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【汉化中文版】OpenClaw（Clawdbot/Moltbot）第三方发行版：Ubuntu 22.04/Docker/npm 三模式部署与中文配置完整指南OpenClaw 中文开源版自托管实录：Node.js 22 环境 + Docker Compose + 守护进程配置（附汉化界面预览）从 Clawdbot 到 OpenClaw：中文适配版安装全攻略——一键脚本/Docker/手动三合一部署（
本文详解基于LangGraph的多代理混合RAG系统架构，通过"分工协作+多源融合"理念，整合MySQL、Neo4j和Milvus三大数据库，配合5个专业代理和Supervisor智能调度中枢，实现复杂场景下的高效知识检索与任务处理。文章从架构设计、组件解析、工作流程到环境部署提供完整指南，助力开发者快速搭建企业级智能应用系统。
Docker+NVIDIA Container Toolkit+Ray+双3090容器transformer数据并行模式分布式联合运行Qwen3-4B-Instruct-2507模型
Spring Boot与Docker结合实现容器化部署，可提升3倍部署密度和60%的CI/CD效率。通过多阶段构建、分层镜像和最小权限原则优化Dockerfile编写，结合Spring Boot 2.3+的分层JAR功能，显著减少镜像体积和构建时间。实战案例展示了GitHub Actions流水线集成，包括单元测试、漏洞扫描和自动化交付。同时，JDK的容器感知功能(-XX:+UseContaine
Moltbot（已改名为 OpenClaw） 是一个开源的、高度可自托管的AI个人助手项目，支持多聊天渠道、电脑控制能力和本地/云模型混合。
全流程赋能：覆盖研发全链路，区别于单点代码补全工具；安全可控：适配强监管行业，解决数据安全痛点；开源灵活：支持定制开发与模型切换；低门槛：一键部署，多端适配，中小团队与大企业均适用。MonkeyCodeAI打破AI编程工具落地困境，以分层架构、安全原生、开源灵活的优势，实现效率与安全双提升。两个实战案例充分证明其低门槛、高适配的特点，既能助力中小团队快速验证原型，也能满足强监管行业合规需求。作为企
NginxPulse是一款轻量级的Nginx日志分析面板，提供实时PV/UV统计、IP归属地查询、多站点支持等功能。采用Go+Gin后端和Vue3前端技术栈，支持Docker一键部署，也可单体部署为单个可执行文件。特色功能包括远端日志拉取(SFTP/HTTP/S3)、PushAgent推送、自定义日志格式解析、Caddy日志支持等。相比ELK等重量级方案更轻便，比GoAccess等命令行工具更直观
Moltbot 是一款面向个人用户的自托管 AI 助手容器化应用。它支持在用户自有设备或服务器上运行，兼容多种操作系统与平台，帮助用户构建完全可控的个人 AI 助手环境。
摘要 本文介绍了一种基于Docker-Compose和ZLMediaKit的低延迟流媒体解决方案，实现HLS(m3u8)实时转FLV并自动清理闲置资源。方案包含：1)宿主机环境准备，创建持久化目录；2)定制精简版config.ini配置文件，重点优化资源回收机制；3)Docker-Compose编排服务，映射端口和挂载目录；4)前端验证页面示例代码。核心特点是支持按需生成HLS/FLV流，并在无人
今天，我们就用一场“科幻之旅”的方式，揭秘书匠策AI如何让教育论文的数据分析“开挂”。但传统数据分析工具像一台老式天文台——操作复杂、视野有限，研究者常被困在“清洗数据”“调试代码”“选择图表”的琐碎中，真正的研究灵感反而被淹没。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的价值，不在于替代研究者思考，而在于通过智能技术降低数据分析门槛，让更多人能专注于研究问题的本质。：虚拟数据不仅能模拟正常场景，还能生成
创建网络容器连接网络优势：容器可以通过容器名互相访问（如mysqlapp💡关键点自定义网络是实现多容器应用通信的最佳实践默认bridge网络中，容器只能通过IP通信，不推荐使用定义：使用一个YAML文件（）定义和运行多容器应用优势简化多容器应用的部署和管理一个命令启动/停止整个应用便于版本控制和团队协作。
Docker+NVIDIA Container Toolkit+Ray+vLLM单卡3090单容器分布式联合运行Qwen3-4B-Instruct-2507模型
✅ 确认主从节点身份✅ 添加 PostgreSQL 官方 APT 源✅ 安装编译依赖✅ 下载并编译 pgvector✅ 启用扩展并验证pgvector 为 PostgreSQL 提供了强大的向量存储和相似度搜索能力，非常适合用于 AI 应用中的 Embedding 存储、RAG（检索增强生成）、推荐系统等场景。参考链接PostgreSQL 官方文档Bitnami PostgreSQL 镜像📝作者
