登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
通过实施以上优化技巧，你可以显著提升谷歌浏览器的性能，享受更加流畅的浏览体验。3、在高级设置中，找到“启动时”选项，取消勾选“继续运行后台应用以访问所有设备上的扩展程序、通知和浏览活动”。2、在扩展程序页面，点击左下角的“获取更多扩展程序”，搜索“Read Era”。2、在扩展程序页面，找到被阻止的插件。3、点击该插件下方的“详细信息”，然后在弹出的窗口中点击“仍要保留”。1、打开谷歌浏览器，点击
本文提供了一份全面的Chrome浏览器性能优化指南，涵盖基础设置到高级技巧。从识别CPU、内存、GPU及网络等性能瓶颈入手，指导用户使用ChromeDevTools进行分析，并提供了关闭硬件加速、限制后台标签页资源、管理内存、优化网络性能等具体方案。文章还包含扩展程序管理、实验性功能调整等高级优化技巧，建议结合Lighthouse等工具持续监控。这些基于官方文档和最佳实践的优化方法，可显著提升浏览
本文介绍了基于 Plasmo 框架开发 Chrome 插件的经验，包括插件嵌入方法、技术栈选择、样式隔离技术（如 Shadow Root）、Ant Design 组件静态引入的难点以及整体功能和目录结构。
AI Agent是基于大模型的智能体，具备"自主感知-决策-执行"闭环能力，从"只会说"升级到"能做事"。它能一站式解决复杂任务、跨场景协作、提供个性化服务，适用于职场人提高效率、企业降本增效和个人生活简化。零代码即可创建专属Agent，未来可能像APP一样普及，成为每个人的智能伙伴。
在大模型智能体*（LLM Agent）*落地过程中，复杂工作流的**高效执行、资源冲突、跨框架兼容、分布式部署**等问题一直困扰着开发者。而一款名为Maze的分布式智能体工作流框架，正以任务级精细化管理、智能资源调度、多场景部署支持等核心优势，为这些痛点提供一站式解决方案。
本文全面解析RAG（检索增强生成）技术，详解其解决LLM幻觉、时效性和安全问题的必要性。系统介绍四大核心模块：版面分析（多格式文件处理）、知识库构建（文本分块、向量化、索引）、大模型微调（FFT/PEFT）及问答流程。对比RAG与SFT优劣，提供实战技巧及RAGFlow、QAnything等开源项目学习指南，助力开发者构建企业级知识库问答系统。
本文探讨了在微服务架构中优化gRPC性能的方法，重点针对软实时服务调用场景。通过优化gRPC的长连接管理和线程模型，可显著降低延迟并提高吞吐量。文章详细介绍了从环境搭建到具体实现的完整流程，包括复用连接通道、调整线程池大小等优化策略，并提供了性能测试方法和常见问题解决方案。这些优化技巧特别适用于金融交易等对实时性要求较高的系统，能有效提升服务调用的效率和稳定性。
本文介绍了基于RT-Linux和IgH EtherCAT Master实现AI控制伺服电机的技术方案。EtherCAT作为高性能工业以太网总线，结合实时Linux内核可满足工业自动化对低延迟、高精度的需求。文章详细讲解了环境搭建（包括实时Linux内核配置、IgH主站安装）、PDO映射原理，并提供了C语言示例程序展示如何将AI推理结果写入伺服电机控制寄存器。通过命令行工具调试、性能优化建议和常见问
任务必须具体、可执行，最好以动词开头。模糊指令：“看看有什么问题”精准指令：“执行以下三个检查：1)识别所有按钮的可用状态 2)验证表单必填项标识 3)检测文字截断或重叠现象”测试场景专用动词库验证类：校验、确认、核对检测类：识别、定位、发现对比类：比较、核对、匹配评估类：评估、判断、分级在多模态AI时代，工程师的核心竞争力正在发生变化。技术实现能力固然重要，但更关键的是问题定义能力和指令设计能力
