分层架构，简单来说，是将软件系统依据功能的不同，划分为多个层次。每一个层次都承载着独特的职责，这些职责紧密围绕系统的整体目标，又彼此独立，共同协作实现系统的完整功能。从逻辑视角看，各层如同搭建的积木，层层堆叠，下层为上层提供支撑服务，上层基于下层的能力进行更高级别的业务逻辑处理。层与层之间有着清晰的边界和规范的交互方式，通常上层依赖下层提供的接口来获取所需功能，而下层并不依赖上层的具体实现，这种单
手语通SignLink —— 让每一次手势都传递温暖，让AI成为无障碍沟通的使者！ 🌈🤟使用文心智能体平台+Deepseek V3搭建。
转自www.biworld.org 在开源的世界中，报表工具是不可缺少的，在这些多如牛毛的开源报表中，以下三个报表工具的影响较为深渊 1、FreeReport FastReport（网址 http://www.fast-report.com ），是一个俄国人开发的报表系统，报表设计器的图形化用户界面做得非常精致，她是典型的控件拖放的设计模式。报表分为几个大块(Band)，这些块区分为页眉，表身和页
敏捷这个词汇最早于2001年被一些热衷于改善软件开发过程的软件工程师用来描述一种能够增加客户满意度的软件开发过程--敏捷式开发过程。在敏捷开发过程的12条基本原则中有6条原则可以用来描述敏捷商业智能。· 优先级最高的是通过尽早的、持续的交付有价值的商业智能软件来使客户满意。· 即使到了开发的后期，也欢迎改变需求，敏捷过程利用变化来为客户创造竞争优势。· 在整个项目开...
一、数据挖掘工具----在数据挖掘技术日益发展的同时，许多数据挖掘的商业软件工具也逐渐问世。数据挖掘工具主要有两类：特定领域的数据挖掘工具和通用的数据挖掘工具。----特定领域的数据挖掘工具针对某个特定领域的问题提供解决方案。在设计算法的时候，充分考虑到数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对...
好多资料一直没有整理啊，呵呵2002年的时候就一直接触这个方向，可惜有一段时间做的工作与这个相关不大，所以那段时间一直也就只能业余看看了，不过感觉这个东西一直和我还是比较有缘的！ 协同过滤关联推荐的话目前大家可以参考亚马逊网上书店的效果，总感觉当当网什么都没有给我推荐过滤过，倒是China-Pub命中过一次（置信度100%啊，只向我推荐过一次 :)就忽悠我把《什么是数学》给买下...
现在的停车场管理大多采用人工或智能收费系统，两种方式都有一个弊端就是无法直接知晓停车场内部信息。车驶入停车场只能自行寻找停车位，工作人员也只有走进停车场才能知晓停车场内部情况，无可避免造成很多麻烦。停车场智慧监管系统结合数字孪生技术、3D渲染引擎技术并根据停车场具体情况，将停车场实时动态、充电桩位、车辆点位、充电详情显示在一个可视化大屏上。
智慧车站是城市现代化的标志，实现了乘客便捷出行和车站的高效管理。随着 5G、大数据、人工智能的不断深入发展，将会解锁更多应用场景，实现多元化跨界合作。图扑软件依托 BIM、物联网、移动互联等技术，实现地铁智慧化和精细化的完美结合，对地铁管理中的每一流程和环节进行事先计划、过程控制和事后分析，实现项目的多方协同办公，数据互联互通，消除信息孤岛，最终全面提升地铁站的精细化管理。...
作为一种行为设计模式，解释器模式提供了一种方法来定义语言的文法规则，并通过这些规则解析和处理特定类型的语言句子。简单来说，解释器模式允许我们定义一个代表某种语言中语法规则的对象结构，从而能够根据这些规则理解并处理语言中的表达式。表达式计算器是运用解释器模式的一个典型例子：想象一下，我们正在开发一个简单的数学表达式计算器，用户可以输入类似3 + (2 - 1)的表达式，并期望得到计算结果。在这种情况
数据挖掘与金融工程的结合--Ariszheng2009-5-7最近，有一位研一数学系的朋友问我，关于数据挖掘与金融工程如何结合？哪些书是比较不错的入门教程? 等等初学者常问的问题，当然我也是初学者，呵呵。在我的理念中，数据挖掘与金融工程的结合是一个复合性工作，数据挖掘是金融工程中的一个可以利用的方法工具。金融工程中的金融产品设计、金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等都会涉及到...
