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构建模块化系统，如何在灵活性和一致性之间取得平衡是一个关键挑战。本文分享我在HyperGraph（我的开源LLM系统框架）中设计新模块上下文结构的经验。挑战：新模块与现有模块的上下文差异HyperGraph文档分析显示，现有模块开发与新模块开发所需上下文存在显著差异。现有模块需要深入了解其内部实现细节，而新模块则更需要理解系统架构模式和约定。垂直与水平上下文我采用二维视角：垂直上下文:针对特定模块内部结构的深入知识，对现有模块开发至关重要。水平上下文:对系统整体模式和约定的广泛理解，对新模块开发至关重要。

机器学习：行业变革的驱动力机器学习(ML)正以前所未有的速度改变着全球各行各业，从医疗保健到金融，零售到制造业，它都展现出强大的变革力量。ML赋予机器在无人工干预的情况下学习、适应和决策的能力，从而显著提升效率、促进创新并优化决策过程。Kryon知识工作公司凭借其在AI驱动解决方案领域的深厚专业知识，正引领行业探索机器学习的应用，以应对各种独特的挑战。本文深入探讨机器学习如何重塑行业。自动化与效率提升机器学习帮助企业自动化重复性、耗时的任务。从数据录入到内容处理，ML算法能够以极高的速度和准确性

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关于Python中类方法和实例方法引用的差异本文将探讨Python中为何可以直接调用类方法的引用，而不能直接调用实...

使用Python进行地址数据清洗，核心方法是：1.利用addressparser库解析地址，提取省市区街道门牌号等关键信息；2.将提取的信息拼接成标准化地址格式；3.使用try...except语句处理无法完整解析的地址；4.针对大量数据，考虑多线程或多进程处理及高效数据结构，最终实现地址数据标准化，提升数据质量。

PyTorch图像预处理的替代方案：摆脱transforms.Compose的依赖在PyTorch模型训练中，torchvision.transforms.Compose常用于图像�...

在使用DRF框架基于APIView编写查询接口时，如何优雅地实现分页功能？本文将针对一个简单的文章搜索接口，演�...