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Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）(快速特征嵌入的卷积架构)是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。2017年4月，Facebook发布了Caffe2，其中包含了递归神经网络（RNN）等新功能。2018年3月底，Caffe2被并入PyTorch。

NLTK（Natural Language Toolkit）自然语言工具包——是一套开源Python模块、数据集和教程，支持自然语言处理的研究和开发。NLTK需要Python版本3.7、3.8、3.9、3.10或3.11。

Cursor官网Cursor 是一款由 Anysphere

豆包 MarsCode 强大的 AI 能力，通过代码补全、代码推荐、单测生成等能力，在编程的各个阶段提供协助支持多模型切换New 模型能力全新升级，支持灵活切换多种模型，代码准确率全面提升。

Imagica，无代码AI应用开发平台，快速构建智能应用，赋能业务创新。

Twinny是什么Twinny 是一个专为 VS Code 设计的AI代码补全插件，支持本地或API托管，提供智能代码自动完成服务。Twinny 旨在与Ollama无缝协作，类似于GitHub Copilot，但完全免费且100%私有。Twinny通过自动代码补全、多语言支持、易于安装和配置等特点，帮助开发者提高编程效率。Twinny 具备聊天功能，支持用户与AI进行交互，查看代码补全的差异，并直接接受解决方案。Twinny的主要功能自动代码补全：提供快速且准确的代码建议，帮助开发者提高编码速度。多语言支持：支持多种编程语言，满足不同开发者的需求。本地或API托管：选择本地运行或通过API托管，确保灵活性和隐私性。无缝协作：与Ollama工具无缝集成，提供更丰富的功能。免费且私有：完全免费使用，且所有操作在本地进行，保证数据安全。配置灵活：允许用户自定义Ollama API的端点和端口，适应不同环境。Twinny的技术原理Ollama：一个轻量级的AI模型管理工具，支持多种模型的高效管理和部署 。llama.cpp：基于C++的高性能AI推理库，适用于各种AI模型的快速推理 。oobabooga/text-generation-webui：用于文本生成的Web界面，支持多种生成任务 。LM Studio：一个轻量级的语言模型工作室，支持多种语言模型的训练和推理 。LiteLLM：一个轻量级的语言模型库，支持多种语言模型的快速加载和推理 。Twinny的项目地址项目官网：twinny.devGitHub仓库：https://github.com/twinnydotdev/twinnyTwinny的应用场景个人开发者：对于独立工作的开发者来说，Twinny 提供一个强大而免费的编程助手，提高编码效率和代码质量 。小型团队：在资源有限的情况下，小型团队基于 Twinny 加速开发进程，同时保持代码的一致性和质量 。初创企业：初创公司有紧迫的产品开发需求和预算限制，Twinny 的免费和高效特性非常适合。教育机构：教育机构用 Twinny 作为教学辅助工具，帮助学生学习编程，提高编码技能 。大型企业：大型企业的开发团队通过 Twinny 提高工作效率，同时确保代码的隐私和安全 。

言犀智能体平台是什么言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台，用户无论有无编程基础，都能快速构建基于AI模型的智能体，处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型，提供算法库和工具，支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃，沉淀了100多个行业解决方案模板。言犀智能体平台的主要功能接入大模型：平台已接入数十个大模型，支持用户根据业务需求选择不同模型。低成本快速搭建：无论用户是否有编程基础，都可以快速搭建基于AI模型的智能体。行业解决方案模板：平台沉淀了100多个行业解决方案模板，支持行业应用快速落地。算法库及工具库：通过插件能力，平台提供上千种算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。如何使用言犀智能体平台注册与登录：用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站，注册账号并登录（yanxi.jd）。选择智能体模板：平台提供了多种行业解决方案模板，用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。配置智能体：用户可以对选定的智能体模板进行配置，包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。接入大模型：根据业务需求，用户可以在平台中选择和接入不同的大模型，如言犀大模型、GPT等。知识库接入：使用Advance RAG技术，用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入，增强智能体的知识库。算法库和工具库应用：用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。工作流编排：通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合，指导智能体按照既定思路行动。智能数据分析：利用平台的数据分析能力，用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。测试与优化：在智能体搭建完成后，用户需要进行测试，根据测试结果对智能体进行优化和调整。部署与应用：测试无误后，用户可以将智能体部署到实际业务场景中，开始使用智能体处理业务问题。

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