NO1：帆软报表（FineReport）——国内最专业的JAVA报表软件，企业级报表的最佳选择软件下载地址：http://www.finereport.com/products/trial软件介绍FineReport报表软件是帆软软件（中国）公司自主研发的一款纯Java编...
商务智能与数据挖掘 摘要：本文介绍数据挖掘的相关概念、功能和特点，商业数据挖掘的流程、设计模式，企业进行数据仓库建设的规划以及当前我国数据挖掘面临的一些挑战。最后，结合金融业的实际情况，谈谈银行建设数据仓库的一些设想。 Abstract： This thesis not only introduce the concept, functi
一般而言，数据库里的表名和字段名都是一些很难理解的名称，那么业务人员如何基于数据库来构建查询和报表？BQ商业智能平台的信息域功能就用来解决这一难题，它能将数据库中的表名及字段名称改为业务人员容易识别并接受的业务术语。信息域是为开发或终端用户提供一个良好的视角和语义层，以使得他们能够进行快速开发或自定义报表，来满足应用需求。
一个完整的商业智能平台应该包括用户视角和开发者视角；对用友BQ商业智能平台而言，开发者视角就是设计模式。开发者视角应该包括相应的安全管理、数据源连接、任务计划管理、外部接口服务、报表开发；在商业智能工具选型的时候，开发人员虽然不是决定性作用，也至少有相应的建议权和影响力；对于实施者或某些开发用户而言，后台功能的易用性、可管理性、安全性对他们是很重要的。
2011-02-151、报表的概念及作用报表的定义：报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实施 BI 战略的基础。报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。深入洞察企业运营状况，是企业发展的强大驱动力。它是应用软件系统中非常重要的环节；是用户最容易变化、最可能扩展的需求；看似简单，实际往往会占用开发者大量的精力与资源。简单的说：报表就是用表格
它以独特的优势和强大的功能，为企业破解了传统数据治理中的诸多难题，开启了数据治理的新时代。展望未来，随着技术的持续进步和应用场景的不断拓展，低代码平台有望在数据治理领域发挥更为重要的引领作用，助力企业更好地挖掘和利用数据资产，加速实现数字化转型的战略目标，在数字化浪潮中抢占先机、赢得未来。在当今数字化转型加速的时代背景下，数据已跃升为企业的核心资产，数据治理的重要性愈发凸显。低代码平台的应运而生，
在做数据可视化时经常会看到一些3D模型，有的人会好奇没有3D建模基础的人也可以使用数字孪生技术嘛，其实随着数字孪生技术的发展，作为没有建模基础的小白或者说完全不懂数字孪生技术的新人也完全可以跳过3D建模的步骤使用数字孪生技术了，下面就带大家看两个数字孪生实战案例，让大家更好的理解三维建模在数字孪生技术中的作用。
笔试题：一、简答题30分1. extern”C”{}的作用好应用场景；2.写出两者你熟悉的设计模式，及应用场景，可以给出伪代码；3.TCP中time_wait是表示那种状态，及应用场景，以及起好处和坏处；二、算法题40分1. 有一个任务执行机，任务数N但是任务之间没有循环依赖，请给出适当的任务执行顺序。算法、伪代码，并分析其时间复杂度和空间复杂度。2. 编写函数
<br /> 在实际做报表过程中，报表工具设计模式是否方便，在很大程度上影响了做报表的效率，下面就分开介绍一下个web报表工具在设计模式上的区别。<br /><br /> ireport为可视化制表模式，制表界面为条带填入式，生成的模板文件为XML文件；不支持EXCEL模板导入；格式对齐非常困难；对字体等其他格式的调整也非常麻烦；表格中的表达式不能随着行列变化而实现自动调整；<
本文由恋花蝶最初发表于http://blog.csdn.net/lanphaday，欢迎转载，但必须保持全文完整，也必须包含本声明。译者并示取得中文版的翻译授权，翻译本文只是出于研究和学习目的。任何人不得在未经同意的情况下将英文版和中文版用于商业行为，转载本文产生的法律和道德责任由转载者承担，与译者无关。State-Driven Game Agent Design 状态驱动的游戏智能体设
