智能Agent如何改造传统工作流：从搜索到全能助手
智能Agent如何改造传统工作流：从搜索到全能助手 引言：当AI遇上工作流 还记得我们以前搜索信息的方式吗？输入关键词，浏览大量结果，筛选有用内容，再整合成我们需要的答案。这个过程不仅耗时，还常常让人感到疲惫。 如今，智能Agent的出现正在彻底改变这一切。想象一下，你只需提出一个问题："北京今年什 ...
osmts：OERV之一站式管理测试脚本
最近团队里面实习的小伙伴开发了一个新的项目，可以用来一键式运行各种测试脚本并且完成数据总结，我也尝试部署了一下，遇到了一些问题，接下来一起解析一下这个项目。 首先是获取osmts git clone https://gitee.com/April_Zhao/osmts.git cd osmts 运行 ...
探秘Transformer系列之（18）--- FlashAttention
从零开始解析Transformer，目标是：(1) 解析Transformer如何运作，以及为何如此运作，让新同学可以入门；(2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念，让老鸟也可以有所收获。 ...
从零开始开发一个 MCP Server！
大家好！我是韩老师。 最近，在 AI 开发领域，MCP (Model Context Protocol) 是越来越火了！ 前几天，我我也开发了一款 Code Runner MCP Server： Code Runner MCP Server，来了！ 今天，我就把我开发 MCP Server 的经验和 ...
【调研】Vision Language Model Safety
Adversarial Attacks White-box Attacks Task-specific Attacks 的目标是针对某个具体的任务（如图像描述生成、指代表达理解等），通过精心设计的对抗样本，使得模型在该任务上产生错误的输出。例如，攻击者可能希望模型生成错误的图像描述，或者在对图像进行 ...
AI+Web3：张三的未来机会地图
热点风暴：ETHDenver 2025掀起热潮 滑动微信的那一刻，张三愣住了。热搜上，ETHDenver大会简直是技术圈的春晚。AI和Web3，这两个曾经高高在上的概念，突然变得触手可及。大会透露的一个数据让他倒吸一口凉气：去中心化物理基础设施（DePIN）在2024年的收入暴涨100倍，从可怜巴巴 ...
模型即产品？从应用角度看AI产品发展趋势
提供AI咨询+AI项目陪跑服务，有需要回复1 在ChatGPT发布后的两年里，AI应用层的发展可以用一个词来评价不温不火，到去年年初时甚至有些疲软的情况。其原因有三点： 第一，算力不足，模型API响应太慢，动则10多秒的响应时间没有用户受得了； 第二，UE（财务）模型是负的，在24年3月的时候“合法 ...
nacos(八): sentinel——基本使用
一、概要 在微服务的架构中，流控是一个重要的任务。sentinel是阿里开源的流量治理组件，针对访问的“资源”或服务路径进行流控，内置了限流、熔断及系统负载保护等功能。 sentinel分为系统库及控制面板（也称“控制台"）两个部分。其中，控制台能运行于java 8及以上版本，不依赖于其它三方资源； ...
开发的设计和重构，为开发效率服务
软件开发有点类似于艺术品的雕刻，需要不断的打磨。在我们基于一套成熟的架构开发一套软件后，往往都还是需要反复的推敲，进行不断的重构优化，使得重复的代码、硬编码等地方越来越少，也使得某些逻辑越来越有弹性化。软件开发和艺术品又有所不同，艺术品可能很容易完工并封刀，而软件开发却是持续的改进，软件最终的持续改... ...
张高兴的大模型开发实战：（三）使用 LangGraph 为对话添加历史记录
目录基础概念环境搭建与配置将对话历史存储至内存将对话历史存储至 PostgreSQL 在构建聊天机器人时，对话历史记录是提升用户体验的核心功能之一，用户希望机器人能够记住之前的对话内容，从而避免重复提问。LangGraph 是 LangChain 生态中一个工具，通过将应用逻辑组织成有向图（Grap ...
