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本文将带你探索一条“奇迹之路”：如何借助AI技术，将传统依赖人工的“需求→架构”转化过程，升级为自动化映射流程。我们会从需求结构化、规则库设计、AI映射模型构建，到自动化文档生成，一步步揭开AI驱动需求到架构映射的神秘面纱。本文从“需求结构化→规则库设计→AI映射模型→文档可视化→验证优化”五个步骤，构建了需求到架构的自动化映射流程。核心是将“人工经验”（规则库）与“AI能力”（NLP+大模型）结
如果你有以上任何一个困扰，那么你需要一个对标账号拆解的智能体，帮助你系统地分析对标账号，让创作少走弯路。
本文详细介绍了大模型微调技术，阐述了如何通过微调让通用模型适应垂直领域需求。文章系统讲解了微调流程、LLaMA-Factory工具的核心功能与特点，并提供了从环境搭建、数据准备到模型训练、测试的完整实战指南。LLaMA-Factory凭借其多模型兼容、可视化操作和高效训练性能，成为开发者快速实现大模型定制化的理想选择，帮助开发者以最低成本和最高效率搭建专属AI模型。
Chrome MCP Server（全称）是一个开源的Chrome浏览器自动化框架，它通过 AI 能力（如自然语言理解、元素智能识别）降低了浏览器自动化的门槛，让开发者或非技术人员可以更轻松地实现网页操作自动化（如表单填写、数据爬取、页面测试等）。它允许 AI 助手（如 Claude）直接操控浏览器，实现自动化操作、内容分析和语义搜索等功能。支持 20+ 种工具，包括截图、网络监控、书签管理、浏览
什么是Agentic AI？它与传统AI的核心区别是什么？通过以上5步，Agentic AI完成了从“需求解析”到“综述撰写”的全流程任务。以下是用Mermaid绘制的闭环工作流流程图graph TDA[用户需求输入] --> B[Agent解析需求（多轮追问）]B --> C[调用学术数据库API检索文献]C --> D[获取初始文献列表]D --> E[Agent筛选文献（质量+相关性评估）]
虽然目前BMAD方法论主要是一个思维框架，指导开发人员进行系统性、结构化的重构工作，但随着人工智能和自动化技术的发展，我们有理由相信，在未来的“昆仑镜系统”（一个设想中的高级开发协作平台）中，BMAD方法论将能够被更深度地集成和自动化，从而实现更智能、更高效的开发体验。当BMAD的思维架构如同一个经验丰富的指挥家，精准地指导着每个阶段的目标和方法时，各种自动化工具则如同训练有素的乐手，在各自的领域
Ansible是一个开源的自动化运维工具，它使用YAML语言编写Playbook，通过SSH协议与目标服务器通信，实现配置管理、应用部署、任务自动化等功能。使用YAML语言编写Playbook，语法简洁易懂。不需要再目标服务器上安装任何Agent，通过SSH协议进行通信。即使多次执行同一个Playbook，结果也是相同的。提供了丰富的模块，可以完成各种任务。使用SSH协议进行通信，保证安全性。Fa
通过"Window" > "Show View" > "Other" > "Android" > "LogCat"查看详细日志。在Eclipse的"Window" > "Preferences" > "Android"中指定SDK路径。在Eclipse中安装ADT插件是进行Android开发的基础。通过Eclipse的"Help" > "Install New Software"添加ADT更新站点
文章探讨了企业智能体的多层次应用模式，包括平台化服务、加盟商生态和营销Agent解决方案。实施策略强调从痛点出发、小步快跑、开源优先和跨部门试点，避免同质化陷阱。智能体火热源于大模型成本降低和AI时代开启，未来将形成个人、企业、社会与国家智能体融合协作的生态体系。
智能体技术落地面临多工具调用、结果整合与决策优化等核心挑战。本文探讨了基于LLM+Tools的智能体系统如何结合业务场景，分析了单/多智能体模式的选择依据，并指出Langgraph框架下多工具并行调用的整合难题。文中还提供了大模型学习资源，包括路线图、实战案例和权威书籍，帮助开发者系统掌握智能体技术。由清华大学-加州理工双料博士领衔整理的资料，为零基础学习者提供了从入门到进阶的完整路径，助力应对A
今天小编给大家分享一些数据可视化的干货，让大家面对繁杂的数据时不再头秃！话不多说，开始吧其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦，因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。Matplotlib：基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时，matplotl
文章目录第04页题面如下：题解如下：D1011.cD1012.cD1013.cD1014.cD1015.cD1016.cD1017.cD1018.cD1019.cD1020.c第04页题面如下：题解如下：D1011.c原文件#include<stdio.h>int main(void){int i = 0, j = 0, n;printf("\ninput numbers:");sca
多说无益，先上传送门：文皮皮这款文章统计工具，同时具备文章摘要、字数统计、字频统计、词频统计、单词统计、数字统计、文本数字求和、总结文章中心思想的功能。可以说是一款简化的自然语言处理工具了。对了从事新闻行业、自媒体行业、写报告的工作人员来说，的确是一款不可多得的免费工具。分析时间非常的短，10万字只需要40秒，例如《十四五规划》全文63000+字，只要31秒就能出结果。...
