【日积月累】 RAGAS为评估RAG系统提供了一个结构化的方法框架，通过从检索质量、生成质量、知识一致性、效率和鲁棒性等多个维度进行分析，帮助开发者更深入地理解和优化其系统。在实际应用中，合理选择指标并结合具体场景需求，可以最大化地发挥RAGAS的价值。

【日积月累】 Python中的循环结构用于重复执行一段代码，直到满足特定的条件。主要有两种类型的循环：`for`循环和`while`循环。`for`循环通常用于遍历序列（如列表、元组、字典、字符串）或可迭代对象，它会依次将序列中的每个元素赋值给循环变量，并执行循环体内的代码块。`while`循环则根据给定的条件来重复执行代码块，只要条件为真，循环就会继续执行。循环在编程中非常有用，可以减少重复代码，提高程序的效率和可读性。

【日积月累】 云雀大模型以其强大的自然语言处理能力和灵活的扩展性，成为AI开发者的理想选择。它支持多轮对话、语义理解和生成等核心功能，能够轻松应对复杂的交互需求。通过其API，你可以快速构建一个专属的AI机器人，无需深厚的技术背景。只需明确功能需求，配置...

【日积月累】 RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，是当前最火热的企业级LLM应用方案。

【日积月累】 Golang的并发体系以GMP调度模型为核心，Goroutine通过2KB初始栈和动态扩容机制支持高并发场景，配合Go 1.21优化的Work Stealing算法使调度延迟降低至200纳秒级。Channel的零拷贝设计结合sync.Pool可提升45%以上的吞吐量，而分片锁方案在千级并发下性能提升可达68倍。生产环境中需重点关注GOMAXPROCS与容器CPU配额的适配，避免因超线程导致的调度争抢。

【日积月累】 Kimi在编写代码方面具有诸多显著优势。首先，它能够根据用户清晰的需求描述，快速生成高质量的代码片段，大大节省了从零开始编写代码的时间和精力。其次，Kimi具备丰富的编程语言知识，涵盖了多种主流语言，无论是Python、Java还是C++等，都能轻松应对，为不同场景的开发需求提供支持。此外，它还能理解代码的功能逻辑，帮助优化代码结构，提高代码的可读性和可维护性。同时，Kimi可以结合实际案例和常见问题，为用户提供代码调试建议和优化方向，助力开发者解决棘手的技术难题。总之，借助Kimi，无论是编程新手还是资深开发者，都能在代码创作和优化过程中获得有力的辅助，提升开发效率和质量。

【日积月累】 本文就给大家分享 10 个我珍藏的好用 Chrome 浏览器扩展插件。每个都很有特色又实用，让你的浏览体验提升 200%！而且由于 Edge 内核和 Chrome 相同，这些扩展也同样适用于 Edge 用户。

【日积月累】 随着数据建模成为处理随机性的强大资源，数据解决方案已经出现在整个社会的多项任务中。在本系列文章中，我们的目标是构建一个解决方案，用于根据通过网络收集的数据预测足球比赛结果。

【日积月累】 GitHub无法访问的原因多种多样，常见的包括网络问题（如本地网络不稳定、DNS配置错误、网络中断或限制等）、防火墙或安全软件的干扰、GitHub服务器自身的故障或维护、浏览器缓存过多或兼容性问题，以及代理设置不当等。此外，部分地区可能对GitHub存在访问限制。解决这些问题的方法包括更换网络环境、调整DNS设置、关闭防火墙或安全软件、检查GitHub服务状态、清除浏览器缓存、更换浏览器、调整代理设置或使用VPN等。如果以上方法均无效，建议联系网络管理员或GitHub支持团队获取进一步帮助。

【日积月累】 LangChain Agent 是一种强大的 AI 开发工具，能够通过整合多种数据源和工具，快速构建复杂的 AI 应用。它通过模块化设计实现任务自动化，显著提升开发效率。数据显示，超过 51% 的开发者已在生产中使用 Agent，78% 的开发者计划采用这一技术，尤其是在中型公司中，63% 的团队积极投入生产应用。LangChain Agent 的常见用例包括研究与总结（58%）和简化工作流程（53.5%），在客服领域的应用占比达到 45.8%，帮助企业加速客户响应时间并提高业务收益。

【日积月累】 本文详细探讨了交叉熵损失（Cross-entropy）和均方误差（MSE）在机器学习中的区别及其优缺点。文章首先介绍了两者的概念：MSE 是通过计算预测值与真实值差的平方的平均值来衡量误差，而交叉熵损失则用于评估概率分布之间的差异，尤其适用于分类问题。接着，文章分析了为什么交叉熵损失优于 MSE，包括交叉熵在权重更新时速度更快，因为它不受激活函数梯度的影响，且交叉熵损失函数是凸优化问题，便于优化，而 MSE 在分类问题中是非凸的，容易陷入局部最优。文章还指出交叉熵的缺点，如在学习类间信息时可能会忽略非正确标签的差异。最后，文章总结了在实际应用中，分类问题通常使用交叉熵损失，而回归问题则使用 MSE，并强调在验证和测试阶段，分类错误率是更直观的评估指标。

【日积月累】 本文详细介绍了如何通过Python和Node.js接入百度地图MCP Server，以便在支持MCP协议的平台（如Claude、Cursor）上使用百度地图的服务。文章首先提供了Python接入的具体步骤，包括搭建Python环境、安装uv管理工具、创建项目、添加MCP依赖、启动MCP Server，并在Cursor中启用该服务。

【日积月累】 本文介绍了如何通过Node.js快速接入高德地图MCP Server的详细步骤。首先，用户需要确保已安装Node.js且版本不低于v22.14.0，并检查npm镜像源是否为默认源。接着，在Cursor平台中配置MCP Server，包括安装最新版本的Cursor客户端、登录个人账户、进入设置界面并配置脚本，其中需要填写在高德官网上申请的API Key。配置完成后，用户可以在Cursor中查看MCP服务工具状态，并选择合适的模型（如Claude-3.7-sonnet）进行交互。此外，文章还提到了模型交互模式的设置以及如何使用该服务进行出游规划和公交规划等功能。

【日积月累】 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。

【日积月累】 2025年最新LangChain Agent教程，涵盖从环境配置到智能问答系统构建的完整流程，助你快速掌握LangChain Agent开发。