GLM-4.7模型突破性地从"答得对"转向"做得完"，重点提升编程任务和多步骤执行能力。其创新训练方法采用工程化思维：严格筛选有效数据，小模型验证后再训练。推理机制引入"交织式思考"，显著提升Agent任务稳定性。同时，模型在UI审美和工程理解方面也取得突破，能完成复杂交互流程。智谱还开源了强化学习框架Slime，推动模型向生产落地转型。
在当今人工智能飞速发展的时代，深度学习模型的推理性能成为了众多开发者关注的焦点。NVIDIA TensorRT 是一款高性能的深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，能够显著提升模型的推理速度，降低延迟，同时保持较高的吞吐量。在实际应用中，例如自动驾驶、智能安防、实时语音识别等领域，对模型推理的实时性要求极高。掌握 TensorRT C++ API 的集成技能，对于开发者来说，不仅可以
本文深入解析了AI Agent记忆系统架构，涵盖短期记忆的上下文工程策略（缩减、卸载、隔离）和长期记忆的技术实现（信息提取、向量化存储、语义检索）。对比了Google ADK、LangChain、AgentScope等框架的记忆系统实现，并探讨了行业趋势与产品对比。记忆系统作为AI Agent的核心基础设施，能解决上下文窗口限制、token成本等问题，实现跨会话用户偏好记忆，是构建实用AI Age
M3KG-RAG是一种创新的端到端多模态RAG框架，通过构建多跳多模态知识图谱(M3KG)和GRASP检索策略，显著提升多模态大模型在音视频问答任务中的推理能力和准确性。该框架采用多智能体协作构建知识图谱，结合模态感知检索和选择性剪枝技术，解决了跨模态嵌入不匹配问题。实验表明，该框架在多个基准测试上实现了显著性能提升，最高达37.8%，为多媒体内容理解和智能问答系统提供了新的技术路径。
文章批评当前AI Agent开发的浮躁现象，指出真正智能的Agent需超越简单RAG和工具调用。具备CoT实现深度思考、完善的Memory系统构建身份认同、Multi-Agent架构实现群体智慧。将Agent比作完整生物体，强调开发者应成为设计AI大脑结构的架构师，把握AI从"单细胞"向"多细胞"进化的机遇。
本文提出SCOPE框架，通过从自身执行轨迹中提炼指导原则，使大语言模型智能体能够自主优化提示词。该框架解决了AI智能体的"静态提示问题"，包括纠正性失败和增强性失败。SCOPE采用双流演化机制平衡战术修复与战略成长，并通过视角驱动探索维持多样化策略。实验证明，该框架将任务成功率从14.23%提升至38.64%，实现了AI代理的自我进化能力。
本文介绍CORE（概念导向强化学习）框架，解决大语言模型数学推理中的"定义-应用鸿沟"。通过概念对齐测验和针对性干预训练，提供细粒度概念监督而非仅依赖最终答案正确性。实验显示，CORE训练的模型在多个基准测试上表现显著提升，能真正理解并应用数学概念，而非简单模式匹配，展现出更强推理能力和鲁棒性。
RAG技术真正的难点不在检索端，而在于知识库管理。通过物流系统比喻，RAG如同物流控制中心，大模型是客户，知识库是仓库。强大的物流系统依赖于完善的仓库管理体系，而非单纯的运输方式。RAG系统面临数据量大时的压力，需要良好的数据新增、更新、分类策略，否则系统容易崩溃。知识库管理才是构建高效RAG系统的核心。
我见过最厉害的学员，是个每天通勤 1 小时的大学生：他用半年时间，每天通勤学 1 个小知识点，摸鱼刷 10 道真题，最后不仅通过 NISP 考试，还在 SRC 挖到 2 个低危漏洞 —— 他说 “我没整块时间，但每天 1 小时，积少成多也够了”。别再用 “没时间” 当借口：通勤时别刷短视频了，看个 Nmap 小视频；摸鱼时别聊八卦了，刷道网安真题；睡前别刷朋友圈了，画个知识点思维导图。这些零散的
的作用是允许工作线程安全地与主线程的事件循环交互，确保回调函数在正确的线程（事件循环所在的线程）执行。其中获取当前asyncio事件循环。
