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摘要：解决ComfyUI插件"ModuleNotFoundError: No module named 'inference_core_nodes'"错误的完整指南。首先需手动安装flit-core依赖项，然后运行插件的install.py安装脚本。注意检查插件文件夹命名是否正确，避免带"-main"后缀。若仍报错，需处理Windows长路径限制，可修改注册
摘要：strings软件包为OpenHarmony应用开发提供了高效的Dart静态字符串工具集，通过静态方法实现首字母大写、反转、填充等常见操作，无需修改原生String类型。该库支持类型校验、命名转换等功能，适用于表单验证、数据清洗等场景，并适配多字节字符处理。其零性能损耗特性使其在鸿蒙AOT环境下表现优异。通过注册信息验证系统示例展示了该库在实际开发中的应用价值，显著提升编码效率和代码质量。（
在 OpenHarmony 社交、评论、直播等涉及用户内容产出（UGC）的应用中，违禁词过滤（Profanity Filtering）是满足合规性、提升社区氛围的刚需。如果让开发者手动去维护成千上万个敏感词的正则是极其不理智的。提供了一个极其轻量、高效且易于扩展的过滤引擎。它不仅能快速检测字符串中是否存在违禁内容，还能一键完成内容的净化与打码。默认库可能无法涵盖鸿蒙特定业务场景。// 💡 创建时
map底层的红黑树节点中的数据，使用pair<Key, T>存储键值对数据。。
本文针对本地部署大模型时常见的safetensors/index.json等文件缺失问题，分析了文件缺失、加载失败和格式问题的具体原因，并提供了两种解决方案：1) 使用ModelFileChecker类检查和修复文件结构，自动生成详细报告；2) 通过IndexGenerator类自动生成缺失的索引文件。文中包含完整的Python实现代码，可一键执行修复操作，解决模型加载失败问题。方案支持检查必需/
RAG系统问题分析与解决方案摘要 本文分析了RAG(检索增强生成)系统中常见的三类问题：检索不到内容、召回率低和回答跑偏。问题原因包括向量嵌入质量差、文档预处理不足、提示词设计不当等。针对这些问题，文章提出了两个核心解决方案： 文档预处理优化：通过文本清洗、智能分割和元数据增强，改善文档质量。代码展示了如何实现文本分割器、清理特殊字符和添加文档元数据。 向量嵌入优化：支持OpenAI和Huggin
ArrayList底层采用动态数组实现，默认初始容量为10。扩容机制核心流程：当添加元素时检测容量不足，会按1.5倍（原容量+原容量/2）进行扩容，首次扩容会直接设为10。扩容过程通过Arrays.copyOf()复制元素到新数组，时间复杂度O(n)。关键点包括：使用modCount实现fail-fast机制，空数组首次扩容直接到10，批量添加时若1.5倍仍不足则直接采用所需容量。建议预估容量以避
《LangGraph：智能体开发的图驱动范式》 本文系统介绍了LangGraph框架的核心概念与生产实践。作为从链式到图式智能体的范式升级，LangGraph通过状态管理（全局TypedDict）、节点单元（单一职责函数）和条件边（动态路由）重构工作流，支持多智能体协作的StateBus模式与子图隔离。针对生产需求，提供状态持久化、错误重试和节点缓存等增强特性，并通过动态裁剪、摘要节点等方案优化上
OpenClaw 基于Windows11 WSL2部署，使用GLM5大模型，并完成飞书对接。
未来之窗昭和仙君 - cyberwin_fairyalliance_webquery该功能提供了一个等待进程对话框，可用于在硬件交互过程中显示等待信息。通过调用相关函数，可以实现对话框的弹出、更新等操作。
摘要：解决OfficeAI安装时提示"系统需Windows 7 SP1"问题，提供分步解决方案。基础步骤包括验证SP1安装状态、下载对应补丁包（32/64位）。进阶方案涵盖补全关键系统更新（如KB3020369）、检查核心文件版本、修正注册表信息、修复系统文件及以兼容模式运行安装包。终极建议升级至Windows 10/11。注意事项强调关闭杀毒软件、检查Office版本及系统位
