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文章介绍了选择uni-app+Vue3+TS技术栈的原因，以及uViewPro组件库的丰富功能和核心优势，包括80+组件、多主题支持、游戏化学习机制等。该应用为开发者提供了鸿蒙跨平台开发的实践参考。
个性化不足：班级40+学生水平参差不齐，教师难以兼顾每一个人的学习进度；教师负担重：每天花费2-3小时批改作业、解答重复问题；互动性缺失：传统题库系统机械刷题，学生容易因“听不懂、没兴趣”放弃。现有教育AI工具要么停留在“电子题库”阶段（只给答案不给讲解），要么是“机械问答机”（无法结合教材上下文），更缺乏符合小学生认知习惯的多模态交互（语音、图片）。本文从教育场景痛点出发，拆解了AI教育智能体的
AI辅助编程的核心价值，是让开发者从“代码搬砖”回归“架构设计”。本文以CSDN Claude Code开发者创客大赛为契机，实战复盘如何仅通过自然语言交互，在45分钟内从零开发基于Python+Typer+Rich的**智能研报助手（DeepResearch-CLI）**。全程无手动查阅API文档，通过精准Prompt工程、AI自动化调试、一站式代码生成，实现传统开发耗时**缩减88%**；同时
本文系统阐述了AI智能体的评估方法论，重点分析了评估对智能体开发的重要性。文章详细介绍了评估的基本框架、不同智能体类型的评估策略（编码/研究/对话等）、三类评分器（代码/模型/人工）及其适用场景。作者提出评估应从能力测试和回归测试两个维度构建，强调评估体系与生产监控的协同作用，指出完善的评估能有效预防功能退化、指导产品优化并加速迭代进程。通过实际案例说明，合理的评估策略是智能体产品成功的关键保障。
Flutter for OpenHarmony构建全功能视差侧滑菜单系统：从动效设计到多页面导航的完整实践
2026年，浏览各大招聘平台不难发现一个核心变化：过去技术岗位招聘中，除了重点考察“能否独立搭建常规系统框架”“是否具备数据库存储优化能力”等核心硬技能，如今几乎所有技术岗都悄悄新增了“拥有大模型实际应用经验者优先”这一关键条件，甚至不少中小企业将其列为“隐性刚需”。
Flutter for OpenHarmony实现高性能流体粒子模拟：从物理引擎到交互式可视化
多智能体架构选型摘要：多智能体通过更高系统复杂度换取上下文隔离、并行化和流程可控性。核心选型原则包括：强控制权选Subagents（主-子架构），单Agent多专业选Skills，多阶段流程选Handoffs（状态驱动），多领域并行选Router（路由分发）。四种模式对比：Subagents适合集中编排但延迟高，Skills轻量但易上下文污染，Handoffs流程可控但状态管理复杂，Router并
大多数API采用对话范式，请求包括提示或消息历史，响应提供生成内容及元数据如令牌使用。OpenAI格式已成为事实标准，OpenRouter和DeepSeek明确兼容——只需更换基URL即可在OpenAI SDK中使用。Claude和Gemini使用类似数组结构处理消息/内容，但添加独特字段用于工具或媒体。Grok与OpenAI Responses类似，强调结构化输出。Codex代表旧式非聊天完成，
随着AI技术的飞速迭代，AI编程工具已成为程序员提升效率、降低开发门槛的核心利器，无论是新手入门还是资深开发者进阶，都能找到适配的工具。今天就为大家盘点2026年最值得入手的AI编程工具，全程干货无废话，按需挑选即可，直接进入工具推荐排行模块。
LangGraph：图式工作流引擎助力复杂智能体系统开发 LangGraph是LangChain生态中专门用于构建复杂智能体系统的核心库，通过图结构编排大模型、工具和智能体的执行逻辑。相比LangChain的基础链，LangGraph支持分支、循环、多节点交互和状态持久化等复杂场景，具备以下核心优势： 图式编排：节点和边直观定义流程，提升可读性 状态管理：全局状态池支持所有节点读写数据 循环/分支