摘要： 本插件专为文员设计，用于自动化浏览器数据录入任务。支持录制网页点击、输入等操作并生成脚本，匹配Excel/CSV表格数据自动填充表单，可设置执行间隔避免操作过快。数据本地存储保障安全，支持断网及局域网使用，无需编程基础。适用于CRM录入、订单更新等重复性工作，兼容Chrome及动态网页。注：网页改版需重新适配脚本，建议先测试少量数据。 （149字）
本文介绍了两种使用FFmpeg减小GIF文件大小的方法。方法1是简单的一行命令，直接转换视频为GIF；方法2采用高质量压缩方案，通过首先生成调色板再转换的两步操作，能获得更好的画质和更小的文件体积。文章详细说明了关键参数的作用，包括帧率(fps)、尺寸缩放(scale)和高质量算法(flags=lanczos)等设置，并提供了多种尺寸选项和进一步压缩的建议。推荐使用需要两步操作但效果更优的方法2来
Chrome浏览器的用户数据目录（User Data Directory）是存储所有用户相关数据的文件夹，包括：用户配置文件（如书签、扩展程序、设置等）、 缓存文件、浏览历史记录、Cookies、本地存储数据（如LocalStorage、IndexedDB等）。默认情况下，Chrome会尝试使用同一个用户数据目录运行。如果已经有一个Chrome实例在使用该目录，后续启动的Chrome实例会共享同一
这几天也关注到头条的Trae Agent开源了，因此读了下源码，重点想知道它是如何分析全仓库代码的，毕竟全代码当prompt输入也不现实，LLM有长度限制，就算没限制也会看了后面，忘了前面。传统的思维链虽能拆分任务，但对于复杂问题，需要很多步骤来解决的，经常是走个2，3步就收工，很难长链思考与执行，而且还无法观测与修正，除非你用多agent协同解决。通过bash工具来搜索代码过于粗糙了，因为会把符
说起，我们可以把它理解为桌面上的一个AI快速操作台，只要把光标移到悬浮球上，一些AI辅助功能就会“闪现”，像开会录音、截屏提问、帮你润色总结翻译这些都不在话下，能随时满足工作学习需求。这次重大版本发布，夸克可不是功能层的小修小补，而是依托阿里完整的技术生态、Qwen最强大模型，有别于市面上AI作为插件的形式，深度融合千问AI助手，实现系统级全局AI的全新交互体验。在新的夸克AI浏览器里，AI是随时
Chrome DevTools Protocol (CDP) 是 Chrome 提供的基于 WebSocket 的调试协议，支持远程控制浏览器行为。
数据持久化与选项页开发摘要 本文介绍了 Chrome 扩展开发中的数据持久化技术，重点讲解 chrome.storage API 的使用方法，包括本地存储（local）和同步存储（sync）两种方案，并详细对比了它与 localStorage 的区别。文章还指导开发者如何为扩展创建功能完善的选项页（Options Page），通过实际案例演示如何实现数据的增删改查（CRUD）操作，帮助用户自定义配
今天带来三款软件，一款是离线翻译，一款是时长计费系统，一款是电子发票更名软件。
现在的136版本已经包含在内，至此WebRTC已经完整包含了H264和H265解码器，这个事情应该从2015年开始，Google强推VP9 AV1，最终还是妥协了。时间过的真快，去年8月份写过一篇文章介绍如何加参数方式启动Chrome H265 硬件解码器，
本文介绍了如何解决Chrome浏览器中的Akamai指纹问题。文章首先指出在请求目标时返回头中包含Akamai信息，必须解决其指纹识别。随后详细说明了Akamai哈希计算的TCP内容，包括SETTINGS和WINDOW_UPDATE两部分。作者提供了Java实现代码，展示了如何发送HTTP/2客户端前言、SETTINGS帧和窗口更新帧，并给出了具体的函数实现。最后通过验证网站对比了Java实现与C
