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本文介绍了智能语音通知接口的技术架构与实现方案。该接口通过AI技术实现动态变量自动解析、填充与语音合成优化，解决了传统语音通知模板固定、变量处理繁琐的问题。文章详细拆解了其三层核心技术架构（数据层、AI处理层、接口调用层），对比了与传统模板的核心差异，并列举了电商、物流等典型应用场景。重点阐述了AI动态变量填充的实现逻辑，包括数据来源规范、变量解析机制及接口调用参数。最后提供了PHP实战代码示例，
经过近几年的技术演进，语义模型在百度搜索场景中被广泛地应用，消耗了大量的 GPU 资源，模型压缩技术也随之得到大量研究和实践。通过兼顾推理性能、业务效果和迭代效率的优化目标，我们成功地将 INT8 量化技术大面积地应用到了搜索场景中，极大地提高了资源效能。此外，目前大模型正在被研究和应用，算力资源已经成为瓶颈，如何以更低的成本进行落地是一个非常热点的问题。基于对模型压缩技术的实践和积累，我们能够更
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多平台搭建可商用 AI 工作流智能体的工程实践
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用于pi包的单一代码库：包含TUI库、智能体框架及Pod管理CLI工具。
Flutter for OpenHarmony《智慧字典》 App 底部导航栏深度解析：构建多页面应用的核心骨架
Flutter for OpenHarmony《智慧字典》 App 主页深度优化解析：从视觉动效到交互体验的全面升级
摘要 ReAct是一种智能体经典范式，将推理(Reasoning)与行动(Acting)紧密结合，形成"思考-行动-观察"循环。该范式通过特殊提示工程引导模型，使每一步输出遵循固定轨迹：思考当前情况→采取具体行动→观察反馈结果，直至获得最终答案。ReAct特别适合需要外部知识、精确计算或API交互的任务。文章介绍了ReAct的工作流程、系统提示词模板，并提供了Python代码实
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本文介绍了Node.js和React的核心概念及其在科研绘图项目中的应用。Node.js是一个让JavaScript脱离浏览器运行的runtime环境，基于V8引擎，支持服务器端和本地开发。在Vite+React+TailwindCSS技术栈的工作流项目中，Node.js承担了依赖管理、开发服务器启动、项目打包等关键功能。React则通过组件化开发、数据驱动UI和虚拟DOM技术，实现了高效、模块化
35岁绝非程序员职业的“天花板”，而是技术沉淀后的“新起点”。AI浪潮带来的不是“程序员的终结”，而是“程序员的升级迭代”——那些重复性的基础开发工作会被AI工具替代，但需要“技术+经验+业务”复合能力的AI岗位，正迫切需求有多年工程沉淀的35+从业者。你多年积累的编程基础、工程落地经验、行业业务认知，都是转型AI的宝贵财富。相较于年轻从业者，你更清楚技术落地的痛点，更擅长平衡技术与业务的关系，更
人类智能的核心优势，在于能将目标驱动的行动与内在语言推理（俗称“内心独白”）深度融合、相互赋能（Alderson-Day & Fernyhough, 2015）。这种协同并非简单叠加，而是形成了动态闭环：语言推理为行动提供清晰策略，比如烹饪时会思考“食材已备齐，下一步需煮沸水备用”；而行动反馈又为推理补充实时信息，像翻查冰箱后明确“现有食材可做番茄炒蛋”，进而调整后续步骤（Vygotsky, 19
三种操作，如果继续扩展成 edit / clearCompleted / reorder，用 useState 会越来越乱。动作：setField、setError、reset、submitStart/Success/Fail。动作：fetchStart / fetchSuccess / fetchError / reset。当你的状态变复杂、更新方式很多、或者你想把“怎么改状态”集中管理时，用它
