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场景：某汽车零部件工厂需要在 Web 端实时展示 10 万条机床传感器时序数据，前端采用 React + Ant Design 的虚拟列表实现，数据每 3 秒增量 500 条。随着数据增长，列表出现明显抖动与错位，用户无法精准定位故障时间点。通过“滚动锚点锁定 + 动态行高矫正”两步，我们彻底消除了 10 万条工业时序数据在 React 虚拟列表中的抖动与错位。实测显示，滚动抖动从 120px 降
Mem0是开源AI记忆层，解决AI"健忘"问题。支持多级记忆架构，采用向量嵌入和图数据库技术实现高效记忆存储与检索。完全开源支持本地部署保护隐私，提供API接口便于集成，可与多种AI应用和框架协作。让AI助手记住用户偏好，提供个性化和连贯的交互体验。
AI时代的UI设计工具。
AgentScope 1.0通过整合模块化基础组件、高效智能体级基础设施和定制化接口，为构建可扩展、适应性强且高效的智能体应用提供了实用基础。其核心价值体现在三个方面：首先，模块化设计带来了前所未有的灵活性。消息、模型、记忆和工具四大基础组件的可组合性，使开发者能够根据具体需求灵活组装智能体应用，无需从头开始构建每个组件。特别是Toolkit模块的分组管理策略，有效解决了"工具选择悖论"，将工具选
掌握工业级智能体开发核心技术，错误率降低70%，复杂任务处理能力提升5倍。
最近，国内AI领域创新速度不断刷新记录，卷出了新高度。近两周诞生了n款颠覆性的开源大模型，在智能体（Agent）和深度研究（DeepResearch）方向也同样，几乎每隔一段时间就有新产品或新功能上线，可谓是百花齐放！
提示词在大模型应用中扮演着至关重要的角色，其作用无可替代。然而，在实际使用中，我们常常容易陷入两种极端：要么过度重视提示词，要么过分轻视它。尽管目前网络上有大量现成的提示词模板，很多人也热衷于收藏这些模板，但在真实的业务场景中，这些模板往往难以直接适用。很多时候，收藏行为本身只是一种心理安慰——就像我们不断囤积学习资料，却很少真正使用。因此，在实际业务应用中，我们更应注重的是掌握提示词的使用方法和
主要有两种方法：一种是自动CICD的方法：使用 Azure Static Web Apps 发布 Angular、React、Svelte 或 Vue JavaScript 应用 - Learn | Microsoft Docs一种是手动的方法：手动的方法主要是通过azure的storage account来发布静态站点（azure可以自动创建容器、自动分配域名，把storage里面的内容发布为静
Streamdown是一款专为AI流式传输优化的Markdown渲染组件，能够优雅处理不完整的Markdown标记，确保流式加载内容始终结构清晰。它支持GitHub Flavored Markdown、LaTeX数学公式、代码高亮和Mermaid图表等功能，提供安全可靠的渲染。作为react-markdown的替代品，Streamdown采用记忆化渲染技术，特别适合需要实时显示AI响应的应用场景。
一张好的架构图，能让老板看到价值，让技术看到实现路径，让业务看到落地场景
本文介绍：react移动端 antd-mobile V2版本使用图片选择器 ImagePicker时，前端压缩图片并且上传腾讯云COS如果不上传腾讯云，纯选择压缩，可查看：antd-mobile-v2图片选择器ImagePicker压缩图片处理方案后端出接口获取cos配置信息，文中GET 请求接口可看 另一个博客axios常用请求封装腾讯云JSSDK：https://cloud.tencent.c
React Native 引擎与 ArkUI 引擎的 JSI 桥接未正确初始化。对必须使用 React Native 加密库的场景，通过 JSI 桥接实现算法对齐。： 结合 Actor 模型与 React Native 事件机制实现线程安全通信。： 通过别名机制规避命名冲突，同时隔离不同模块的类加载域。：使用 React Native 第三方库时出现。等装饰器与 ArkTS 框架冲突。：多线程环境
Watch：监听Reactive值的变化我们经常需要在Reactive值发生变化时附加逻辑。举例：- Input内容变化后通知搜索服务进行输入提示- 用户选定的曲目发生变化时通知播放器切换曲目- 购物车数据变化后通知服务端记录在`Reactive` 模型中，每个Reactive值发生变化，都可能会触发另一组行为。再比如：- 用户的切换导致显示头像的切换- 购买数量的变化触发重新计算营销卡券使用因此
在旋转的时候我给标签删除了。在回归到原位的时候才让标签显示出来。这里唯一的不同是我没有做到标签根据模型旋转然后标签跟着转动。可以给标签添加class 然后通过css来设置样式。如果要将标签跟随模型角度转动应该要将标签添加到模型上。
如果在部署时没有采取适当的步骤，在实时服务器上托管任何网站/网络应用程序有时会变得困难。主要有3种不同类型的托管。1.共享主机 – 通常用于小型（单页）网站，流量有限。2.VPS主机 – VPS（虚拟专用服务器）主机用于具有良好内容量和中高流量的网站。3.专用主机 – 这种主机一般用于有大量内容和高流量的大型商业网站。在这篇文章中，我们将主要讨论VPS主机。
