摘要： 欧氏距离余弦相似度 关注什么 绝对数值大小差异 方向 / 趋势是否一致 结果含义 越小越相似 越大越相似 适用场景 身高、体重、分数等数值 文本、用户偏好、推荐系统 这俩是机器学习、推荐、NLP 里最容易混淆、但选择逻辑非常清晰的两个指标。 我用最简单、最实用的方式告诉你：什么时候用哪个，为什么，一 阅读全文

摘要： 欧式距离 一、概念 欧氏距离，全称欧几里得距离，就是空间中两个点之间的直线距离。 用来衡量：两个样本之间的 “远近”。 距离越小 → 越相近 距离越大 → 越不相似 二、原理（一句话） 把两个对象看作坐标点，用勾股定理直接算直线距离。 公式 二维平面： d=(x2​−x1​)2+(y2​−y1​)2 阅读全文

摘要： 余弦相似度 一、概念 余弦相似度，就是把两个东西看成向量，计算它们夹角的余弦值，用来衡量两个对象的相似程度。 取值范围：[-1, 1] 越接近 1：两个东西越相似 越接近 0：基本不相关 越接近 -1：完全相反 二、原理（一句话） 两个向量方向越一致，夹角越小，余弦值越接近 1，相似度越高； 方向越 阅读全文

摘要： 最近在体验opencode；所以关注了一下opencode插件，今天介绍一下 oh-my-opencode Oh-My-OpenCode 是一个革命性的 OpenCode 扩展集合，它把OpenCode 从单一的 AI 助手转变为多模型协同的智能开发团队。 一、安装方法 # 方法一：使用 bun（推 阅读全文

摘要： OpenCode 里的 Atlas / Sisyphus / Prometheus 不是“模型大小”的区别，而是「定位和能力侧重点」的区别。我给你一版工程师视角 + 使用建议的解释。 ⚠️ 不同公司 / 不同版本里名字可能略有差异，但整体设计思想是稳定的 一句话先给结论（先记这个）名称 核心定位 像 阅读全文

摘要： 参考： https://blog.csdn.net/qq_20236937/article/details/156984431?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=156984431&sharerefer=PC&sharesource 阅读全文

摘要： from langchain_ollama.chat_models import ChatOllama from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.prompts import ChatPromp 阅读全文

摘要： 安装必要依赖 安装LangChain和Ollama相关包： pip install langchain langchain-ollama pip install -U ollama 安装ollama、下载 deepseek-r1:1.5b 下载ollama安装包，双击安装 ollama下载deeps 阅读全文

摘要： package com.haojg.config; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel; import org.springf 阅读全文

摘要： maven配置pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-i 阅读全文