登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
•客服服务优质：拥有智能客服系统，客服7×24小时在线，平均响应速度≤90秒。对于复杂问题，3分钟内可转接专家团队。还通过实时展示客服接通率（≥90%）、满意度（≥85%）等指标，让服务过程透明可查。•售后体系完善：用户激活号卡后7天内可无理由退换，平台承担运费。与三大运营商深度直连，提供套餐变更等一站式售后支持。设立独立售后通道，24小时内响应投诉，48小时内完成闭环处理。
智能体的定义较为宽泛，从完全自主、能长时间独立完成复杂任务的系统，到遵循预定义工作流程的指令性实施方案都可涵盖。Anthropic对工作流程和智能体在架构上做了区分：工作流是通过预定义代码路径协调LLM和工具的系统；智能体则是LLM能动态指导自身流程和工具使用，掌控任务完成方式的系统。在实际应用中，对于定义明确的任务，工作流能提供更好的可预测性和一致性，这与企业对系统可靠性和可维护性的要求相契合。
LarkXR知识库持续更新，详解与像素流对比优化、国产化全面适配及Turn转发等用户关心的核心问题。Paraverse平行云助力更多开发者顺利落地实时云渲染技术，快速搭建云渲染平台。
这个问题在自然语言处理（NLP）和生物信息学等领域有重要的应用。
下面给你一个真正“有价值”的例子。
工厂模式创建流程实例：管理任务规划和执行：提供计划的创建、更新、执行等功能Manus：执行具体任务的代理使用 PlanningFlow 进行任务规划和拆解通过 LLM 动态生成执行计划使用 Manus 代理执行具体任务支持任务状态追踪和动态调整获取当前步骤信息# 返回: None, None (所有步骤已完成)生成计划总结[System] 您是任务规划助手。您的任务是总结完成的计划。[User]
以下将详细讲解编辑距离的原理、步骤、时间复杂度分析、C#实现、测试用例、在半导体场景中的应用，并结合之前讨论的广度优先最短路径（BFS SPs）、贝尔曼-福特最短路径（Bellman-Ford SPs）、迪杰斯特拉最短路径（Dijkstra SPs）、迪杰斯特拉所有对最短路径（Dijkstra APSP）、卡特兰数、快速排序、希尔排序、奇偶排序和鸽巢排序进行分析。4. 与排序算法的结合与对比编辑距
kimi帮了很大忙，只做总结分享，有问题欢迎指正
建议您为代理配置配置 apt.conf，以避免每次使用 apt 时都必须手动传递 http_proxy 和 https_proxy。有关 apt.conf 的配置信息，请参阅。这个错误代码就是因为检测到使用了网络代理，因为客户端是uwp，不走系统代理。： 在打开的文件中，添加以下行来设置HTTP和HTTPS代理。通过这些步骤，你就可以让APT通过配置文件自动使用代理服务器了。目录下的代理配置文件。
Superpowers 是一个为 AI 编码代理（如 Claude Code、Codex、OpenCode）设计的增强型软件开发工作流系统。它建立在模块化“技能”之上，通过预设指令确保代理在开发过程中遵循结构化、规范化的流程。其核心目标是提升 AI 代理的代码生成质量和开发过程的可靠性，将原本可能随意、临时的编码行为转变为系统化的工程实践。
本文介绍了如何在Kotlin Multiplatform项目中实现斐波那契数列生成工具。通过动态规划算法高效生成数列，并实现数列统计（求和、均值、极值）、数字性质检测（奇偶性、完全平方数、质数）等功能。代码展示了Kotlin的简洁特性，包括输入验证、算法优化和结果格式化。该工具支持生成1-50项的数列，采用动态规划优化性能，并简化显示前10项结果，体现了Kotlin在算法处理和跨平台开发中的优势。
谷歌云Gemini的版本体系围绕“模型能力”和“使用权限”双重维度构建，免费版适合入门体验与小规模测试，付费版则通过解锁高阶模型、提升资源配额、开放进阶功能，满足专业开发与商业应用需求。开发者在选择时，核心是明确自身的场景需求（如任务复杂度、并发量、多模态需求）和成本预算，优先匹配最贴合的模型系列与付费方案。如果需要进一步了解特定模型的API调用细节、Vertex AI的企业级部署流程，或免费版升
当DeFi协议因代码漏洞遭受攻击时，当NFT项目因功能迭代需求被迫迁移用户资产时，当DAO组织因治理规则升级引发社区分裂时——智能合约的“不可修改性”，这一曾被视为区块链核心优势的特性，正逐渐成为制约生态发展的枷锁。据Chainalysis统计，2024年全球因智能合约漏洞导致的损失超42亿美元，其中73%的案例因无法原地修复而被迫分叉或迁移，直接导致用户资产价值缩水超60%。
