AI教程

用 TF-IDF 与余弦相似度给文章做内容推荐，排除原文并核对推荐分数和词面相似的限制。

在 n8n AI Agent 接入 Simple Memory，以 sessionId 保留当前会话上下文；用两段虚构对话验证不会串话，并说明恢复历史、窗口长度和 queue mode 的限制。

将已跑通的 n8n 聊天工作流配置为 Hosted Chat，选择认证与返回模式，发布正式 Chat URL，并用正常请求和错误凭证共同核验入口。

用主 AI Agent 委派两个 AI Agent Tool，分别计算和整理客户回复；包含连接图、参数表达式、系统指令、中间记录核对及固定流程与动态委派的适用边界。

从空工作流接入 Chat Trigger、聊天模型、AI Agent 和 Calculator，用 399 元算例核对输入、工具调用与回复，并排查缺失条件、凭证和返回格式问题。

用 GridSearchCV 在训练集内部搜索 SVC 参数，逐折拟合标准化，并把独立测试集留到最终一次检查。

在留出的验证集上计算置换重要性，以分数下降解释模型依赖哪些特征，并识别负重要性与相关特征的局限。

训练一个线性回归教学模型，用独立测试集比较 MAE、RMSE、R²和均值基线，并保存残差用于检查。

用 KMeans 对虚构数值样本分组，先统一尺度，再比较候选 K，并把中心还原到原单位供人工解释。

本地生成明细和汇总双工作表，使用整数分汇总金额，并读回核对编号与总额。