大家使用chatgpt问问题的使用越来越广泛，询问的内容也会越来越多，全部的内容还是保存在chatgpt的聊天记录中，可能随着时间推移忘记，再想查看寻找费事费力，我在想把聊天的记录内容可以保存到本地，构建自己的知识库。这个插件可以在chatgpt对话页面，打开后，可以将当前的对话内容以markdown格式保存到本地。chrome默认会记录不同后缀的下载路径，在下载过 .md 文件后，下次会默认打开
以下是在 Ubuntu 20.04 上安装 SPDK (Storage Performance Development Kit) 的完整步骤：# 更新系统sudo apt updatesudo apt upgrade -y# 安装基础依赖sudo apt install -y git make gcc g++ libssl-dev libaio-dev libnuma-dev \pkg-confi
CDP（Chrome DevTools Protocol）是Chrome DevTools与浏览器内核通信的协议。它基于WebSocket，允许开发者通过发送JSON格式的命令来控制浏览器行为，并获取调试信息。通过 CDP，DevTools 能够实时与页面交互，实现断点调试、性能分析等功能。为何需要自定义调试工具？DevTools 的局限性▪针对网页设计。
与 Gemini 大模型的推理能力相结合，用户只需提问，就能在几秒钟内得到标注、气象变化或灾害风险评估等数据结果，“一键查询”地球状态，观察森林，水体，农作物状态。教师只需做好准备、设计探究问题，就能让学生在几秒钟内“站在地球之巅”，用数据讲故事、用图像解难题。以下是小编总结的使用方式，大家可以结合自己的使用习惯调整。AI+教育以及在中国的中学、高校以及智慧教室中落地生根。整个流程不需要专业遥感软
LangServe 是 LangChain 的官方服务化框架，包含以下核心模块：步骤2：初始化项目步骤3：添加自定义链步骤4：编写链逻辑步骤5：配置服务端路由核心配置文件解析环境变量配置（.env）依赖管理（requirements.txt）启动与测试服务启动服务访问端点API文档：http://localhost:8000/docsPlayground：http://localhost:8000
在极狐GitLab 中，权限基本上是围绕对仓库和分支具有读或写权限的想法定义的。为了对某些分支施加进一步的限制，它们可以受保护。默认情况下，您的仓库的默认分支受保护。
在当今快节奏的数字时代，效率是每一位开发者和技术爱好者追求的核心目标。Chrome 浏览器作为我们日常工作中不可或缺的工具，承载了无数的网页、标签页和任务。然而，面对繁杂的操作和重复性任务，手动处理不仅耗时，还容易出错。今天，我们将介绍一个开源的 MCP（模型上下文协议）工具——Chrome MCP Server，它能够将你的浏览器功能直接暴露给 AI 助手，实现高效的浏览器自动化、内容分析和语义
JavaScript事件是宿主环境(如浏览器)提供的异步消息机制，通过EventTarget接口实现。事件来源包括DOM交互、网络请求、UI操作等，浏览器将其映射为不同优先级的任务队列(如输入事件队列优先级最高)。事件本质是观察者模式的实现，DOM节点为被观察者，回调函数为观察者。DOM事件具有捕获/冒泡传播特性，可阻止默认行为；非DOM事件(如网络请求、WebSocket)则直接触发无传播。每个
• 浏览器管理（McpContext）：集中管理 Chrome 实例生命周期（启动、关闭、profile、可执行路径、headless/headful、隔离上下文），并维护页面状态以便多个工具共享同一浏览器上下文。• Chrome 运行时：真实的 Chrome/Chromium 实例（headful 或 headless），执行所有底层操作并产生 trace、performance、console
chrome
——chrome
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
深开鸿 技术专区
2048 AI社区
火山引擎开发者社区
