Strands Agents（一）Strands Agents 介绍
Strands Agent AWS 最新开源的 Strands Agents SDK 是一款采用模型驱动架构的 AI 代理开发框架，旨在通过极简开发方式，帮助开发者快速构建和部署 AI 代理。它将代理的核心要素——模型、工具和提示词抽象化，开发者只需几行代码，即可构建从简单任务到复杂多代理协作的多样 ...
Python中的cls变量
本文介绍了在Python的classmethod装饰的类方法的cls变量的意义，通过几个不同的示例对比，凸显cls变量在Python编程中的应用场景。对于大多数的场景来说，使用普通的Python类和函数定义即可。如果需要在类的外部使用类的内部函数，但是可能有多个不同初始化的类输入，那么可以使用sta... ...
Web前端入门第 62 问：JavaScript 循环结构注意事项
HELLO，这里是大熊的前端开发笔记。 循环作为 算法与数据结构 中的基石，JS 与其他编程语言一样，都提供了多种循环结构用于处理数据。 for 循环 事物的开端往往都是从最常用的开始，循环结构咱们从 for 循环说起。 语法： for (初始化; 条件; 增量) { // ... } 示例： // ...
经验帖：个人开发时请不要忽视前期业务逻辑和项目架构的设计
引言 近期，我个人开发和设计了一个项目，可能是经验不足，水平不够，但在这段开发经历中，我深刻意识到了项目前期布局的重要性。我发现，在这段开发历程中，技术上的难题并没有真正拦住我，即使遇到不会的地方，也可以通过网络和博客快速解决。然而，业务上的矛盾和设计上的缺陷却真正困住了我，这使得我不得不重新进行设 ...
HarmonyOS运动开发：精准估算室内运动的距离、速度与步幅
前言 在室内运动场景中，由于缺乏 GPS 信号，传统的基于卫星定位的运动数据追踪方法无法使用。因此，如何准确估算室内运动的距离、速度和步幅，成为了运动应用开发中的一个重要挑战。本文将结合鸿蒙（HarmonyOS）开发实战经验，深入解析如何利用加速度传感器等设备功能，实现室内运动数据的精准估算。 一、 ...
【拥抱鸿蒙】HarmonyOS NEXT实现双路预览并识别文字
我们在许多其他平台看到过OCR功能的应用，那么HarmonyOS在这方面的支持如何呢？我们如何能快速使用这一能力呢？使用这一能力需要注意的点有哪些呢？就让我们一起来探究吧~ ...
聊聊常见的几款Agent平台：字节Coze、腾讯元器、文心智能体
你好，小钗在医疗AI、教育AI、管理AI有丰富的经验 关注公众号，回复1，与我交个朋友吧 之前我们探讨过公司AI能力的评判方式： 这里主要涉及两个方面：工程能力以及行业KnowHow。 对于一般公司，其中模型边界与幻觉处理其实是工程能力的进一步衍生；而行业KnowHow毕竟是存在于大脑中的，要转换为 ...
飞牛OS给容器魔方上行宽带限速
下面我将详细讲解（容器网络命名空间限速）的持久化配置步骤，确保在飞牛OS重启后自动生效。请严格按照顺序执行以下操作： ️ 完整持久化配置教程（带详细解释） 步骤1：确认容器魔方名称 # 查看运行的容器列表 docker ps # 从输出中找到容器魔方的名称（通常在NAMES列） # 示例输出： ...
最快的流媒体服务器搭建 smart_rtmpd
说明 流媒体服务器是一个很专业的名词，对于圈外人来说，可能显得比较高深。但是日常应用中还是经常需要用到它，搭建流媒体服务器需要了解各种名词，系统，环境配置，使用方法，使用流程。这让很多圈外人感觉无从下手，望而却步。 为了解决这个问题，本博文因此而生，用深入浅出，图文并茂的方式给各位客官一个基本的科普 ...
高并发下如何防止商品超卖？
前言 "快看我们的秒杀系统！库存显示-500了！" 3年前的这个电话让我记忆犹新。 当时某电商大促，我们自认为完美的分布式架构，在0点整瞬间被击穿。 数据库连接池耗尽，库存表出现负数，客服电话被打爆... 今天这篇文章跟大家一起聊聊商品超卖的问题，希望对你会有所帮助。 1 为什么会发生超卖？ 首先我 ...
