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TOON 是一种为大模型输入设计的、对 JSON 进行结构压缩的表示方式。它吸纳了 yaml、 csv 的表示特点，对 JSON 数据的表达结构进行了重构，在特定场景下能节约 token 的使用量。
Google A2UI 是一种让AI助手安全生成可交互界面的方案，通过声明式JSON描述UI结构，客户端用原生组件渲染。它解决了纯文本交互效率低的问题，采用组件白名单确保安全，支持增量更新优化体验。A2UI配合AG-UI协议实现双向交互，已在Google产品中应用。核心优势是让AI生成的界面既灵活又安全可控，适合生产环境部署。
解决办法2（推荐）：使用...运算符对json对象进行解构，相当于对象浅拷贝，形成新的内存地址，再把数组中旧的对象替换掉，@State装饰器监听到数组结构发生变化即可实现视图的更新。执行musicModel.isLike = 0或者musicModel.isLike = 1视图没有发生变化，代码如下。
避免spark自行推断数据类型，可以很大程度提高spark读取数据速度。
为什么80%的码农都做不了架构师？>>>...
着眼未来，规划接班：企业必须立即开始继任计划，以应对老龄化带来的经验流失风险。软硬兼修，重在沟通：加强软技能培训，尤其是沟通与批判性思维，这不仅能提升团队效率，也是赢得董事会支持和资源的关键。拥抱AI，安全先行：积极且负责任地部署AI工具，并确保网络安全团队从一开始就参与AI项目的生命周期与政策制定。关注倦怠，主动管理：企业需采取更积极的措施（如弹性工作制、负荷管理）来缓解网络安全人员的职业倦怠，
摘要：本文阐述了DTO与Domain分层架构的必要性，DTO负责处理"脏世界"的网络/存储数据（兼容多变接口），Domain维护"干净世界"的业务逻辑（语义清晰稳定）。推荐Flutter工程目录结构，强调UI层只能访问Domain。详细说明了Freezed在不同层的应用差异、DTO/Domain的编写规范、Mapper的数据清洗转换逻辑，以及Reposito
阿里妹导读：MaxCompute 是阿里EB级计算平台，经过十年磨砺，它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务。去年MaxCompute 做了哪些工作，这些工作背后的原因是什么？大数据市场进入普惠+红海的新阶段，如何与生态发展共赢？人工智能进入井喷阶段，如何支持与借力？本文从过去一年的总结，核心技术概览，以及每条技术线路未来展望等...
虽然，虽然，虽然，今天： 百度发布了2019年第一季度未经审计的财务报告。本季度百度营收241亿元人民币（约合35.9亿美元），同比增长15%，移除业务拆分收入影响，同比增长21%。低于市场预期242.7亿元。净亏损为人民币3.27亿元（约合4900万美元），去年同期净利润为人民币66.94亿元。这也是百度上市以来的首个季度亏损。 但我还是要肯定百度科技公司要做的工作，尤其是在AI的商...
本教程将手把手教你如何使用n8n的XML节点进行数据格式转换。无论是处理网站地图、对接遗留系统，还是为AI大模型准备结构化数据，这个教程都能让你快速上手。
本文介绍了如何使用RestAssured框架进行API测试中的JSON响应断言。主要内容包括： API断言概念：验证响应状态码、响应头、内容类型及响应体数据是否符合预期 RestAssured核心功能：通过then()块进行断言，结合Hamcrest匹配器编写验证逻辑 基础断言方法：包括字段值验证（如equalTo()）、字段存在性检查等 实际示例：演示了如何验证用户API返回的id、name、u
Excel to JSON by WTSolutions提供了一套完整的表格与JSON双向转换解决方案，包含5大核心工具：Web应用（零安装跨平台）、Excel/WPS加载项（办公软件深度集成）、API接口（开发者高效集成）和MCP服务（企业级AI模型处理）。该工具集支持扁平/嵌套JSON格式转换，提供灵活的参数设置，满足从个人办公到企业级应用的全场景需求。其优势在于全场景覆盖、无缝集成、功能灵活
测试报告需要兼具"美观"与"强大"才能有效发挥作用。Allure Report作为开源框架，通过可视化图表、富媒体集成和响应式设计提升报告可读性，使审阅时间缩短40%。其强大功能包括历史对比、自定义标签和插件生态，能驱动质量决策，有团队实现缺陷率下降35%。报告制作需完成环境搭建、框架集成，并通过主题定制、步骤注解和附件管理优化展示效果。高级功能支持趋势分析
public class Main {@Testpublic void main() {// write your code hereint sum=0;for(int i=0;i5;i++){sum+=i;}System.out.print(sum);}
摘要：本文系统讲解工作流开发中的数据流转核心逻辑。首先剖析工作流五大节点类型（常规/输入输出/条件/循环节点），重点解析数据类型（字符串/数值/布尔/对象/数组）和JSON结构。通过LLM节点、条件节点等实战案例，说明数据转换与处理技巧，并提供调试方法论。文章强调掌握数据类型与接口规范是构建高效工作流的基础，建议从解析简单API返回结果入手练习，为AI智能体开发打下坚实基础。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、json字符串是什么？二、为什么使用json串三、json字符串用在哪里？1.服务端和客户端数据交互时用到json串，2.在Devco Studio中，main文件夹下的resources资源目录下的element常量资源目录内，默认包含了一个常量文件，在这个文件里定义了很多个字符串常量，都放在中括号内四、json串的
文章深入剖析 main.js 与 index.js 代码，展示如何利用 JsonOutputParser 与 zod Schema 确保 LLM 输出格式正确，并通过 tool() 和 bindTools() 赋予模型调用外部函数（如查天气、加法）的能力，构建可靠 AI 应用。
关于“静思·有我”，根据搜索结果，这可能是指今日头条平台上的知名自媒体账号“静思有我”。