好了，以上就是目前所总结的 Agent 九大设计模式，其实 Agent 中。
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
ReAct针对给出的问题，先进行思考，再根据思考的结果行动，然后观察行动的结果，如果不满足要求，再进行思考、行动，直至得到满意的结果为止。采用few-shotin-context学习来生成解决问题的action和thought序列。每个in-context样例是由action、thought、observation构成的行为轨迹在推理占主导地位的应用中，我们交替生成thought和action，这
AI Agent智能工作流在多个行业中展现出实际应用的巨大潜力，这些智能体在编程、研究和多模态任务处理等领域的应用，智能体工作流将在未来几年内极大扩展AI的能力边界。无疑，这四种设计模式的结合使用，不仅能够提升AI Agent在单个任务中的执行能力，还为它在更广泛的应用场景中进行协作和创新提供了可能。随着这些模式的进一步发展和完善，AI Agent将在未来的工作流程中发挥更加关键的作用，推动各行各
Plan-and-Solve (PS) 设计模式是一种旨在提升大型语言模型（LLMs）在多步推理任务上表现的新策略。它改进了零样本链式思维（Zero-shot-CoT）提示方法，增强了模型的推理能力。与一次只处理一步的 ReACT 设计模式不同，PS 更加注重长期计划。该方法由论文《Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Tho
通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。与“Planning”设计模式一样，我发现“Multi-Agent Collaboration”的输出质量很难预测，尤其是当智能体可以自由互动并且拥有多样的
在人工智能领域，一个常被忽视的矛盾是，尽管技术不断进步，但许多AI系统在执行复杂任务时仍显得笨拙。这种矛盾凸显了Agent设计模式的必要性，它们能够使AI系统更加灵活和高效。本文将深入探讨九种Agent设计模式，这些模式不仅颠覆了传统AI操作的局限。ReAct模式的提出，是对AI工具使用能力的一次重大突破。它通过将行动（Action）与观察（Observation）相结合，使AI能够进行更为连贯的
文章讨论了AI模型，特别是大型语言模型（LLMs）如GPT，如何通过采用类似人类迭代问题解决的代理工作流程来自主学习。代理工作流程通过逐步细化任务来提高AI性能，类似于人类反复审查和改进他们的工作以获得更好的结果。介绍了四种关键代理设计模式——反思、工具使用、规划和多代理协作——作为使AI系统更加自主和有能力的策略。代理设计模式被引入作为使LLMs更加自主的解决方案。与其只给模型一个提示并期望得到
添加组<br />【译者注：按照逻辑，这里应该讲的内容是添加选项。Mageto中，选项是按照组（Group）来划分的，所以我们在添加选项之前得先添加组。】修改system.xmlLocation:app/code/local/Zhlmmc/Helloworld/etc/system.xml<br /><config><br /><tabs><br /><helloconfig translate=
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）正以惊人的速度改变着我们的世界。从文本生成到代码编写，再到各种复杂任务的解决，LLM展现出了巨大的潜力。然而，随着应用场景的不断拓展和任务要求的日益提高，仅仅依靠模型的初始输出已远远不够。如何让AI在生成结果后，能够像人类一样进行自我审视和改进，从而提升输出质量，成为了AI研究者们关注的焦点。而Reflection（反思）模式，正是为了解决这一问题而应运而生的