Airbnb利用大语言模型(LLM)在6周内完成了3500个测试文件从Enzyme到RTL的迁移，将原需1.5年的人工工作量大幅缩减。通过构建自动化流水线、分步骤验证、动态提示和重试循环等创新方法，初期4小时即完成75%文件迁移，经优化后成功率提升至97%。该实践展示了LLM在大规模代码重构中的高效应用，既保留了测试意图又维持了代码覆盖率，成本效益显著优于人工方案。
这是一个循环过程，如果代理LLM要调用工具，将运行工具并将结果传回Agent，Agent添加工具现场后继续请求代理LLM是否使用工具；如果LLM没要求运行工具，将结束循环并响应用户。这里尝试基于langgraph+ollama构建上述agent代理应用，示例agent代理架构的真实运行过程。ReAct Agent应用由一个代理LLM和工具组成。与应用交互时，调用代理LLM决定是否使用工具。使用自定
1.编译你的React项目我的项目是通过create-react-app脚手架创建的，当项目编写完成之后可以执行package.json下面的build脚本就可以了：npm run buildbuild完成之后会发现在项目根目录下多了一个build文件夹，这个是我们后面部署到服务器中需要的文件。2.服务器配置2.1 购买阿里云服务器（略）2.2安装Nginx服务器软件1、进入任意目录，我选用的是通
多智能体系统通过将复杂任务分解为多个子任务，每个子任务由专门设计的智能体处理，相比单一智能体具有显著优势。可实现职责单一、关注点分离、降低幻觉、提高专业性、增强透明度和可解释性，便于问题定位。系统由智能体、工具和协调器组成，每个智能体专注于特定角色，通过协调器协同工作，形成高效、可靠的AI解决方案，更接近人类团队协作模式
在你创建了一个演示项目之后。创建一个应用程序账户。然后你可以看到一个新的文件夹被创建了，名字是accounts，现在让我们把它添加到settings.py中的INSTALLED_APPS。所以它应该看起来像这样。# add this在models.py中，让我们创建模型Account和它的Manager，同时导入这些模型。这里我们使用电子邮件作为默认的USERNAME_FIELD，我们希望用户名和
开发中，因需要使用到node-hid的一个node包，在开发过程中都是一帆风顺，但是一开始打包会报很多错误，如果使用electron-forge脚手架，开发也运行不起来。报错信息如下一看大概是node-gyp的问题，事实上也确实是它的问题。在打包原生包时需要python环境以及c++的有一些编译环境。node-hid也给出了响应的解决办法可以参考https://www.npmjs.com/pack
在人工智能技术日新月异的当下，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）无疑是自然语言处理（NLP）领域最具革命性的突破之一。这些模型展现出令人惊叹的理解、推理和生成类人文本的能力，深刻变革了问答系统、内容创作、代码生成、机器翻译等诸多应用场景。本文将结合一个具体的开发实例——基于 React 前端框架与 DeepSeek API 构建的智能问答应用。
这样整个流程就完成了，感觉还是有很多不懂的地方，还要多多学习。Node.js文件上传。
本文介绍了基于ReAct框架构建AI Agent的核心方法。通过Python代码演示，展示了如何将大语言模型与工具链结合，实现"感知-思考-行动"的闭环流程。主要内容包括：1）Agent四大组件：LLM模型、记忆系统、工具链和提示词模板；2）具体实现步骤：环境配置、工具准备（计算器和狗狗体重查询）、提示词设计及Agent组装；3）实战演示：通过多轮"思考-行动-观察&
构建 AI 智能体的过程，已经被像 LangChain、Spring AI Alibaba 等开发框架大大简化了，然后这些框架往往隐藏了驱动 AI 智能体运行的底层逻辑，比如：**ReAct（Reasoning and Acting）**，让大模型（LLM）思考问题，并使用工具对任务采取行动。但很多时候，仅依赖预包装的库而不了解它们的内部工作原理，可能会导致困惑。
pythonreturn jsonify({"error": "请提供查询文本"}), 400}), 200通过 LlamaIndex 与全栈技术的结合，我们实现了从文档上传、索引构建到智能问答的完整流程。这种架构不仅适用于企业知识库、智能客服等场景，还可通过扩展索引类型（如 TreeIndex）、优化检索策略（如 HybridRetriever）进一步提升性能。
1.资本家redux要开一个商店，店里要配店员。（使用createStore(reducer)创建store）2.我想要买个女朋友，于是去商店了（创建一个action,并把action提交给store）3.店员熟悉店里个各种商品，对于顾客一律是有求必应，因为柜台摆动的模型，所以顾客要什么都是拿出新的给顾客（参数state表示当前商店有的商品，参数action表示顾客提的要求，reducer中和re
随着大语言模型（LLMs）技术的不断进步，推理能力的提升成为了研究的重点之一。ReACT（Reasoning and Action）推理作为一种新兴的推理框架，正在被广泛应用于大语言模型中，以增强其理解与生成能力。本文将探讨ReACT推理的基本概念、实施策略及其在实际应用中的潜力。一、ReACT推理的基本概念ReACT推理是一种结合了推理和行动的框架，旨在通过逻辑推理和上下文分析来优化模型的响应。