Clawdbot是一个开源的、自托管的个人 AI 助手框架。它以本地服务或守护进程的形式运行，通过接入不同的消息通道（如 Telegram、Discord、Slack 等）与用户交互，并根据配置执行自动化任务。完全自托管：非 SaaS，数据和运行完全由用户控制CLI + Gateway 服务：核心运行方式，支持多种部署模式配置驱动：通过配置文件定义 Bot 的行为和接入通道长期运行：适合作为后台服
本文详细介绍了在本地部署Qwen大语言模型的完整流程。通过Docker容器化技术实现模型轻量化部署，利用WSL子系统在Windows环境下搭建Ubuntu环境，并针对常见安装问题提供解决方案。文章包含显存-模型适配对照表、模型下载与测试方法、Docker容器构建步骤，以及使用Tailscale实现内网穿透的分布式部署方案。整个过程涉及环境配置、模型量化、性能测试等关键环节，为开发者提供了从零开始部
摘要： Docker提供四种网络模式：Bridge（默认，隔离性好但性能略低）、Host（高性能但隔离差）、None（完全隔离无网络）和Container（共享容器网络）。每种模式适用于不同场景，如Bridge适合Web服务，Host适合监控工具，None用于安全沙箱，Container模仿K8s Pod。生产环境中需权衡性能、隔离性和端口管理，2026年趋势是结合CNI插件优化网络性能。掌握这些
Portainer 是目前（2026 年）最受欢迎的开源 Docker / Kubernetes 可视化管理工具之一。它把复杂的 docker 命令行操作变成点几下鼠标就能完成的 Web 界面，尤其适合个人开发者、NAS 用户、小团队、家庭服务器运维。结合内网穿透工具后，即使服务器没有公网 IP、没有端口映射，也能随时从手机/电脑/异地访问 Portainer，实现真正的“随时随地管容器”。
当你在图书馆熬夜翻找文献时，有人已用AI扫描全球数据库锁定蓝海选题；当你为逻辑混乱的框架反复修改时，有人已通过智能系统生成黄金论证链；当你为查重率焦虑到脱发时，有人已用语义重构技术将重复率降至个位数——这并非科幻电影场景，而是书匠策AI正在改写的学术现实。作为一款颠覆传统写作模式的智能工具， 访问书匠策AI官网，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）正以六大核心功能，为百万学子打造从选题到定稿的全流程解
更厉害的是，其“AI痕迹消除”技术可模拟人类写作的词汇偏好与句式特征，使文本更符合学术表达习惯，有效规避检测工具对AI生成内容的敏感识别。书匠策AI的“格式管家”功能，像一位高效行政助手，支持《中国社会科学》《管理世界》等300余种期刊的专属模板，自动调整页边距、行距、图表标注等细节。但有了书匠策AI的陪伴，你可以告别焦虑，拥抱高效——它不仅是你的“智能外挂”，更是你学术探索路上的得力伙伴。的智能
Clawdbot 是一款开源的运行在您自己的设备上的个人 AI 助手，该项目聚焦于 Claude 等大模型能力，打造跨平台的 AI 助手操作体验。如果你想要一个感觉像本地助手、速度快、始终在线的单人个人助理，那一定不要错过。
全场景渗透能力通过Telegram、WhatsApp等即时通讯工具，用户可随时随地用自然语言指令Clawdbot执行任务。例如，它能在餐厅预订失败后自动拨打电话完成预订，或清空上万封邮件并生成摘要。这种“聊天即控制”的交互模式，让AI从“回答问题”升级为“解决问题”。本地化深度整合与依赖云端的ChatGPT不同，Clawdbot作为“智能体网关”可直接操作本地设备。用户可授权其访问文件系统、控制智
除了 none, host, bridge 这三个自动创建的网络，用户也可以根据业务需要创建 user-defined 网络｡Docker 提供三种 user-defined 网络驱动:bridge, overlay 和 macvlan｡overlay 和 macvlan 用于创建 跨主机的网络，我们后面有章节单独讨论｡"IPAM": {},},自动创建网桥 br-89f7bc11b602（名称为
docker: Error response from daemon: unknown or invalid runtime name: nvidia 解决方案
导语：在windows10的docker中启动非GPU应用容器会报错libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown。但是这个镜像在其他linux环境可以跑。并且在wsl中运行mysql和zk容器是没问题。以下是2个镜像的history。10.10.3.5/cta/java-egl:01IMAGECREATEDCREAT
重启后：Runtimes: io.containerd.runc.v2 io.containerd.runtime.v1.linux nvidia runc。看看有没有daemon.json，没有就新建 touch daemon.json;下载nvidia-container-runtime。sudo vim daemon.json写入文件。重启前：sudo docker info。一键安装doc
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