在学术的丛林中，课程论文如同一场充满未知的探险——选题迷雾中寻找方向，逻辑迷宫中搭建框架，学术语言中雕琢表达，格式荆棘中规范呈现。而今，一款名为的科研工具，正以“智能装备库”的姿态，为这场探险提供从导航到工具的全套支持。它不是替代探险者的“外挂”，而是让思维更锋利、路径更清晰的“学术伙伴”。访问书匠策AI官网（），或微信公众号搜一搜“书匠策AI”，开启你的学术装备升级之旅！
LangChain消息使用指南摘要 消息是LangChain与大模型交互的基本单位，包含角色（系统/用户/AI/工具）、内容和元数据。主要特点： 支持三种输入格式：纯文本、消息对象列表和OpenAI兼容字典 核心消息类型： 系统消息：定义模型行为 用户消息：包含文本/多模态输入 AI消息：存储模型输出及工具调用 工具消息：传递工具执行结果 支持多模态内容（图片/音频/PDF）通过URL、Base6
Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：代码语言：javascriptAI
获得索引和值在python中enumerate的用法多用于在for循环中得到计数代码语言：javascriptAI代码解释2、zip*iterableszip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。代码语言：javascriptA
你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下：代码语言：javascriptAI代码解释Windows 上在安装 Python 时已经安装了交互式编程客户端，提示窗口如下：在 Python 提示符中输入以下文本信息，然后按 Enter 键查看运行效果：代码语言：javascriptAI代码解释在 Python 2.7.6 版本中,以上实例输出结果如下：代码语言：jav
函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。函数内容以冒号起始，并且缩进。return [表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。语法代码语言：javascriptAI代码解释"函数_文档字符串"默认
动态类型：无需声明类型，赋值即定义。命名规则：字母 / 下划线开头，区分大小写，不能用关键字（如ifforpython运行代码语言：TXT自动换行AI代码解释age = 18 # 整数height = 1.75 # 浮点数name = "Python" # 字符串is_student = True # 布尔值python运行展开代码语言：TXT自动换行AI代码解释# 定义函数（def 关键字）de
在网上试了很多方法都不行，询问了GPT老师，该问题得以解决。
摘要：OpenClaw本地部署教程第三弹，解决AI因上下文窗口过小报错的问题。通过修改openclaw.json配置文件，强制将本地模型的上下文窗口从默认4k提升至32k，实现长文本处理能力。关键操作包括：使用"merge"模式覆盖系统检测参数，确保LMStudio和OpenClaw两端配置一致。适用于NVIDIA显卡用户（如RTX3090），需注意显存占用。成功配置后，AI可
摘要：本教程介绍在Windows11环境下使用LMStudio替代Ollama搭建OpenClaw本地推理服务的方法。通过三步配置（开启CUDA加速、启动无界面服务、建立OpenAI兼容接口），可充分发挥NVIDIA显卡（如RTX3090）的算力优势。文章详细演示了LMStudio的GPU加速设置和后台服务开启流程，为后续OpenClaw对接奠定基础。该方案解决了Windows平台下Ollama无
Windows WSL2安装OpenClaw指南 本文详细介绍了在Windows系统上通过WSL2部署OpenClaw AI助理的完整流程。WSL2结合了Windows易用性和Linux高性能，特别适合Windows用户、开发者、学生和技术爱好者。文章涵盖硬件要求（推荐i5/16GB/SSD）、系统准备（Windows 10/11+WSL2）、环境部署（Python/Node.js/Redis）和
在本教程中，我们将使用 FastAPI 和 LangGraph 构建一个简单的聊天机器人。并使用一个辅助函数来管理对话上下文，该函数会将消息裁剪到符合标记限制的范围内。最终页面会输出思考过程、消耗token及思考耗时
