要关注安全架构的构建。架构的概念来源于古罗马，指的是如何构建建筑物及其功能的艺术与科学。在IT领域，安全架构的构建需要全面了解系统，包含技术堆栈、业务流程视角和安全视角三个维度。技术堆栈维度涵盖了从客户端到基础设施的所有层次；业务流程视角关注于业务功能的实现，每个业务模块需要不同的保护机制；而安全视角则要求针对客户端、应用、中间件、数据库等不同层次设置相应的保护机制，形成网状结构。在实际的架构设计中，还需要考虑业务系统视图，将其与安全架构相结合，从安全和业务两个角度进行系统设计和保护。 在安全运维自动化方面，随着技术的进步，安全运维工作越来越多地转向自动化。通过自动化工具和脚本，可以有效地减轻人力资源的压力，提高安全运维的效率和质量。自动化包括对安全事件的自动检测、响应以及修复流程，它能够帮助企业在面临海量安全事件时，更快地进行响应和处理。 总结而言，互联网企业的安全运维实践需要在充分理解业务和安全需求的基础上，逐步构建安全架构，实施安全策略，并将自动化技术应用于安全运维中，从而保障企业系统的稳定运行和数据安全。

《Sora-ai-Sora开源版本实现：高质量视频生成项目的深度解析》 Sora-ai-Sora是一款专注于高质量视频生成的开源项目，它的出现为文本到视频（text-to-video）的技术领域带来了新的突破。本文将深入探讨这个项目的实现原理、核心技术和实际应用，帮助读者全面了解这一创新技术。 一、Sora-ai-Sora项目简介 Sora-ai-Sora开源项目是基于先进的机器学习算法，特别是深度学习技术，实现了从文本描述生成逼真视频的功能。这个项目旨在为开发者提供一个易于理解和使用的工具，以便他们在各自的领域中创造更多可能，如虚拟现实、教育、娱乐等。 二、核心技术 1. **自然语言处理**：项目首先需要理解输入的文本描述，这依赖于自然语言处理（NLP）技术。通过词嵌入、句法分析等手段，将文本转换为可被模型理解的形式。 2. **图像生成模型**：Sora-ai-Sora的核心是利用深度学习的生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等模型，将文本信息转化为视觉元素。这些模型能够生成连贯且细节丰富的图像序列，形成动态的视频内容。 3. **动作捕捉与序列生成**：为了使生成的视频具有动态性，项目还涉及到动作捕捉技术，结合语义信息，生成符合逻辑的动作序列。 4. **视频合成**：通过帧间插值和渲染技术，将生成的图像序列整合成流畅的视频。 三、项目实现过程 1. **预处理**：输入的文本首先进行清洗、分词，然后通过词向量模型如Word2Vec或BERT进行表示。 2. **模型训练**：使用大规模的文本-视频对数据集，训练图像生成模型。模型在训练过程中学习如何从文本特征中生成对应的视觉内容。 3. **视频生成**：在模型训练完成后，输入新的文本描述，模型会生成相应的图像序列，再通过视频合成技术生成最终的视频。 四、应用场景与前景 Sora-ai-Sora的高质量视频生成技术在多个领域有着广泛的应用潜力： - **教育**：可以自动生成教学视频，根据学生的需求和理解程度定制内容。 - **娱乐**：用于创作虚拟现实体验，构建沉浸式的故事场景。 - **新闻报道**：快速生成新闻事件的可视化报道，提高新闻传播效率。 - **广告制作**：自动生成符合产品特点的广告视频，降低制作成本。 随着技术的不断发展，Sora-ai-Sora项目有望进一步优化视频生成的质量和效率，为AI在媒体、娱乐和教育等领域的应用打开新的大门。 总结来说，Sora-ai-Sora的开源版本实现了从文本到视频的高效转化，通过先进的自然语言处理和深度学习技术，为高质量视频生成提供了全新的解决方案。这个项目不仅推动了人工智能技术的进步，也为各行业的创新应用提供了无限可能。对于开发者而言，深入理解并掌握Sora-ai-Sora的实现原理和技术，无疑将为他们的工作带来极大的便利和价值。