摘要：ReAct代理是一种结合推理与行动的智能系统，通过"思考-行动-观察"循环解决复杂问题。其核心组件包括语言模型（负责推理决策）、工具集（实现外部交互）、提示模板（规范操作流程）、循环控制器和记忆模块。构建流程涉及任务定义、工具配置、提示设计和循环执行。相比传统AI，ReAct代理具有透明度高、灵活性好、准确性强的优势，适用于需要多步推理或工具交互的场景，但也面临工具调用准
本文探讨了Flutter购物APP"淘淘购物"的架构演进，针对当前代码中数据硬编码、状态管理耦合等问题提出了重构方案。文章展示了APP完整效果，包含首页、分类、购物车和个人中心四大模块，实现了底部导航、搜索框、轮播图和商品网格等核心功能。通过引入分层架构和现代Flutter开发实践，解决了小型Demo向商业项目演进中的技术债务问题，为APP的长期维护和迭代绘制了清晰蓝图。
本文介绍了如何使用Flutter为OpenHarmony开发购物APP的核心功能，重点探讨了数据驱动和状态管理技术。文章基于前期的UI框架，深入解析"分类页"和"购物车页"的实现，通过状态管理解决商品数量增减时总价更新的问题。展示了完整的代码实现，包括主界面结构、底部导航栏、首页布局（搜索框、轮播图、快捷入口等组件）以及商品推荐区域。该方案为构建响应式购物应
Flutter for OpenHarmony：从零到一：构建购物APP的骨架与精美UI
Agent开发三大范式：工作流编排（结构化执行预定义/动态流程）、ReAct（观察-思考-行动迭代推理）和Vibe Coding（AI实时生成代码）。工作流适用于明确任务场景，ReAct应对不确定路径问题，Vibe Coding解决需求多变场景。多Agent协作本质也是工作流编排，而代码即工具的新范式正改变问题解决方式。
原型链与闭包是核心考点，事件循环（Event Loop）决定异步逻辑执行顺序，ES6+ 重点掌握 Promise 和 async/await，手写题常考防抖节流、深拷贝。🔸综合能力：TypeScript 基础、SSR/SSG、PWA、微前端等，按目标岗位选择性准备。Q57、讲一下png8、png16、png32的区别，并简单讲讲 png 的压缩原理。Q21、谈谈 Vue 事件机制，并手写$on、
Flutter for OpenHarmony 引力弹球游戏开发全解析：从零构建一个交互式物理小游戏
如果你的首要目标是快速验证一个可商业化的 AI 产品 MVP，需要直接包含用户体系和支付，BuildingAI是开源、免费且可商用的一站式平台，其内置的商业闭环能力能让你跳过最耗时的开发环节，在需要快速上线和变现验证的场景中更值得优先考虑。
在数字技术迭代速度不断刷新纪录的当下，AI大模型的爆发式发展（如ChatGPT、GPT-4、文心一言等）正以不可逆转的态势重塑各行各业，程序员群体首当其冲。曾凭借稳定需求与高薪待遇成为职场“香饽饽”的Java程序员，如今正站在技术变革的十字路口——传统编程技能的“保质期”大幅缩短，若不能紧跟技术潮流，很可能在新一轮行业洗牌中失去竞争力。
面试官可能会询问你对于特定领域（如医疗、法律等）大模型应用的理解和经验。至于是否需要刷算法题，这取决于具体的面试要求和公司的期望。一般来说，对于算法岗位，掌握基本的算法和数据结构知识是必要的，但在准备面试时，更重要的是理解和掌握大模型的相关理论和实践应用。
文章系统介绍了大模型训练的必要性和价值，指出其在专业领域应用、学术研究和职业发展中的关键作用。详细解析了从数据处理、预训练、指令精调到对齐优化的完整训练流程，对比了大模型训练与RAG技术的区别，并提出了从基础到高级的系统化学习框架，帮助读者掌握从技术使用者到AI创造者的转变，提供了实战教程和算力支持资源。
本文详细解析了大语言模型中常见的数值精度格式(FP32、FP16、BF16、FP8)的结构特点与应用场景。文章探讨了不同精度对模型计算复杂度、推理性能和资源消耗的影响，并针对训练与推理不同场景提供了精度选择策略。同时介绍了模型量化技术，如BF16量化至INT8，可在保证推理精度的同时减少资源占用并提升性能。
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