OpenClaw 是一个开源的 AI 个人助理平台，可在你自己的设备上运行并执行现实世界中的任务。与传统的基于云的 AI 助手不同，OpenClaw 强调本地部署和隐私保护，让你对自己的数据拥有完全的控制权。通过本指南，我们成功实现了在 Azure Windows 11 虚拟机上自动部署 OpenClaw 的完整流程。整个部署过程高度自动化，通过单个脚本即可完成从 VM 创建到安装所有依赖项及 O
分别完成 Kuikly 插件安装、环境配置、模板工程导入、项目编译、运行调试、打包输出等整套流程。全文内容详细、步骤完整、语言通俗、不使用晦涩专业术语，每一步操作都有明确说明，同时预留图片占位，方便插入实操截图，可直接作为技术博客、教学文档、培训教程、实验指导书使用。Kuikly 作为一款轻量、高效、简洁易用的跨平台 UI 框架，凭借学习成本低、运行性能高、双端兼容性强等特点，越来越多地被用于鸿蒙
EKF算法做机器人轨迹定位/跟踪的程序，与里程计算法进行对比，结果显示EKF算法定位/跟踪精度更高。纯里程计的误差为Ekf定位的误差为在机器人领域，轨迹定位和跟踪可是至关重要的任务。想象一下，机器人要是连自己在哪、要往哪走都搞不清楚，那还怎么好好工作呢？今天咱就来聊聊EKF（扩展卡尔曼滤波）算法在机器人轨迹定位和跟踪里的表现，并且和传统的里程计算法做个对比。
I am subscribed to several mailing lists related to various Linux Distributions and Applications just to keep myself updated with what’s going on where. What are the new bugs? What are the Patches Rel
摘要： 本文介绍了如何在openJiuwen中将常用在线工具本地化为插件，实现智能体自动调用。首先需确认平台启动正常，创建基础智能体后，重点讲解了插件的开发标准：输入明确、输出稳定、失败可解释，并提供了JSON转换等具体示例。适用场景包括高频使用的固定输入输出工具，而不适合一次性脚本或敏感数据处理。最后强调插件命名应直观可搜索，输出需结构化以便智能体准确识别。通过这种方法可减少网页切换，提高工作效
Ollama 是一个优秀的本地大模型运行工具，通常部署在内网 Windows 机器上。但有时我们需要在公网访问这些模型（例如出差时使用、分享给团队成员），而内网没有公网 IP 或无法直接端口映射。本文介绍如何使用一台有公网 IP 的云服务器作为跳板，通过 frp（Fast Reverse Proxy）将内网 Windows 上的 Ollama 服务安全地暴露到公网，实现远程访问。
平台构建应用Agent，想到了大名鼎鼎的“Dify”，搜索找到了博友实验并写作的“Windows平台源码部署Dify教程(不依赖Docker)”，参考它进行上机操练，花了不少时间，踩了不少坑也没有成功。借助于AI平台IMA-DeepSeek，处理了一些重要细节操作，几经试验探索，终于达到预期目标。特别归纳整理过程出来，以助力应用求索者。
要手写 List，先明确其底层结构 ——，这是所有接口高效实现的基础代码语言：javascriptAI代码解释代码语言：javascriptAI代码解释。
本文介绍了一个智能小秘书系统的开发方案，重点阐述了工具节点实现和人机协作机制。系统核心是BasicToolNode类，支持异步并发执行多种工具调用（如查询火车票、数据分析等），包含参数验证、异常处理等功能。通过LangGraph的ToolNode可实现并行工具调用，并引入人机协作机制支持人工干预，包括审查、编辑和批准工具调用。系统还支持多智能体监督架构，通过Command对象实现智能体间的控制权交
LangGraph框架通过图结构建模Agent和工作流，包含State、Node和Edge三个核心组件。State作为共享数据结构，使用TypedDict或Pydantic模型定义，通过reducer函数处理状态更新。Nodes是执行具体逻辑的Python函数，接收并返回状态更新。Edges决定节点间的流转路径，支持普通边和条件边。案例展示了笑话评估工作流：包含生成器节点（创建笑话）、评估器节点（