JSON字段在Milvus中以键值对形式存储附加信息，支持嵌套字典和空值，但不支持默认值。字段大小限制为65,536字节，命名建议仅使用字母、数字和下划线。JSON字段可以编制索引以加快过滤速度，但每增加一条路径都会增加索引开销。索引类型支持INVERTED，并且可以为特定路径创建索引。在插入和查询数据时，可以使用过滤表达式来检索符合条件的实体。此外，Milvus还支持将向量相似性搜索与标量字段筛
这个函数就是根据AF传入的devices和address，获取到一个映射的mPalInDeviceIds，一般汽车的路由都是存在address的，busxxx开头的一个字符串。AudioStream在在创建输入或输出流的时候（即StreamOutPrimary和StreamInPrimary构造函数），有以下代码。在该目录下vendor/qcom/opensource/audio-hal-ar/p
这样组合后，大致能解决该问题，但是可能大模型返回有多余的文字，这时候还需要另外的处理方式。返回格式不对可以直接跳过。1.添加提示词让大模型返回纯 JSON 格式。
不使用模板字符串，统一用"{{"“}}” 处理使用模板字符串，统一用"{{{{"“}}}}” 处理。
langgraph自定义JSON文件的checkpoint类
目前我们嵌入式技术开发已经实现了充电桩OCPP1.6版本协议的所有功能（远程配置、远程升级、远程诊断、智能充电），ws,wss (www.blinkcharge.cn)连接，也可以支持其他测试接入我们自己的服务器免费测试；支持国欧美标日标协议的充电控制，接入了欧美地区,东南亚，一带一路印尼PLN等CSMS平台，通过了欧洲的ampeco / drivz / wevo等，泰国的MEA、PEA测试认证，
script type="application/ld+json">{"@context": "https://schema.org","@type": "FAQPage","mainEntity": [{"@type": "Question","name": "什么是V2X？","acceptedAnswer": {"@type": "Answer","text": "V2X是车联万物技术，包括
JSON Schema结构化输出提供了一个强大的解决方案，可确保您的大语言模型生成可靠、可预测且机器可读的回复。结构化输出有助于您在不同应用程序中保持一致的数据格式，从而更轻松地管理复杂的工作流程。
JSONLoader 是 LangChain 社区库中的文档加载器，设计用于从 JSON 或 JSON Lines 文件提取数据，通过指定 JSON 路径（jq_schema 或 json_lines）将数据转换为 Document 对象。每个 Document 包含页面内容（page_content）和元数据（metadata），支持灵活的字段映射，适合处理结构化数据。JSONLoader 使用
然而，当我们尝试将这些工具应用到更高要求的场景——特别是 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）任务中的复杂文档解析时，Markdown 的局限性就暴露出来了。例如，Markdown 中的标题、列表、表格虽然可以标记一定的层级关系，但这些结构信息非常粗糙，无法精确表达文档复杂的层级逻辑。例如，某条款可能引用了其他章节中的条款。JSON 的结构化数据形式
Android 开发中 JSON 数据解析方法对比：原生 JSONObject/JSONArray 适合简单场景，Gson 提供自动映射简化代码，Moshi 在 Kotlin 项目中性能更优。三种方式均需添加网络权限，示例展示了从网络请求到解析的完整流程，开发者可根据项目需求选择合适方案。
大模型返回的JSON字符串常因非标准格式导致解析失败（如包含```json标记或额外描述文本）。
摘要： "Excel CSV转JSON"是Coze平台的一款高效数据转换插件，支持将Excel/CSV文件快速转为JSON格式，适用于Web开发和API交互。插件提供两种工具：excel_to_json_api_data处理本地文本数据（逗号/制表符分隔），excel_to_json_api_from_url转换公网Excel文件。用户只需粘贴数据或输入URL即可获取结构化JS
中间插曲：随着 Gemini 3.0 的强势发布，joker也第一时间迫不及待。因为之前，joker已经探索对比了 DeepSeek/Grok/GPT/Claude/Gemini 2.5 pro 等大模型，最终选择了推理分析能力综合比较强的 Gemini 2.5 作为 Ai 用例的主力模型。
最近笔者在尝试移植一个github项目，由于该项目是用C++编写的，我在调试程序时便遇到了困难。不同于python语言良好的解释性，C++的程序还有链接、编译等操作，导致其调试也复杂很多，学习了网上的一些教程，再结合copilot老师和chatGPT老师的帮助，终于实现了C++项目的调试，在这里记录一下。
如前文所述，CSV 格式的挑战在于逗号在数据中较为常见，这可能会导致两种情况：要么是需要更多的 tokens 来处理这些逗号，要么是 LLM 在处理时未能正确进行转义，从而产生错误的数据。因此，如果你的数据可能包含逗号，最好避免使用 CSV，或者设计一个详尽的提示词，并实施有效的评估流程，以便准确衡量其可靠性。我们今天为大家带来的文章中，作者通过实际测试给出建议：在某些场景下，相比广泛使用的 JS
JSONLoader 支持通过函数自定义元数据提取逻辑：python# 定义元数据提取函数# 从记录中提取sender_name和timestamp_ms# 修改source为相对路径try:pass# 加载数据并应用元数据函数jq_schema='.messages[]', # 遍历messages数组content_key="content", # 内容来自content字段metadata_
亚马逊官方卖家 API（针对卖家账号）合规的第三方亚马逊数据服务商（如 Jungle Scout、Helium 10）基于反爬策略的网页爬虫（需严格遵守 robots.txt 和亚马逊条款，风险较高）
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