所有的代码包括渲染代码我上一篇文章有写到渲染代码。都是写在了useEffect中，否则页面标签没有渲染完去渲染模型，会报错。利用OrbitControls实现模型转动放大缩小等功能，这是three里带的 所以用起来比较顺畅一些。下面可以设置他放打缩小的限制已经 转动的角度。
最近我在开发一个 Electron 桌面应用时，需要调用 Python 脚本进行音频处理。这篇文章将分享我配置 Python 环境以及在项目中调用 Python 脚本的经验，希望能帮助遇到类似问题的开发者。【这个用法来调用不是最优解】
项目打包部署上线项目gitee地址打包部署相关工具介绍服务器连接服务器工具服务器系统打包工具其他工具流程介绍连接服务器打包前端项目nginx服务器mongodb安装和使用安装nvm及配置后端项目部署启动线上项目项目gitee地址https://gitee.com/guozia007/cuckoo打包部署相关工具介绍服务器腾讯云 - 轻量应用服务器（主要是便宜）连接服务器工具window系统里的远程
采用客户端 - 服务器架构模式。：在企业级应用开发中，涉及整合企业内部众多异构系统（如 ERP、CRM、OA 等）数据与功能，MCP 可将这些系统封装为大模型可调用的能力模块，实现跨系统数据集成与业务流程自动化，如构建企业智能数据分析平台，使大模型能便捷访问不同业务系统数据进行分析。：方便集成多种外部数据源与工具，无论是本地文件系统、数据库，还是在线 API 服务等，都能整合到同一框架下，为大模型
开始之前需要封装一个上传的方法。
尽管在长度外推、注意力机制优化以及记忆模块方面已有诸多改进， 但在外推过程中保持性能不下降的前提下，以线性复杂度处理无限长文档， 仍然是长文本处理领域的终极挑战。
为什么要写这本书3年前我在就职的公司开发了一个低代码平台，并将其投入生产，该平台投产后在公司内部获得了大量好评。近些年，国内的大厂如腾讯和阿里巴巴等都推出了自己的低代码产品，规模小一些的互联网企业也在开发低代码平台以求提高App的开发效率。Web技术发展到目前这个阶段，程序员开发一个能用的低代码平台已经不是难事，但开发一个好用的低代码平台却相当困难。在这里，我希望把自己关于低代码平台的思考和经验分
本文介绍了一个基于React/Next.js开发的免登录智能聊天窗口，集成了deepseek和GPT-4o API。技术栈包括TailwindCSS/shadcn UI库、Redux状态管理和fetch请求。主要功能包括：1) 使用React组件构建聊天界面；2) 实现消息发送/接收和实时显示；3) 支持Markdown渲染和代码高亮；4) 提供响应式设计。项目采用模块化开发，将聊天窗口封装在ch
代码实现import React, { useEffect, useState } from 'react';import { Modal, Form, Select, Slider, Row, Col, Button } from 'antd';import styles from '../index.less';type ISyntheticConfigProps = {valueRange:
当前，AI智能体（Agent）持续受到广泛关注，然而许多智能体系统普遍存在一个显著短板——“健忘”问题，尤其在上下文较长时更为突出。这种缺乏持续、连贯记忆能力的缺陷，严重限制了AI智能体的发展潜力与实际用户体验。由于难以真正理解用户意图并维持深层次的上下文关联，提供高度个性化的服务也变得更加困难。
ReACT。在 LangChain 中，要想创建基于 ReACT 架构的智能体，其实也非常简单，导入 AgentExecutor、create_react_agent，在实例化的时候，传递对应的 工具 + prompt 即可，其中 ReACT 架构的智能体 prompt 是有要求的。query: str = Field(description="执行谷歌搜索的查询语句")# 1.定义工具与工具列表
OpenCV-Python实战（20）——OpenCV计算机视觉项目在Web端的部署0. 前言1. Python Web 框架简介2. Flask 安装与使用2.1 Flask 安装2.2 Flask 框架 Hello World 使用示例2.3 扩展 Hello World 应用程序以在网络中其他计算机访问2.4 扩展 Hello World 应用程序以绑定其它 URL3. 使用 OpenCV
ant Design表格使用react 类组件import React, { Component, createRef } from "react";import { Form, Input, Button, Row, Col, message } from "antd";import { withRouter } from "react-router-dom";// 导入封装好的验证码impor
本文解析了antd-mobile的Divider组件实现原理。该组件支持横向/竖向分割线，内容可居左/右/中显示。通过flex布局和伪元素实现分割线效果：横向使用flex布局，伪元素绘制线条；竖向直接使用border-left实现。内容位置通过flex的max-width控制间距。组件采用props合并机制，支持原生属性透传，使用classnames动态生成类名实现样式切换。关键点包括：1)参数合
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