运行mstp协议，使SW1为VLAN20的根桥，主设备；SW2为VLAN10的根桥，主设备IP的地址的分配采用DHCP协议。
bash），直接复制即可高亮显示；无任何特殊标签、无冗余内容，全程围绕 “实操落地、知识沉淀、优化完善” 展开，每个模块、每个知识点、每处优化都详细拆解，补充足够的细节、代码示例、踩坑解析，确保内容详实、逻辑连贯、上下文流畅，严格满足 2 万字要求，同时衔接 Day1-Day13 的开发节奏，保持风格统一、内容衔接顺畅，真正实现 “复盘有深度、优化有针对性、落地有可操作性”。等组件，实现设备详情页
WinClaw 是一个基于 OpenClaw 的 Windows 原生 AI 助手，支持 Office 自动化、多渠道消息、无限技能扩展，完全本地运行、隐私优先、开源免费。
Claude Code是Anthropic推出的编程AI代理工具。2026年国内开发者可通过配置`ANTHROPIC_BASE_URL`实现本地化接入：①极速平替——用Qwen Code v0.5.0或GLM-4.7，毫秒响应，适合日常编码；②满血原版——经Claude-code API中转调用Claude Opus 4.5，胜任复杂架构与深度推理。
在Windows个人电脑上通过Ollama在本地部署AI大模型（部署qwen3、使用CherryStudio和AingDesk与AI大模型交互、解决Ollama中AI大模型只能同时处理一个请求的问题）
Windows 10 停更：2025 年 10 月终止支持，数以亿计用户面临「强制升级」到 Windows 11。但硬件要求（TPM 2.0、8 代 Intel/2 代 Ryzen 以上）淘汰了 2017 年前的设备Steam Deck 效应：Valve 证明 Linux 游戏生态可行，倒逼开发者测试 Proton 兼容性AI 开发混乱：微软自曝 30% 代码由 AI 生成，Bug 频出却无人工修
在启动 SpringBoot 项目时，控制台报错 Web server failed to start. Port 8080 was already in use.。这通常是因为上一次项目没有正常关闭，或者 8080 端口被其他软件（如 Oracle, Jenkins 等）占用了。本文提供 3 种解决方法，适用于 Windows、Mac 和 Linux。
本文介绍了在Windows系统下实现类似Linux中tail命令功能的多种方法。主要包括：1）使用PowerShell的Get-Content命令及其参数；2）通过GitBash调用Linux风格的tail命令；3）安装第三方工具如GNUWin32的tail工具、BareTail和TailforWindows等。文章详细说明了每种方法的安装配置步骤和使用示例，并对比了不同工具的优缺点。对于开发者而
本文梳理了Microsoft Windows操作系统近40年的发展历程，将其划分为四个阶段：1985-1994年的图形界面探索期，1995-2000年的全民电脑普及期，2001-2014年的鼎盛革新期，以及2015年至今的智能化转型期。从最初的Windows 1.0图形界面雏形，到统治市场的Windows XP，再到融合AI的Windows 11，Windows不仅见证了个人计算机从专业工具到日常
表格问题场景核心原因解决方案鸿蒙息屏后定时任务不执行鸿蒙杀后台进程配置 KEEP_BACKGROUND_RUNNING 权限 + 唤醒锁 + 开机自启定时任务时间偏差 1-2 小时时区未适配集成 timezone+flutter_native_timezone，获取原生时区鸿蒙通知无法弹出未申请通知权限 + 通道未创建调用 requestPermission ()，创建专属通知通道重启 APP 后
类名定位核心作用对应Win32概念CWinApp应用程序类基类管理程序生命周期、封装消息循环、程序入口WinMain函数 + 消息循环CFrameWnd框架窗口类基类封装窗口操作、承载UI元素、处理窗口消息窗口（HWND） +等API它们是MFC"面向对象封装Windows API"的核心体现，通过这两个类，开发者可以用更少的代码实现Win32程序的功能。核心执行流程程序启动 → 实例化全局CWi
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