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承接上篇对MCU+AT到OpenCPU架构变革必然性的解读，本文下篇将聚焦OpenCPU架构的核心实现与落地实践。通过拆解其资源调度机制、协议栈整合优势及开发工具链优化，结合实际应用场景，解析OpenCPU如何实现从架构设计到应用落地的闭环，并探讨其在物联网生态中的长期演进方向，完整呈现架构变革的价值与未来趋势。
②监听性能不随着监听描述 符数的增加而增加，是O(1)的，不再是轮询描述符来探测事件，而是由描述符主动上报事件；④ select返回-1表示错误，返回0表示超时时间到没有监听到的事件发生，返回正数表示监听到的所有事件数（包括可读，可 写，异常），通常在处理事件时 会利用这个返回值来提高效率，避免不必要的事件触发检查。*2、作用：应用程序通常需要处理来自多条事件流中的事件，比如我现在用的电脑，需要同
本文将介绍如何通过 Qt 和 微信小程序实现一个用户管理系统，其中Qt服务端运行在嵌入式Linux设备IMX6ULL上，支持用户和运维人员的注册与登录功能，并将数据存储到开发板设备的SQLite 数据库中。支持微信小程序端和Qt服务端同时对用户的个人信息数据进行增删改查操作。在微信小程序注册时，将数据通过WebSocket写入到开发板的SQLite数据库中，在进行登陆时，通过WebSocket校验
嵌入式通信技术的迭代始终围绕“性能提升、成本降低、开发简化”展开，而MCU+AT架构在物联网时代逐渐显现出与这一目标的脱节，推动OpenCPU成为必然选择。上篇将从MCU+AT架构的资源分配、协议处理流程切入，分析其在实时性、功耗控制与开发协同方面的瓶颈，结合物联网产业需求，深度剖析OpenCPU架构兴起的必然性。
在嵌入式开发和硬件调试过程中，串口抓包工具是工程师们不可或缺的得力助手。今天为大家推荐两款实用的串口抓包工具：一款是经典的Windows串口抓包工具，另一款是功能更强大的Sniff Master（抓包大师）。
随后解释了粘包背后的可能原因，并给出了解决TCP传输粘包问题的两种思路，其中一种就是指定数据包结束标志，本文将通过一个示例演示这种思路的实现。
WebRTC和WebSocket是两种常用于实时通信的技术，尽管它们都支持实时数据传输，但在设计目标、技术实现和应用场景上存在显著差异。
使用WebSocket建立服务器与客户端的双向连接，需要先通过createWebSocket()方法创建WebSocket对象，然后通过connect()方法连接到服务器。当连接成功后，客户端会收到open事件的回调，之后客户端就可以通过send()方法与服务器进行通信。当服务器发信息给客户端时，客户端会收到message事件的回调。当客户端不要此连接时，可以通过调用close()方法主动断开连接
通过该函数，可以基于一个已经建立连接的TCP套接字生成TLS客户端，然后不经过调用bind函数，就可以和服务端建立连接。
本文详细介绍了HarmonyOS中WebSocket模块的开发方法，涵盖连接建立、数据传输和事件处理全流程。
分享记录vue通过sse实现打字机效果及相关业务场景，最近有个项目是关于ai对话的，涉及到打字机效果，最开始用的vue-typed-js去实现，发现并不是符合当前业务场景，后面改成sse传输，自带实现打字机效果
系统硬件采用STM32+DM9000AEP，具体实现步骤如下， 第一步建立TCP监听端口可以随意，等待浏览器发出http请求。 Chrome浏览器发出的请求第二步建立握手服务端需要解析最少4个头字段，并且提取Sec-WebSocket-Key，具体实现如下： 2.1定义字符串常量：2.2截取Upgrade和Connection的头字段字符串值进行
目前市面上比较流行的一种程序是通过exe直接打包目标网站，然后借助第三方库与js代码互通，比较常见的有chromium、electron，分析这种程序需要从浏览器、目标包解压缩、端口打开和关闭、跨语言调用等概念入手，最后提取js代码分析，如果要深入一点，需要了解一下webassembly等技术。
本文从SSE（Server-Sent Events）技术的原理到示例代码，为你通俗易懂的讲解SSE技术的方方面面。
html:合并后端（node服务）2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：阿里云核心业务全部接入Agent体系；字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备多少数据，