超实用！Dify快速接入本地MCP服务
Dify 可以通过插件实现 MCP 服务调用，而被调用的 MCP 服务基本可以分为以下两类： 通用 MCP 服务（非本地 MCP 服务）。 本地 MCP 服务。 本地 MCP 服务指的是本地通过 Java 或其他语言实现的 MCP 服务器端。 当你会用 Dify 调用本地 MCP 服务，也就意味着你 ...
1 分钟生成架构图？程序员 AI 绘图保姆级教程
大家好，我是鱼皮。作为一名程序员，画图可以说是工作中的家常便饭了。无论是给领导汇报时画架构图、还是写文档时画流程图、或者头脑风暴时画思维导图，画图能力直接体现出我们的专业水平。 以前画图需要自己费时费力，一个复杂的架构图可能要花几个小时，还得反复调整；现在喝杯水的功夫，AI 就帮你画好了，而且效果还 ...
机器学习中的"食材挑选术"：特征选择方法
想象你要做一道美食，面对琳琅满目的食材，优秀的厨师不会把所有原料都扔进锅里，而是会选择最适合的几种。 在机器学习中，特征选择就是这个挑选过程，从原始数据中选择对预测目标最有用的特征（列），就像挑选优质食材一样重要。 1. 什么是特征选择？ 特征选择是机器学习中一个至关重要的步骤，它从原始数据的众多特 ...
【语义分割专栏】2：U-net原理篇(由浅入深)
本文介绍了语义分割领域的经典模型U-Net，其针对医学图像分割面临的数据稀缺、标注困难等问题进行了创新设计。U-Net采用对称的编码器-解码器结构，通过跳跃连接将低级与高级语义信息进行通道拼接（concat）。 ...
GC-QA-RAG 智能问答系统的文档切片
本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的文档切片原理，即如何将原始文档的知识点切片后存入向量数据库。 1. 原始思路 将整个文档作为输入，交由大语言模型自动生成问答对（QA Pairs），以支持后续知识检索和问答系统的构建。 ## 任务要求 提取下面文档中的知识点为 QA 问答对，按照指定格式 ...
鸿蒙仓颉语言开发实战教程：购物车页面
大家上午好，仓颉语言商城应用的开发进程已经过半，不知道大家通过这一系列的教程对仓颉开发是否有了进一步的了解。今天要分享的购物车页面： 看到这个页面，我们首先要对它简单的分析一下。这个页面一共分为三部分，分别是导航栏、购物车列表和底部的结算栏。也能它们是column布局，那么怎么样让这三部分刚好撑满整 ...
聊聊@Autowired注解的Field injection is not recommended提示问题
1. 前言 在我接触过的大部分Java项目中，经常看到使用@Autowired注解进行字段注入： import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype. ...
Linux常用命令介绍-系统管理
find命令 - 根据路径和条件搜索指定文件 ind命令的功能是根据给定的路径和条件查找相关文件或目录，其参数灵活方便，且支持正则表达式，结合管道符后能够实现更加复杂的功能，是Linux系统运维人员必须掌握的命令之一。 find命令通常进行的是从根目录（/）开始的全盘搜索，有别于whereis、wh ...
基于 A2A 协议的 LlamaIndex 文件聊天工作流
使用 LlamaIndex Workflows 和 A2A 协议构建文件聊天代理的综合指南。包括文件上传和解析、多轮对话、实时流式传输、内联引用、LlamaParse 和 OpenRouter 集成以及 webhook 通知系统的详细实现。非常适合希望构建高级对话式 AI 代理服务的开发者。 ...
字符集、编码的前世今生
这篇文章以标题形式在草稿箱里躺了很多年，当年想写一篇关于字符集编码的文章时，是因为包括自己在内的很多开发人员都面临字符集编码的困惑，当时在网页中使用GB2312、MySQL数据库中使用GBK、Visual Studio 2005生成的源代码文件是UTF-8......今天完成这篇文章早已时过境迁，最... ...
