03-Agentic RAG 构建之路 李捷 成都 20250906

内容概要：本文是一份中国海洋大学《移动软件开发》课程的实验报告，围绕“推箱子游戏”的开发过程展开。报告详细描述了从项目创建、页面设计、逻辑实现到功能调试的完整开发流程。通过使用小程序框架，实现了关卡选择、游戏界面绘制、角色移动控制、箱子推动逻辑、游戏成功判定及重新开始等功能。实验中还涉及数据存储、页面跳转、画布渲染和事件绑定等关键技术，并对开发过程中出现的代码错误进行了分析与修正。最终实现了可在真机预览和调试的推箱子小游戏。; 适合人群：具备小程序开发基础，正在学习移动应用开发的高校学生或初级开发者； 使用场景及目标：①学习小程序项目结构搭建与页面跳转逻辑实现；②掌握游戏类应用的基本开发流程，包括地图初始化、事件处理与状态判断；③提升真机调试与问题排查能力； 阅读建议：建议结合CSDN博客与GitHub仓库中的源码同步阅读，动手实践每个开发步骤，重点关注数据结构设计与前端交互逻辑的实现细节。

内容概要：本文围绕AI大转型的必要性、核心转变方向及实施策略展开，指出生成式AI已成为推动产业重塑的核心驱动力。文章强调企业需从战略、员工与组织、技术栈三大维度进行系统性转型，提出政府政策把握、价值认知提升、趋势洞察、成熟阶段了解、应用场景规划、最佳实践借鉴、预算投入预留和合作伙伴选择等八大策略，并结合IDC多项调研与预测数据，展示AI在各行业中的深远影响与巨大潜力。; 适合人群：企业高管、数字化转型负责人、AI技术从业者及政策制定者，具备一定行业视野与决策能力的专业人士。; 使用场景及目标：①帮助企业制定AI转型战略路线图，明确技术投资优先级；②指导组织优化人才结构与工作模式，提升AI应用效能；③为技术提供商提供客户赋能与服务设计的参考框架； 阅读建议：此资源融合宏观趋势、实证数据与落地案例，建议结合自身行业背景深入分析，并关注IDC发布的系列研究报告以获取持续洞察。

本书从工程视角系统介绍机器学习，融合信号处理、信息论与优化理论，构建统一学习框架。强调核心概念如估计、检测与概率模型的联系，通过MATLAB示例实现理论与实践结合。内容涵盖监督与非监督学习、贝叶斯推断、变分方法及联邦学习等前沿主题，适合具备概率与线性代数基础的工程专业学生与研究人员。全书注重直观理解与可复现性，提供清晰的技术演进脉络，帮助读者在真实工程场景中有效应用与创新机器学习算法。机器学习是近年来信息技术领域飞速发展的一门学科，它结合了多个学科的知识，包括但不限于概率论、信息论、优化理论以及信号处理等，旨在通过算法使计算机具有模拟人类认知和学习的能力。工程学科背景的学生和研究人员在面对工程实践中的复杂问题时，往往需要借助机器学习技术来寻求解决方案。在工程实践中，机器学习的应用范围极为广泛。它可以用于预测分析、故障诊断、系统控制、图像和语音识别等领域。工程专业人员学习机器学习，不仅能加深对算法工作原理的理解，还能将这些知识应用到具体的技术问题解决中，实现算法创新和工程应用的结合。本书系统地介绍了机器学习从基本原理到高级技术的各个方面。在书中，作者强调了估计、检测与概率模型之间的联系，通过引入MATLAB的实际操作示例，将理论知识与工程实践相结合。这样的编写方法，不仅有助于读者更好地理解抽象的理论概念，同时也提供了实现和验证算法的工具。在讨论监督学习和非监督学习时，本书并没有停留在传统模型驱动方法的层面，而是进一步引入了贝叶斯推断、变分方法以及联邦学习等前沿主题，展示了机器学习技术的发展趋势。贝叶斯推断能够从不完整或不确定的数据中推断出概率模型的参数，为处理工程问题提供了一种灵活的数学框架。变分方法在优化和统计推断中广泛使用，它通过数值逼近的方式，处理复杂的概率分布。联邦学习作为一种新兴的学习范式，它允许多个设备或机构在保持各自数据隐私的前提下，共同训练模型，这在分布式工程数据处理中具有重要意义。值得一提的是，本书尤其适合那些已经具备概率论和线性代数基础的学习者，这两门数学工具对于深入理解和应用机器学习算法是至关重要的。书中不仅提供了清晰的技术演进脉络，还注重直观理解与算法可复现性。可复现性是工程学科中一个非常重要的特性，它意味着一项技术或算法能够在不同环境下被重复验证和应用，从而确保技术解决方案的可靠性和有效性。书中通过对不同机器学习技术的对比，清晰地解释了它们各自的特点及适用场景，帮助读者根据实际问题做出合理的技术选择。此外，作者还考虑到了教学需求，提供了相应的讲义和解决方案，这使得本书不仅适合个人自学，也适用于课堂教学。本书通过结合理论与实践，将机器学习的核心概念以工程视角进行了全面系统的介绍。对于想要在工程领域应用机器学习技术的读者来说，这是一本宝贵的学习资源，它不仅能够帮助读者建立起完整的学习框架，也能够为他们解决实际问题提供有力的支持。

