小丸子博客

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TimechoAI：让时序预测更易用，让数据真正参与决策（学习笔记）

最近在折腾项目的时候碰到了这个知识点，查了不少资料，索性整理出来分享给大家。 在工业生产、能源电力、零售经营和网络运维等场景中，大量数据都带有明显的时间属性，例如设备温度、用电负荷、商品销量、网络流量和库存变化。时序分析的价值，就是从这些连续数据中识别趋势、周期、波动和异常，并对未来变化作出预测。

说说【宠粉赠书】智能体工作流设计：方法与实践

整理一篇学习笔记，把看到的一些要点和自己的理解都记下来。 ## 图书介绍 ![](https://i-blog.) 这个月，我和吕昭波老师合著的《智能体开发流设计：方法与实践》终于正式和大家见面了。 过去一年，我们走访了不少企业，听到客户问得最多的一句话，往往带着一种巨大的落差感： 「这些 AI 做

笔记 | 信息抽取的上限，在字段定义时就定了：4 份企业文档实测 AI Agent 与 Scriber

刷到一个挺有意思的话题，结合自己之前的经验，整理了一下核心要点。 ### 摘要 > 把 4 份真实企业文档丢给 AI Agent 做信息抽取：第一份全对，往后连环翻车——Prompt 换文档就废、同一份跑三次口径就漂、结果散在聊天记录、金额错了没人拦。挖到底，四个断点全在模型外面。本文用 Agent