学术界和工业界对术语“智能体”提出了各种定义。大致来说，一个智能体应具备类似人类的思考和规划能力，拥有记忆甚至情感，并具备一定的技能以便与环境、智能体和人类进行交互。可以将智能体想象成环境中的数字人，其中：智能体 = 大语言模型（LLM） + 观察 + 思考 + 行动 + 记忆。这个公式概括了智能体的功能本质。为了理解每个组成部分，让我们将其与人类进行类比：1. 大语言模型（LLM）：LLM 作为
Reflection模式，顾名思义，就是让AI对自己的输出进行反思和改进的过程。它类似于人类在写作、编程或其他创作活动中，完成初稿后进行自我审查和修改的过程。具体来说，AI首先针对任务生成一个初始输出，然后对这个输出进行审视，检查其准确性、完整性和逻辑性，识别出潜在的问题和改进空间。接下来，AI会基于发现的问题对输出进行修改和优化，可能需要进行多轮这样的迭代过程，直到输出达到预期的质量要求。这种模
与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，AI代理将成为通往智能化未来的重要桥梁。与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者。在传统的工作流程中，用户向 AI A
曾经在IBM，百度等企业有过10多年AI行业实践的资深人工智能专家高留云补充道：“随之AI Agent的不断普及，过去的RPA一定会被新的范式所颠覆，很多RPA厂家已经在这么做了。资深人工智能专家高留云告诉我们，AI Agent就是来做这个工作的，它能通过自然语言了解用户所输入零样本提示词的意图，并将这个用户给定的需求目标任务规划分解为多个流程步骤，将简单的提示词转化为更精细的机构化提示词，并可以
一种类似RPA（机器人流程自动化）的AI智能体。其主要能力是结合RPA实现网络浏览、操作与探索的动作与过程，实现由AI控制的工作流程。通过自定义的流程助手，将Agent作为企业的数字员工，来简化企业日常工作中重复性较高、流程与规则固定、大批量的前端操作性事务，比如多平台订单数据分析、合并、计算，批量联系客户等。利用大模型的理解与分析推理能力，可以让AI更加智能的规划与分解任务过程，然后借助浏览器完
产品经理研读：Agent的九种设计模式(图解+代码)
昨天在公司听了清华大学智能产业研究院现场分享的AI医院小镇。这是一个虚拟世界，所有的医生、护士、患者都是由LLM驱动的Agent智能体，可以自主交互。它们模拟了整个诊病看病的过程，在涵盖主要呼吸道疾病的MedQA数据集子集上，实现高达93.06%的最新准确率。一个优秀的智能体，离不开优秀的设计模式。看完这个案例，我赶紧拜读了吴恩达老师最近发表的 4 种主要的Agent设计模式。吴恩达是人工智能和机
AI Agent是指能够在特定环境中自主执行任务的人工智能系统，不仅接收任务，还自主制定和执行工作计划，并在过程中不断自我评估和调整，类似于人类在创造性任务中的思考和修正过程。AI Agent的四种关键设计模式是实现高效执行复杂任务的基础，共同构成了AI Agent的能力框架。本文将深入解析这四种关键设计模式。反思：LLM检查自己的工作，以提出改进方法。使用工具：LLM使用网络搜索、代码执行或任何
SkyWalking Java Agent 配置初始化流程分析
Adrian同志有一篇关于Aspect Oriented Programming的Blog TheTed Neward Challenge (AOP without the buzzwords)，俺非常的喜欢。这篇文章中文翻译过来可以是“无废话AOP”，它从一个脱离了具体实现手段的视角，用简单清晰的语言向我们表达了Aspect Oriented Programming的本意：尽量将需求和实现
随着人工智能技术的不断进步，AI Agent设计模式逐渐成为研究和应用的热点。ReAct模式作为AI Agent设计模式的起点，以其模拟人类思考和行动过程的特点，为各种智能应用提供了一种有效的实现途径。
设计模式
——设计模式
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
松山湖开发者村综合服务平台
DeepSeek技术社区
永洪数据分析社区
AI Agent技术社区