150道python练习题.pdf文件包含了150道设计用于巩固和提高Python编程技能的练习题目。这些练习题覆盖了从基础到高级的多种Python编程概念和应用场景，旨在帮助读者在实践中掌握Python语言。文档中的题目类型多样，可能包括算法问题、数据结构、面向对象编程、函数式编程、文件处理、异常处理、数据库交互以及网络编程等多个方面。通过这些练习题，读者可以逐步提升自己的编程能力，并解决实际编程中可能遇到的各种问题。练习题的难度逐渐递增，从简单的语法练习开始，逐步过渡到复杂的数据处理和算法实现。例如，初级题目可能会要求编写简单的函数来执行数学运算，或者处理字符串和列表等基本数据类型；而高级题目则可能涉及设计复杂的算法来解决排序、搜索或者数据加密等问题，或者要求使用Python的高级特性，如迭代器、装饰器以及多线程和多进程编程。文档可能还包含了一些用于测试读者对Python标准库应用能力的题目。Python标准库提供了大量的模块，覆盖了从文本处理到网络编程的广泛功能，这些练习题会要求读者使用标准库中的模块来完成特定任务，例如使用datetime模块处理日期和时间，或者使用os和sys模块进行系统编程。一些练习题目可能会要求使用外部库，如numpy和pandas进行科学计算，或者使用flask和django进行web开发。这些题目意在让读者熟悉在不同项目中引入和使用第三方库的基本方法，以及如何将这些库与Python语言相结合来开发出功能丰富和性能优越的应用程序。此外，文档中可能还包含了一些旨在提高代码质量和编程风格的练习题。这些题目可能会鼓励读者编写清晰、可读性强并且易于维护的代码，并可能涉及到代码重构、单元测试以及遵循PEP8风格指南等实践。文件中的练习题不仅是学习Python的有效工具，而且也是教师在教授Python时的有力辅助材料。这些题目可以作为课堂教学的实例，也可以作为学生课后练习的资料。通过大量的练习，学生可以将课堂上学习到的理论知识应用到实践中，加深理解，并掌握Python编程的核心技能。由于文档是通过OCR扫描技术从印刷品转换而来，部分文字可能存在识别错误或缺失，这要求读者在使用时具备一定的理解和修正能力，以确保正确理解题目的要求和编程环境的配置。无论读者是刚刚开始学习Python的初学者，还是希望通过实战练习提升编程技能的中级开发者，这份150道python练习题.pdf文件都会是一个很好的学习资源。通过逐一完成这些练习题，读者将能够更系统地掌握Python编程，并为将来面对更复杂的编程挑战打下坚实的基础。同时，这些练习题也有助于读者培养出良好的编程习惯，提升解决问题的能力，为在实际工作中的应用做好准备。