摘要：微软"高级粘贴"功能转向本地AI驱动，标志着办公AI进入"隐私与效率并重"的2.0时代。本地AI解决了云端模式的三大痛点：延迟问题、合规风险和算力限制，通过即时响应、数据安全和成本控制重构办公场景。技术实现需轻量化模型、高效推理引擎和场景化适配，未来将向混合智能、自适应模型和垂直场景方向发展。本地AI正从技术炫技转向解决实际问题，成为企业数字化转型的必
数字经济时代-国研政情·经济信息智库：算力发展向何处去？
Google Cloud Next 2025大会震撼召开，Gemini 2.5 Flash模型、Vertex AI工具升级、Agent2Agent协议创新、Ironwood TPU算力突破，谷歌AI全家桶全面落地。本文深度解析四大技术亮点，探讨AI如何赋能千行百业，带你一文看懂谷歌AI战略布局与未来趋势。想了解AI技术最新动态？快来阅读！
大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业企业动态华为声明：“华为将发射1万枚6G移动低轨卫星”纯属造谣10月23日，华为集团官方账号发布声明表示，“网传‘华为将发射1万枚6G移动低轨卫星’纯属造谣，造谣者毫无根据，无事生非，在多个平台、账号推送相同信息扩散，请勿信勿传，果断举报。”科大讯飞联合华为打造算力底座“飞星一号”，对标GPT-4开启更大规模训练10月24日消息，科大讯飞董事长刘庆.
模型擅长浏览文件系统。当工具以代码形式呈现在文件系统中时，模型可以按需读取，而不是一次性加载所有定义。另一种做法是在服务端增加第一层：只返回工具名称第二层：返回名称 + 描述第三层：返回完整定义智能体可以根据任务需要选择合适的层级，既省上下文，又能高效找到工具。MCP 为智能体提供了连接万物的基础协议。但当连接的服务和工具越来越多，工具定义和中间结果会消耗大量 Token，拖慢智能体效率。虽然"上
Matlab实现基于卷积-支持向量机（CNN-SVM）的多输入单输出回归预测1.CNN结合SVM做多输入单输出回归预测，输入7个特征，输出单个变量，代码内注释详细替换数据就可以使用2.运行环境Matlab2018b及以上；3.MainCNN_SVR.m为主文件，data为数据；4.所有程序经过验证，保证运行5.此为程序价格，不包含讲解服务注意：数据和文件放在一个文件夹运行。
是一个由微软开发的轻量级Python实用程序，旨在将各种文件和办公文档转换为Markdown格式。它不仅仅是一个简单的文本提取工具，更专注于在转换过程中保留文档的关键结构，如标题、列表、表格和链接等。凭借高达86,098的GitHub星标，以及对AutoGenLangChain等热门AI框架的支持，MarkItDown无疑是LLM时代文档预处理的明星项目。它与传统的文本提取工具（如textract
一篇文章带你读懂 Azure AI 有哪些服务
当我们谈论“与AI对话”时，提示工程（Prompt Engineering）是藏在背后的“翻译官”——它将人类的需求转化为AI能理解的语言，又将AI的输出解码为人类能接受的结果。2024年，随着大语言模型（如GPT-4、通义千问、混元大模型）的普及，“提示工程架构师”已成为大厂技术团队的核心角色之一。本文将拆解2024年提示工程架构师的技术路线图，结合阿里、腾讯、字节等大厂的实践经验，从“核心能力
Agent Skills工作流是一种连接AI智能体与具体能力的架构模式，包含Agent Core、Skill Registry、Execution Engine和Skill Implementations四个核心层次。文章详细介绍了Agent和Skill的接口设计、技能调用流程、基础技能实现、Agent交互机制以及多Agent协作方式，并通过智能数据分析系统实战案例展示了完整应用。最后还提供了生产
Clawdbot是一款突破性的AI Agent应用，通过Gateway、Agent、Skills和Memory四大组件架构，使AI从被动"聊伴"进化为能直接操作系统的智能执行主体。它打破AI与现实操作间的壁垒，能自主理解高层意图并拆解执行复杂任务，标志着AI产品形态向"系统级Agent平台"跃迁，为AI应用开发开辟新路径，也为投资者提供了垂直应用、模型算力和硬件芯片三大产业链布局机会。
