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在企业数字化转型的浪潮中，智能客服系统已成为提升服务效率、降低运营成本的关键利器。本文将带你走进一个真实的智能客服项目——为某大型电商企业构建的基于 MateChat 的智能客服系统，完整呈现从需求调研到成功上线的全过程。这是一个历时 2 个月、面对日均 10000+ 咨询量、要求准确率超过 90% 的高难度项目。通过详实的开发记录、完整的代码实现、真实的数据统计，以及项目过程中的思考与挑战，你将
在人工智能浪潮席卷全球的今天，前端开发领域正在经历一场深刻的变革。传统的组件选择、代码编写、布局调整等重复性工作，正在被 AI 技术逐步改变。本文将带你走进一个真实的创新项目——基于 DevUI 的智能低代码平台，探索 AI 与前端开发深度融合的可能性。从最初的技术调研到最终的成功交付，从智能组件推荐到自动代码生成，从自然语言交互到智能布局优化，我们将完整呈现这个历时 4 个月、团队 8 人、代码
DevUI 是华为云推出的企业级 Angular 组件库，为前端开发者提供了丰富的 UI 组件和完善的设计规范。本文专为 DevUI 新手打造，从零开始系统讲解环境搭建、项目创建、组件使用的完整流程，通过真实的学习经历和实战案例，帮助你快速掌握 DevUI 开发技能，跨越入门门槛，开启企业级前端开发之旅。
WEB VIDEO PLATFORM是一个基于、部标808、部标1078标准实现的开箱即用的网络视频平台，负责实现核心信令与设备管理后台部分，支持NAT穿透，支持海康、大华、宇视等品牌的IPC、NVR接入。支持国标级联，支持将不带国标功能的摄像机/直播流/直播推流转发到其他国标平台。流媒体服务基于@夏楚 ZLMediaKit播放器使用@dexter jessibuca播放器使用@Numberwol
在 AI 技术快速迭代的今天，如何高效地将大模型能力转化为实际应用，成为每个开发者面临的核心挑战。市面上涌现出众多 AI 开发平台，它们都承诺能够降低开发门槛、提升交付效率，但真实的开发体验究竟如何？作为一名在大数据与大模型领域深耕多年的工程师，我在过去 3 个月时间里深度使用 ModelEngine 平台，完成了从简单 Demo 到生产级应用的全流程实践。这期间，我开发了 5 个不同类型的 AI
在 AI 应用开发领域，技术架构的深度决定了系统的上限。ModelEngine 作为新一代 AI 应用开发平台，其底层技术架构融合了分布式系统、工作流编排、多智能体协作等多个前沿技术领域。本文将从技术视角深度剖析 ModelEngine 的核心实现原理，包括基于 DAG 的可视化编排引擎、多智能体协作机制、MCP 工具生态、性能优化策略以及系统可靠性保障等关键技术模块。
OpenPose 的核心创新在于其自下而上（Bottom-Up）的算法流程和部分亲和场（PAFs）。自下而上的流程第一步：检测所有关键点。首先，一个卷积神经网络（CNN）会扫描整个图像，预测出一个包含所有可能人体关键点的“热度图”。热度图中每个“热点”代表一个特定类型关键点（如左肩、右膝）可能存在的位置。第二步：将关键点组装成人体。在检测出所有独立的关键点后，需要解决“哪个关键点属于哪个人”的问题
作为一名大数据与大模型开发工程师，我在使用 ModelEngine 的可视化编排功能后，开发方式发生了根本性改变。本文将分享我的真实经历：如何用 6 小时从零构建一个智能会议助手，如何通过可视化编排让开发效率提升 10 倍，以及在实际项目中的经验与解决方案。我是郭靖（笔名“白鹿第一帅”），现任职于国内某头部互联网公司，担任 CSDN 成都站、AWS User Group Chengdu 等多个技术
本文基于 2 个月的 ModelEngine 深度实践，通过 3 个生产级智能体项目（知识问答助手、智能客服系统、文档分析助手）的完整开发过程，全面评测平台的智能体开发能力，分享从知识库构建、提示词优化到多智能体协作的实战经验与问题解决方案。
由刘松，雷玮琛，张琳，高铠炜，苑新婧组成的 FireMoth42 团队凭借其项目“基于 NVIDIA BlueField DPU 的 5G UPF 数据面加速方案”，成功将 5G 用户面功能（UPF）卸载到 DPU，实现了数据面的加速和低时延处理，为边缘网络架构带来新的可能。面对这些挑战，团队采取了多管齐下的策略。首先，他们深入查阅了 DOCA 官方文档和 SDK 示例，积极向 NVIDIA 导师