入门Dify平台：知识库分析
今天，我们来简单了解一下 Dify 的知识库功能。其实，它并没有想象中那么复杂或难以操作。无论是 Dify 还是其他类似平台，都已经将知识库的功能封装得非常完善。你可以直接把它当作一个云端的记事本，内容存储则完全交由服务器完成，无需过多操心。 知识库 知识库主要用于存储和管理各类业务问答、操作逻辑， ...
Oracle AI应用的LLM模型典型配置
最近在做一些基于Oracle的一些AI应用测试工作，AI肯定离不开配置LLM相关，虽然是简单配置类，但实际还是遇到一些卡点，记录下来供今后参考。 1.配置Embedding模型 2.特殊语法传参JSON格式 3.测试Embedding有效 4.修改MAX_STRING_SIZE 5.配置为DeepS ...
LLM应用落地实施手册
背景 自ChatGPT诞生以来，各个企业都开始尝试引入LLM落地实施“智能”应用，而目前并没有太多文章系统地介绍应该怎么落地实施一个基于LLM的应用，到底应该做哪些步骤。本人从2023年12月份开始，陆陆续续开发了3个LLM应用的项目了。这几个项目都是会话型的应用，都借助了LLM的能力，所以想趁着记 ...
深入理解 Java AQS 原理与 ReentrantLock 实现
目录 一、AQS 简介 二、AQS 核心设计 2.1 核心组成部分 2.2 AQS 的工作原理 2.3 AQS 的关键方法 三、ReentrantLock 与 AQS 的关系 3.1 ReentrantLock 的结构 3.2 ReentrantLock 如何使用 AQS 的 state 四、AQS ...
WebGL 的简易入门教程，实现一个旋转的彩色立方体
目录前言第一节 绘制出了一个点效果演示逐行解释向量类型第二节 动态传递点数据变量修饰符完整代码第三节 缓冲区和画线类型化数组绘制的方式完整代码第四节 彩色线段精度修饰符完整代码第五节 单个 buffer 渲染颜色完整代码第六节 抽离代码 & 画彩色三角形完整代码第七节 图元的七种绘制方式完整代码第八 ...
Obsidian 笔记一键转换发布为 Jekyll 博客
Obsidian 是一款功能强大且灵活的知识管理和笔记软件，与 Jekyll 这一轻量级静态博客框架的结合，既能保留 Obsidian 的网状知识关联优势，又能借助 Jekyll 的高效编译能力快速生成标准化博文。 Obsidian 笔记自动转换为 Jekyll 博客一文介绍了如何把挑选出的 Obs ...
HarmonyOS NEXT 基于原生能力获取视频缩略图
大家好，我是 V 哥。 不得不佩服 HarmonyOS NEXT 原生能力的强大，如果你想在 鸿蒙 APP 开发中获取视频缩略图，不用依赖第三方库，就可以高效和稳定的实现，AVMetadataHelper就是一个好帮手，下面 V 哥整理实现步骤的代码，帮助你快速理解，开整。 想要学习鸿蒙开发，一定绕 ...
【Python】【魔术方法】（一）对象构建和析构方法
1. __new__ 在Python中，__new__ 方法是一个特殊的方法，用于控制对象的创建过程。理解 __new__ 方法的机制对于掌握Python的类和对象模型是很有帮助的。下面是对 __new__ 方法的详细介绍： 1.1 基本概念 __new__ 方法：这是一个类方法，通常用于创建并返回 ...
垂直领域大模型的定制化：理论基础与关键技术
学习笔记：垂直领域大模型的定制化：理论基础与关键技术 由于通用大模型不能完全适配特定行业和应用场景，所以需要垂直领域大模型的定制化。 对特定行业的知识深度不够 垂直领域大模型：训练中使用大量特定领域数据 垂直大模型定制的理论基础 大模型定义 特点： 大数据 大参数 通用性 泛化性：在为止数据域中有良 ...