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。
文章详解了大模型应用开发中的提示词工程和RAG技术。提示词分为用户提示词和系统提示词，包含身份设定、背景设定、参考资料等要素。RAG技术解决了提示词长度限制和性能下降问题，通过构建知识库实现检索增强生成。文章还分享了RAG高级技巧，包括双向奔赴、场景理解、技术理解以及不同类型知识库的处理方法，帮助开发者优化AI应用性能。
在AI智能体时代，CPU从GPU的配角转变为系统瓶颈，英伟达等巨头正大幅提升CPU核心数并开放对x86 CPU的支持。Agent时代下，CPU因应用调度压力、高并发工具调用和沙箱隔离开销需求激增，且更适合执行分支类任务。CPU搭配大容量内存成为承载KV Cache的主流架构选择，导致服务器CPU供不应求，价格上调10-15%。这一趋势为AI开发者带来新的架构挑战与机遇。
大模型驱动的"AI原生"时代已全面来临，2026年软件行业将迎来规模化落地与价值务实化的关键一年。成功将属于那些能深刻理解"AI原生"本质、深耕垂直行业痛点、提供安全可靠、开箱即用且能明确衡量投资回报的解决方案提供商。企业需从"AI外挂"转型为"AI原生"，投资数据治理，拥抱智能体与多智能体系统，同时注重生态融合与安全治理，才能在这场堪比工业革命的范式转型中脱颖而出。
《新手PPT制作实用工具指南》针对PPT初学者常见的排版混乱、配色不当、效率低下等问题，系统介绍了五类高效工具：1）AI智能型（百度文库、AiPPT）可自动生成内容框架；2）传统全能型（PowerPoint、WPS）提供专业功能；3）高效模板型（PPT模板大全）含丰富场景化模板；4）创意设计型（哒咔办公）支持个性化设计；5）移动便捷型适配碎片化创作。建议新手根据使用场景选择1-2款工具，从模板入手
本文详细介绍了Linux系统中mkfs命令的功能与使用方法，包括创建ext4、XFS、VFAT等多种文件系统的基本操作，以及设置块大小、检查坏块、强制格式化等高级参数配置。文章还提供了脚本集成、RAID/LVM设备处理等实用技巧，并针对不同使用场景推荐了合适的文件系统类型选择建议。通过清晰的参数表格和示例代码，帮助系统管理员和高级用户掌握磁盘格式化的核心技能，确保存储设备的高效管理与使用。
本指南将深入探讨当前最优秀的 11 个 AI Agent 框架，比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景，帮助您为下一个项目做出明智的决定。
AI售后机器人的意图误判问题，本质是通用大模型的垂直领域适配不足，解决的核心是“上下文感知+领域语料微调+低算力优化”的组合方案。掌金科技的落地实践证明，通过工程化手段优化大模型的领域适配能力，能够有效提升AI交互系统的实用性。未来，大模型落地智能交互系统的发展方向包括：多模态融合：结合用户上传的故障图片、语音语调等信息，进一步提升意图识别准确率；联邦学习：在保护用户隐私的前提下，跨企业共享领域语
本文深度拆解传统LLM到大模型AI Agent的完整进化路径，通俗揭秘Agent依托感知、推理、记忆、执行四大核心系统，实现自主任务闭环的底层逻辑，避开小白易混淆的知识点。文中清晰界定Agent与工作流的本质差异，详解多模态感知、任务分解、反思机制等关键技术，以及多Agent协作的核心模式与实操价值。
通过机器学习分析历史攻击数据，提前识别未公开漏洞（如JWT篡改、OAuth2.0逻辑缺陷），误报率降低60%。：利用GAN网络构造高杀伤力畸形数据包（如SQL注入变体、超长payload），漏洞检出率提升40%。：以YAML定义API访问控制规则（如RBAC、IP白名单），自动生成渗透测试用例。：当API发生字段变更时，AI自动修复80%安全测试用例，维护效率提升10倍。：量化安全漏洞导致的资源损