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互联网金融业务合规指引是在互联网金融迅速发展的背景下产生的，它旨在规范和引导互联网金融行业的健康发展，确保互联网金融业务合法合规，防止非法金融活动，维护金融市场秩序，保护投资者权益。指引通常会涉及到多个方面，包括但不限于： 1. 用户信息保护。由于互联网金融业务通常涉及大量的用户个人信息和财务数据，合规指引会强调对用户信息的保护，明确企业和机构在信息采集、存储、使用、传输等环节应遵循的法律法规。 2. 合规经营。指引会明确企业应当遵守的金融法规和监管政策，如对资金来源和使用去向的监管、反洗钱和反恐怖融资措施等，确保金融交易的真实性和合法性。 3. 风险管理。合规指引会要求企业建立和完善风险管理体系，包括信用风险、市场风险、流动性风险等，通过科学的方法识别、评估、监测和控制各种风险，保障业务的可持续发展。 4. 客户权益保护。合规指引要求企业明确金融产品和服务的相关信息，确保信息披露的真实、准确、完整，保障客户了解产品和服务的风险，做出理性的投资选择。 5. 遵守反垄断法。互联网金融企业需遵守市场竞争规则，不得通过不正当手段进行市场垄断，例如价格操纵、排除或限制竞争、市场分割等行为。 6. 广告宣传。合规指引对于金融产品的宣传和广告发布提出了明确要求，要求企业必须实事求是，不得夸大产品收益或隐瞒潜在风险，避免误导消费者。 7. 技术安全和创新。合规指引也关注金融科技的发展，鼓励金融创新，同时要求企业加强技术安全防护，防止技术故障、网络攻击等风险。 8. 跨境业务。针对互联网金融企业的跨境金融服务，合规指引将阐述在跨境支付、结算等方面应遵循的国际规则和合作框架。 由于提供的文件内容被技术手段扫描识别，可能会存在不完整或识别错误的问题。不过，可以推断上述内容涵盖了互联网金融合规指引的主要部分，而且也反映了互联网金融行业在操作流程、风险控制、消费者权益保护等方面需要重点关注的合规要求。 面对金融行业的复杂性和快速发展，合规指引不仅为行业提供了操作的规范，还有助于监管机构有效执行监管职责，为金融消费者提供安全可靠的金融服务。

在计算机科学和人工智能领域，多模态交互（Multimodal Interaction）指的是系统能够通过多种感知方式，如视觉、听觉、触觉等，与用户进行互动。Agent AI，即代理人工智能，是一种新兴的研究领域，它关注于创建能够在不同领域和应用中感知并采取行动的智能代理系统。在多模态AI系统的未来发展中，将这些系统具体化为在物理和虚拟环境中的代理，是提高它们交互性的一种很有前景的方法。通过使用现有的基础模型作为具体化代理的基础构建块，模型能更容易地处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更为复杂和情境感知的AI系统至关重要。 李飞飞教授作为“斯坦福AI教母”，在多模态智能代理领域做出了显著的贡献。她的研究团队开发了一套Agent AI系统框架，其不仅能在现实世界中进行多模态的理解，还通过现实-不可知训练方法，利用生成式AI和多种独立数据源，使得大型基础模型能够应用于物理和虚拟世界。Agent AI项目不仅推动了多模态交互技术的发展，而且展示了它成为实现通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）的潜在途径。 Agent AI系统的框架设计目的是为了在广阔的领域和应用中感知和行动，其采用了代理范式作为接近AGI的路径。这类系统在处理多模态数据（如用户行为、环境物体、声音表达和整体情绪等）方面具备极高的能力，这使得它们能够向代理提供信息并指导其在给定环境中的响应。例如，一个能够理解用户动作、人类行为、环境对象、音频表达和场景情绪的系统，能够更好地为代理提供决策依据。此外，为了加快基于代理的多模态智能研究，研究者定义了“Agent AI”作为一个交互式的智能代理类别。 Agent AI系统的关键优势在于其跨现实训练方法，即通过在现实世界和虚拟世界共享的数据上进行训练，从而使得训练好的模型可以跨领域使用。这种训练方法克服了过去在特定情境下设计的AI系统难以适配到新环境的问题。Agent AI的研究成果不仅在学术界引起高度关注，还对商业应用产生了深远影响，例如，微软研究院在Redmond的团队和其他学术机构合作，共同推动了这一领域的研究进展。 多模态AI系统的泛滥可能会成为我们日常生活的一个普遍现象。因此，使这些系统更具互动性的方法是将它们具体化为在物理和虚拟环境中的代理。目前，系统借助现有的基础模型作为构建具体化代理的基本构建块。将代理嵌入到这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更加精细和情境感知的AI系统至关重要。 Agent AI作为一种新型的多模态交互研究方向，为人工智能系统提供了一种新的设计和应用范式。通过对不同领域的深入理解和处理能力，Agent AI将成为未来人工智能研究和应用中的一个重要领域，特别是在推动通用人工智能发展的进程中，起到了推动和创新的作用。

办公提效工具是一款专业的办公辅助提效软件，也是美工处理图片的辅助工具之一。长图拼接切图：先设置好效果图(画布)的大小，然后添加一张或多张图片，设置保存位置、文件名等选项后，切片高度设置为总图片的高度，就会拼接成1张长图，如果切片高度低于总图片高度，就分切成多张小图。切片高度可以设置随机数。文本批量操作：比如对多个txt、php、asp、html、aspx、jsp等文本文档批量添加内容到文档首尾或每行首尾，也可以对文本文档批量修改单个或多个指定内容，也可以对文本文档批量删除前后各多少行或连续多少行或隔行删除或删除特定的行或指定的单个或多个文字，也可以对多个TXT文档或多个TXT所在的文件夹批量合并，也可以对已经合并过的TXT文档进行批量拆分成多个文档，更可以对ANSI或UTF8格式的文档进行批量转换，其中还能把文档中的软换行符批量转为硬换行符，功能很强大。