通过 Modelfile 定义自定义提示词或系统指令，使模型在交互中遵循特定规则。你还可以创建自定义客户端，来进一步控制请求配置，比如设置自定义的 headers 或指定本地服务的 URL。通过 Client，你可以自定义请求的设置（如请求头、URL 等），并发送请求。
/ RpcService.java - 服务提供者注解@ComponentClass<?// RpcReference.java - 服务消费者注解这个实现虽然相对简单，但完整展现了RPC框架的核心思想。在实际项目中，建议使用成熟的RPC框架如Dubbo或Spring Cloud，但理解底层原理对我们选择和优化技术方案很有价值。
传统AI系统以规则驱动型工作流为核心，依赖预设程序执行确定性任务（如制造业机器人）。而智能体（Agent）通过大语言模型（LLMs）实现了动态决策能力感知维度：突破单一模态输入，整合视觉、语音、触觉等多源信号推理能力：从线性逻辑处理升级至多层级任务拆解（如金融报告分析需分解为数据检索→计算→趋势预测）行动闭环：形成“目标设定→规划→执行→反思”的自主迭代循环典型案例：Crew.AI平台通过层级流程
WSTUNNEL使用websocket协议构建的隧道，可以轻松承载其他协议比如http协议，ssh协议，socks5协议实现魔法效果。甚至可以承载wireguard 协议实现异地组网和全局vpn。
3. 与最短路径算法的结合卡特兰数可与之前讨论的最短路径算法（BFS SPs、Bellman-Ford SPs、Dijkstra SPs、Dijkstra APSP）结合，优化半导体场景中的计数和路径分析。2. C#实现卡特兰数以下是 C# 实现的卡特兰数，支持直接公式（乘法公式）和动态规划两种方法，适用于半导体场景中的计数问题。4. 与排序算法的结合与对比卡特兰数可与快速排序、希尔排序、奇偶排序
凌晨三点的启示我仍记得那个充满咖啡因的夜晚——监视器上DQN智能体在Breakout游戏中笨拙地接球。经过48小时训练，它的最高分停留在可怜的32分。当GPU风扇发出悲鸣时，一个念头击中了我：单机训练的算力天花板，正是阻碍智能体进化的隐形牢笼。这场顿悟开启了我和分布式强化学习的深度对话。理论风暴：强化学习的策略梯度定理（Policy Gradient Theorem）指出，智能体策略的优化方向由轨
家庭宽带与 NAT VPS 常因运营商封锁 80/443 端口，导致 Web 服务需带端口访问（如 domain:8080），体验极差。本文从全栈视角解析两套 “去端口化” 方案：一是 Cloudflare Tunnel 零信任隧道，适配无公网 IP 环境，三步实现域名直连与自动 HTTPS；二是 FRP 内网穿透 + Nginx 反向代理进阶架构，依托廉价 VPS 中转，适合追求速度与链路掌控的
本询盘获客系统是专门针对抖音、快手、小红书三大短视频社交平台设计的自动化获客解决方案。系统通过智能算法自动识别潜在客户，实现私信发送、数据收集、方式获取等功能的一体化操作。商户PC端部分页面展示，后台可配置后台页面，可自行添加商户，进行权限分配。
摘要： AI-PROXY是一款开源的多厂商AI API代理网关，支持OpenAI、Claude、Gemini等主流平台，解决开发者面临的网络限制、API管理复杂等问题。采用Go语言开发，提供极简部署和可视化管理后台，支持安全认证和自定义配置。适用于个人开发者保护API密钥、团队协作统一出口等场景。通过代理转发请求，可规避区域限制和网络错误，提升API调用稳定性。开源地址：https://githu
M430FG4618 是 MSP430 系列中的一款高性能微控制器，采用 16 位 RISC 架构，具有超低功耗和高集成度的特点。该芯片适用于电池供电或能量收集的应用场景，能够显著延长设备的使用寿命。M430FG4618 是一款超低功耗、高性能的微控制器，适用于物联网、智能穿戴、医疗设备和工业控制等多种应用场景。其丰富的外设资源和灵活的低功耗模式使其成为嵌入式开发的理想选择。对于芯片相关工作、销售
GD32F103C8T6 是一款基于 ARM Cortex-M3 内核的 32 位微控制器，主频高达 108 MHz，具有高性能和低功耗的特点。该芯片采用 LQFP48 封装，体积小巧，适合多种嵌入式应用场景。GD32F103C8T6 是一款高性能、高性价比的微控制器，适用于工业控制、消费电子、物联网和医疗设备等多种应用场景。其丰富的外设资源和高性能内核使其成为嵌入式开发的理想选择。对于芯片相关工
工业控制系统正从集中式向分布式架构转型，鸿蒙OS与CORBA+DDS+QOS+SOA架构成为关键技术选择。研究表明：鸿蒙OS凭借原生分布式架构实现设备无缝协同，在低延时（平均8ms）和轻量化扩展方面优势显著；而CORBA+DDS+QOS+SOA架构通过模块化组件组合，在复杂场景可靠性和异构系统兼容方面更具优势。两种方案适用于不同工业场景：鸿蒙OS适合中小型离散制造和精密控制，CORBA+DDS+Q