这是前端程序员在某红薯平台自述前端被裁的真实经历！2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：阿里云核心业务全部接入Agent体系；字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。带AI团队，微调大模型要准备多少数据，你不懂；在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备
鸿蒙APP可以自动适应上述的网络，一般来说，会优先使用WIFI或者有线以太网，移动网络因为要收费，不会首选使用。
基于springboot webSocket与harmonyos arkts实现的简单的聊天功能，以及上线通知功能及应用
智能体（Agent）是你在不同场景下的 AI 助手。自定义智能体后，你可以灵活配置提示词和工具集，快速完成复杂任务。在 AI 对话框右上角点击设置，选择智能体。点击+ 创建智能体。图片在配置面板中：（可选）上传智能体头像。输入智能体名称，例如：“Figma 助手”。（可选）填写提示词，示例：“根据用户提供的 Figma 链接，精准还原 UI 设计，生成响应式 HTML 前端页面代码。结构清晰，视觉
WebSocket 是一种网络通信协议，它实现了客户端（通常是浏览器）与服务器之间的**全双工、双向、长连接**的通信通道。它解决了传统 HTTP 协议在实时通信场景下的痛点：***HTTP 的短板**：HTTP 协议是**无状态、单向**的。客户端发起请求，服务器响应后连接就关闭。要实现实时数据推送（如聊天消息、实时行情），只能通过低效的“轮询”（客户端不断向服务器发送请求询问是否有新数据），这
论文名称：AGENTIC RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION: A SURVEY ON AGENTIC RAG论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.09136Github地址：https://github.com/asinghcsu/AgenticRAG-Survey论文摘要：Agentic RAG——赋予AI系统思考、规划与协作的革命性力量该综
本文详细解析了AI Agent与Workflow的区别，指出当问题复杂、不可完全穷举且需跨系统查证时应优先选择Agent框架。对比分析了AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI和AutoGen五大主流框架的特点与应用场景，并通过客服案例展示了Agent在动态规划、工具调用和决策方面的优势。为开发者提供了清晰的技术选型路径，帮助避开"分支爆炸"陷阱，高效构建智能Agent系统。
康奈尔大学团队提出PasoDoble框架，通过双模型对抗训练（Proposer生成难题，Solver解题），实现大语言模型在数学推理任务上的显著提升。该方法完全无监督，使Qwen3-1.7B和Qwen3-4B模型性能分别提升13和16个百分点。实验证明，这种类GAN训练范式能有效减少对外部监督的依赖，促进模型持续竞争与共同进化，为提升大模型推理能力提供了新思路。
Ploy3D 插件为 Unity 开发者提供了一套高性能、跨平台的 Web 界面支持方案，让前端生态的灵活性与 Unity 3D 的引擎实力良好结合。
1.宝塔环境如下:Nginx 1.20Tomcat 8MySQL 8.0Redis 72.放行端口如下：666660067007000（用作前端）7001（用作后端）3.宝塔数据库添加数据库旁边有个root密码修改，然后导入数据库数据库 用户名 fcim密码 fcim4.后端安装如下：后端文件server上传到opt目录5.启动命令如下：server目录下终端命令nohup java -jar f
WebSocket 诞生背景早期，很多网站为了实现推送技术，所用的技术都是轮询（也叫短轮询）。轮询是指由浏览器每隔一段时间向服务器发出 HTTP 请求，然后服务器返回最新的数据给客户端。 这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而 HTTP 请求与响应可能会包含较长的头部，其中真正有效的数据可能只是很小的一部分，所以这样会消耗很多带宽资源。比较新的轮询技术是 Come
DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，支持全流程自动化处理，包括数据准备、分析、建模、可视化和报告生成。它可处理多种数据源（结构化、半结构化、非结构化数据），完全开源并提供API接口。开发者可快速部署或基于其框架扩展自己的数据分析助手，适用于从编程小白到专业数据分析师的各类用户。
企业落地大模型智能运维面临数据安全、模型选型、团队技术能力等多重挑战。运维团队需掌握大模型相关知识、工具使用能力及场景拆解能力。智能运维核心在于数据质量与Agent执行，需统一数据格式与执行工具。企业应循序渐进，明确目标，解决数据孤岛问题，培养团队能力，逐步迭代优化运维体系，而非盲目跟进大模型应用。
本文介绍了YM310_X09模块AI开发板连接小智AI平台的实现方案。该方案通过WebSocket协议实现设备与服务器的通信，支持语音交互、新闻播报、设备控制等功能。系统采用音频服务模块处理语音数据流转发，并详细说明了连接流程：用户注册后绑定设备验证码即可使用。文档还提供了开源服务器参考和YOPEN SDK下载链接，包含小智AI源码实现（含音频处理、服务器通信等功能模块）。该开发板后续将增加语音唤
近年来，人工智能技术正以快速的发展重塑各行各业。大模型(LLM)的突破性进展，使得自然语言理解、生成与推理能力显著提升，AI不再局限于图像识别或推荐系统，而是逐步向复杂决策和自主执行演进。在这一背景下，“Data Agent”成为企业智能化升级的一个探索方向。
摘要 大模型技术在数据应用领域快速发展，但如何科学评估其效果成为行业难题。字节跳动数据平台构建了覆盖数据开发到应用全流程的Agent评测体系，提出"三层评测"框架：基础能力评测筛选合适模型，组件评测优化子模块性能，端到端评测验证业务效果。针对Text-to-SQL任务，创新性地提出执行正确性与语义相似度相结合的评估方法，解决了传统二元评估的局限性。该体系通过自动化评测算法和Ag
摘要： 多智能体协同（multi-agent collaboration）作为人工智能领域的重要研究方向，通过多个智能体的信息交互与策略协调解决复杂任务。随着大语言模型（LLM）的发展，多智能体协同在医疗、教育、软件开发等领域展现出巨大潜力。其核心特性包括自主性、适应性和群体交互性，关键技术涵盖协同决策、多智能体编排等。代表性框架如CAMEL、AutoGen和MetaGPT通过任务分解与角色分工提
摘要：本文深入探讨了大模型时代的“幻觉”问题，即AI生成看似合理但实际错误信息的现象。文章从技术角度分析幻觉的本质和成因，指出这是概率模型的固有特性而非缺陷。作者系统梳理了四种幻觉类型（事实型、逻辑型、指令执行型和语义理解型），并从训练数据、理解能力等维度解析其产生机制。针对产品落地，提出了RAG、模型微调、提示词工程等多维度解决方案，为AI产品经理提供了从场景定义到评估体系的完整治理框架。文章强
本文介绍了如何利用Qt和FFmpeg开发一个支持内存流数据解码的播放组件。传统的FFmpeg解码流程通常需要先打开一个音视频地址，但对于直接从内存流（如TCP/UDP接收的264/265裸流数据）进行解码的场景，常规方法不再适用。通过使用FFmpeg提供的AVIOContext和AVFifo接口，开发者可以处理内存流数据，并实现与常规解码流程相似的框架。具体实现中，通过AVFormatContex
WebSocket未出现之前，浏览器和服务器之间的通信是通过Web的poll技术进行通信，就是浏览器不停的对服务器主动发动请求，每发起一次新的HTTP请求，就是开启一次新的TCP链接，HTTP协议本身就是一种开销非常大的协议，所以这种方式效率低下。于是就出现了WebSocket协议。// 查询注册机列表});}, 1000);为了页面及时更新，会像服务器产生大量的请求，造成资源浪费。
也就是说使用listen函数监听连接请求，一旦有新的客户端连接，就可以触发。
electron开发入门教程，与避坑。从零开始一步一步编写代码直到打包生成electron安装程序electron 通信electron 打包websockit 通信
Electron + WebSocket 通信描述本文主要介绍了结合 Electron 和 node.js 进行 Websocket 通讯的一个简单例子。项目结构main.js：程序入口文件websocket.html：web视图websocket.js ：Websocket通讯脚本技术Node.js os 模块提供基本的系统操作函数。 ( 参考：Node.js 工具模块 )引入：var os =
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