LangChain提示词模板解决了LLM应用开发中的两大挑战：复杂输入组合和代码复用。文章详细介绍了四种核心包装器：基础PromptTemplate、支持消息列表的ChatPromptTemplate、支持动态示例的FewShotPromptTemplate，以及用于组合多个子模板的PipelinePromptTemplate。通过这些工具，开发者可以将提示词从"一段文本"提升为"可管理、可组合、
AI领域正经历从单一感知到多模态认知的变革，视觉语言模型（VLM）与AI智能体的融合成为关键趋势。本文探讨了如何构建具备视觉感知能力的智能体系统，通过三层架构实现"感知-决策-执行"闭环：视觉感知层（VLM负责图像理解）、决策规划层（LLM进行推理规划）和动作执行层（工具调用）。重点分析了2025年主流VLM性能对比，并提供了工业质检等实战案例。文章还提出了异步视觉-动作协调、
文章详细解析了AI领域中RAG与智能体两种架构的技术原理、差异与应用场景。RAG作为知识增强器，专注于提供精准可靠的答案；智能体作为自主决策者，能执行复杂任务。文章通过"高级研究员vs智能工具库"的比喻，帮助读者理解两者的关系，并提供了基于场景的架构选择指南，包括两者融合的Agentic RAG架构，帮助开发者根据实际需求做出最合适的技术选择。
文章深入分析AI Agent如何重塑互联网生态，指出竞争焦点已从单点能力转向生态完整性。AI Agent将改变用户交互方式，使流量分配从"App界面"转向"Agent对话"。三大机会：生态完整平台将成为新入口，工具类App可能被头部平台并购，广告预算或从工具类向文娱类回流。开发者需理解生态争夺逻辑，把握AI Agent时代的流量红利与开发新机遇。
Base64编码工具展示了如何在Flutter应用中实现数据转换功能。通过支持编码和解码两种模式，我们为用户提供了一个完整的Base64转换解决方案。做到这里其实就已经能用了。输入清理trim()+ 必要的空白处理，减少“明明是对的但解不开”的挫败感。模式切换：编码/解码一键切换，别让用户来回删内容。结果去向：短内容复制，长内容保存到文件，工具会更像“项目里真的会有人用”。欢迎加入开源鸿蒙跨平台社
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谷歌 CEO Sundar Pichai 在 2025 年 4 月的财报会上也曾表示，AI 编写了超过 30% 的新代码，比半年前的 25% 又涨了一截。今年 1 月 7 日，Claude 干脆成了 Microsoft 365 Copilot 的默认模型，自动启用，除非管理员主动关闭。过去 30 天，他提交了 259 个 PR、497 次 commits，添加了 4 万行代码，删除了 3.8 万行
软著申请全流程保姆级教程：从注册账号到拿证5个步骤详解。包含源代码格式要求、说明书内容结构、申请表填写技巧，附AI材料生成工具推荐。
Libvio.link的反爬体系代表了当前动态网站的典型防御水平，其核心难点在于前端环境真实性验证与行为模式识别。未来对抗将更依赖AI驱动的动态模拟技术（如基于强化学习的行为生成）与去中心化爬取网络（如P2P节点池）。作为开发者，需在技术突破与合规采集间寻求平衡——建议通过官方API申请数据访问权限，或采用"低频率+模拟人类行为"的温和抓取策略。毕竟，可持续的数据获取能力，远比一次性的技术突破更具
当我们谈论AI时，常听到“AI将取代人类”的焦虑。AI不是人类的对手，而是“超级助手”。这种“人机协作”的模式被称为“增强智能（Augmented Intelligence）”，它与“AI原生应用（AI-Native Applications）”的结合，正在重新定义软件的设计逻辑和用户体验。本文将聚焦这一技术组合的核心原理、典型应用及未来5-10年的发展方向。用“医生看片”的故事引出增强智能与AI
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九章云极普惠算力