正如上述题目所言，实际学习中，有时候需要将代码移植到不同平台，可能需要重新下载编译第三方库，或者有时需要浏览器进行科学上网的需求。但大多时候代理都部署在主力（windos）上，这时如果不想花时间的又将代理部署在linux上。此时可以将电脑与linux嵌入式设备处于一个局域网中，实现代理分享。
本文探讨了代理模式的两种实现方式：静态代理和动态代理。静态代理针对特定接口进行方法增强，实现简单但缺乏复用性；动态代理通过InvocationHandler实现通用代理，可复用但对接口有依赖。文章以线程池拒绝策略报警功能为例，分析两种代理的适用场景，并指出静态代理更适合单一功能的扩展。同时解答了JDK动态代理为何只能代理接口的问题，并解释了MyBatis无需实现类即可动态代理的原理——直接解析接口
Kotlin编程之代理模式
设计模式——代理模式（kotlin）静态代理
一、背景在日常开发过程中，网络请求功能是必不可少的，因此从中衍生出了一系列网络加载库，如URLConnection，Volley，OkHttp，Retrofit等。而在项目的开发过程中，随着需求的改变，我们使用的网络加载库也可能会随着改变（替换网络加载库）。因此，本章介绍的是如何设计一种网络库隔离的框架，当出现网络加载库替换的情况时，尽可能小的改动源代码（即符合开闭原则，扩展是开放的，修改是封闭.
假设你的应用需要显示用户相册：面临的问题：核心思想： 为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。三种常见代理类型：2. 实现真实图片加载器3. 创建智能代理4. 在Flutter中使用Flutter中的实际应用场景场景1：权限控制代理场景2：API请求缓存代理场景3：敏感操作延迟代理代理模式与Flutter状态管理结合将图片代理与Provider结合：代理模式最佳实践何时使用代理模式：Flut
国产操作系统发展现状与未来趋势 摘要：国产操作系统已完成从"可用"到"好用"的关键跨越，进入性能优化与生态完善阶段。目前形成Linux二次开发（麒麟、统信）和自主内核（鸿蒙、SylixOS）两条技术路线，分别面向通用场景和特定领域。通过内核裁剪、安全增强和硬件适配等优化，国产OS在政务、金融等领域实现规模化应用，部分产品性能接近国际主流水平。但生态完整性不足
这里也为想要学习Flutter的朋友们准备了两份学习资料《Flutter Dart语言编程入门到精通》《Flutter实战》，从编程语言到项目实战，一条龙服务！！
本文介绍了在Kotlin Multiplatform项目中实现最长公共子序列(LCS)工具的完整方案。通过动态规划算法，展示了如何计算字符串的LCS、编辑距离和相似度分析。文章详细讲解了核心算法实现，包括二维数组存储中间结果、回溯构建最终结果等关键技术点，并提供了完整的Kotlin代码示例。该工具支持字符串比较、统计分析等功能，可应用于文本处理、相似度评估等场景，体现了Kotlin在跨平台开发中的
1.背景介绍深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是一种融合了深度学习和强化学习的人工智能技术，它通过在环境中与动态系统互动来学习如何实现最佳行为。在过去的几年里，深度强化学习已经取得了显著的进展，并在许多复杂的问题上取得了令人印象深刻的成果，例如AlphaGo、AlphaFold等。然而，DRL仍然面临着许多挑战，其中一个主要挑战是如何有效地解决高维..
1.背景介绍强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法，它通过与环境的互动来学习如何做出最佳决策。在这篇文章中，我们将深入探讨强化学习的核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和未来趋势。1. 背景介绍强化学习起源于1980年代，是人工智能领域的一个热门研究方向。它解决了许多复杂决策问题，如自动驾驶、游戏AI、机器人控制等。强化学习的核心思想是通过...
代理模式
——代理模式
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
火山引擎 ADG 社区
NVIDIA DRIVE 智能汽车专区
2048 AI社区
Laval社区
九章云极普惠算力
openvela
HarmonyOS开发者社区
松山湖开发者村综合服务平台
开源鸿蒙跨平台开发者社区
