登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
为遵守国家网络实名制规定，未绑定将限制内容发布与互动
你有没有遇到过这种情况——做 AI 应用，每轮对话都要把几千 Token 的历史记录重新拼一遍，代码里一堆 messages.append()，服务器带宽烧得心疼，延迟还越来越高。然后 OpenAI 说：别拼了，我来管，你只管传个 ID。听起来很美好，对吧？但当你真去用的时候，发现坑比想象的多：数据存哪了？Token 真省了吗？换模型怎么办？历史能改吗？我花了三天把 OpenAI 的 Respon
本期重点测最颠覆的 AI 代理：把目标网址和你要的字段用中文描述一遍，它先生成结构化 schema 让你确认，再自动写出采集逻辑，点一下测试运行，几分钟就拿到了干净的表格化数据——我一行代码没写。而自愈只要用大白话描述"哪里采不到了"，它就自动分析、重写受影响代码，数分钟修复并一键发布，不限你用哪种方式建的爬虫。最后我们还用 CLI 命令行直接跑通了同一个爬虫，把结果导出成 JSON——说明它既能
上一篇介绍了 AsyncTaskGroup，它适合等待多个异步操作全部完成。实际业务中，流程开始的条件不一定都是异步任务。例如进入战斗前，除了等待地图加载，还可能需要等待玩家创建完成、服务器场景数据到达。MyFramework 提供了 WaitingManager，用于把这些等待条件统一封装起来。
"产出全套可直接上线商用工程包" ↔ 我的 Case 1；"少提示自主完成，几乎不返工" ↔ 我的 Case 2；"不是修 bug 数量领先的，而是改到了导致 bug 的架构根因" ↔ 我在长仓库里感到的"多想一步"。如果你也想给家人做个小东西，或者自己搭个效率工具，Evolving + TRAE 是个低门槛的入口。它适合长程任务、大仓库、需要多轮迭代的真实工程。下周我打算让它帮我加个"家族对战"
这次测试的AI去反光和AI鉴伪小程序 ，我的脑子里一直盘旋两个词——"看清"和"看透"。AI深度渗透时代，可信信息通道就是底层基础设施。从一张反光照片还原的细节，到一段被判深伪的视频，再到一份被识别为AI生成的文本——每处都是"真实"与"虚假"的较量。
本书系统讲解人工智能大模型（如BERT、GPT、Stable Diffusion等）所需的数学基础，涵盖线性代数、微积分、概率与统计三大核心领域，并结合实际案例与Python代码，解析数学原理在模型架构、训练与优化中的关键作用。第6章和第7章阐述概率与统计基础及其在大模型中的体现；从数学公式到智能模型，打通AI底层逻辑——线性代数、微积分、概率与统计三大支柱，结合BERT、GPT、Stable D
本文介绍了智能对话技能(Skill)开发后阶段的完整生命周期管理，包括测试体系、发布流程和运维监控三大部分。测试体系采用分层策略，涵盖单元测试(配置验证、触发条件匹配)、集成测试(插件调用模拟)和端到端测试(多轮对话流程)，通过代码示例展示了pytest框架和异步测试的实现。发布流程采用灰度策略，逐步扩大用户范围并收集反馈。运维监控则通过日志分析和性能指标确保技能稳定运行。文章强调测试自动化、渐进
看完速成的文章，Python还是很好学的，语法也很简单，没有那么多弯弯绕绕的规范。最近也是有一点迷茫了，作为前端开发，感觉看到头了，ai现在能替代掉90%的前端了吧，前端的职业生涯就要到头了，我感觉自己也没什么优点，也没有什么很擅长的事情，感觉并没有为团队做出什么贡献，很迷茫，不知道何去何从，很想努力，不知道往哪努力，好吧，我只能再慢慢摸索一下啦，虽然我很迷茫，但是安排给我的工作，我都会保质保量的
用了一周 Bright Data CLI，我最大的感受是：它把代理管理、CAPTCHA 解决、JS 渲染、结构化数据提取、AI 爬虫生成、AI Agent 集成——这些传统爬虫开发里最耗时的环节——全部压缩进了几条终端命令。一次登录，零配置启动，每月 5,000 次免费额度，不用信用卡。如果你是后端开发者、DevOps 工程师或 AI 工程师，需要一个能直接融入 Shell 脚本和自动化流水线的网
开源免费分享基于SpringBoot+Vue的汽车服务管理系统管理系统设计与实现【Java+MySQL+MyBatis完整源码】可提供说明文档 可以通过。Boot 与前后端分离架构，累计原创技术博文 200+ 篇；👨🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 Spring。AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、Element