点击红色标注，出现的窗口就是表格了。你可以把这部件理解为excel表格，然后你可以使用其他组件往表格中的某一列插入数据。点击添加可以为这表格的表头添加一个属性。如果你熟悉数据库的话，这个添加就是往表中添加属性字段。
但是当我们使用s构成传递函数的时候，s不再是一个普通的symvar，而是一个tf类型的变量，“tf”在matlab中表示传递函数模型，进一步说，由s构成的传递函数G(s)，就不能直接使用ilaplace（）进行反变换，需要将s变成symvar之后，才能将G(s)变成G(t).这句话的大概意思就是ilaplace（F）返回的是F的拉氏反变换，默认F是s构成的函数，返回值用t来构成，如果F中不含有s，
介绍 在涉及GradientCrescent强化学习基础的文章中，我们研究了基于模型和基于样本的强化学习方法。 简而言之，前一类的特征是需要了解所有可能状态转换的完整概率分布，并且可以通过马尔可夫决策过程来举例说明。 相反，基于样本的学习方法只需要通过反复观察即可确定状态值，而无需进行转换动力学。 在这一领域中，我们涵盖了蒙特卡洛和时序差分学习。 简而言之，可以用状态值更新的频率将两者分开：
文章目录第06页题面如下：题解如下：D1033.cD1034.cD1035.cD1036.cD1037.cD1038.cD1039.cD1040.cD1041.cD1042.c第06页题面如下：题解如下：D1033.c原文件/* 排序字符串，若输入：this test terminal，以下程序的输出结果为：terminaltestthis*/#include<stdio.h>#inc
《A hybrid approach for dynamic routing planning in an automated assembly shop》Robotic and Computer-Integrated Manufacturing/20101 摘要动态作业车间作业的高度动荡环境影响着车间布局以及制造作业。由于布局变化的动态特性，在重新配置车间布局时，除了考虑材料处理和机器搬迁的成本
自动化部署的开源知识管理工具
本文介绍了一个自动化接口测试框架的实现方案。该框架通过解析Swagger/OpenAPI文档自动生成测试脚本，主要包含以下组件：1. 核心工具类：包括HTTP请求封装、数据加载器、JSON响应验证器（支持键值存在性检查、值匹配、范围比较等12种断言方法）和日志记录工具；2. 自动化脚本生成器：通过解析API文档自动生成测试用例或API调用模块；3. 测试执行体系：基于Pytest框架，包含配置文件
1.背景介绍智能家居和家居自动化技术已经成为现代生活中不可或缺的一部分，它们为人们提供了更舒适、更安全、更节能的生活环境。随着计算能力的提高和数据量的增加，深度学习技术在智能家居和家居自动化领域也逐渐成为主流。本文将从深度强化学习的角度探讨其在智能家居和家居自动化领域的应用，并分析其优缺点以及未来的发展趋势和挑战。2.核心概念与联系深度强化学习是一种基于深度学习的强化学习技术，它通过在...
1.背景介绍随着数据的爆炸增长，人类社会生产的数据量已经超过了人类的创造作品。这些数据包含了关于人类的各种行为、需求和喜好的丰富信息。为了更好地理解这些信息，我们需要对这些数据进行分类和整理。这就是数据分类的重要性。数据分类是指将数据划分为不同类别的过程。这有助于我们更好地理解数据，并从中抽取有价值的信息。数据分类可以根据不同的标准进行划分，例如：类别、属性、关系等。数据分类是数据挖掘中的...
《基于深度强化学习的组合优化研究进展》论文阅读总结
强化学习是一类基于数据驱动的自主决策算法，它通过与环境的交互来学习策略，以最大化某种长期回报为目标。这种算法不依赖于精确的系统模型，而是通过试错和奖励信号来优化行为，因此非常适合模型未知或高度复杂的场景。
今天，我将从技术架构师的视角，为你揭示一种将设计工作“工业化”的强大方法。我们将把设计师最熟悉的 Adobe Photoshop 从一个单纯的创意工具，转变为一个可通过代码驱动的、可编程的图像处理引擎。核心技术，就是利用其内置的 ExtendScript (JavaScript)，结合外部数据源，实现全自动化的图像批量生成。
利用强化学习技术实现游戏自动化测试用例的智能生成是一种创新的方法，它可以通过训练智能测试代理来模拟玩家的行为，并根据游戏的反馈信息不断调整测试策略，以生成更加有效的测试用例。
有许多算法可以用于实现自动化设备的自动控制和自动调节，以下是一些常用的机器学习算法：支持向量机 (SVM)决策树 (Decision Tree)随机森林 (Random Forest)神经网络 (Artificial Neural Network)K近邻 (K-Nearest Neighbors)贝叶斯网络 (Bayesian Network)集成学习 (Ensemble Lear...
未来，我们需要进一步探索和改进强化学习算法在自动化交通系统中的应用和效果评估方法，以推动智能交通技术的发展和应用。通过构建交通流模型和交通信号灯控制模型，可以对强化学习算法进行测试和比较，以评估其在交通流优化和路网控制等方面的效果。例如，在具有一定实际交通流量的路口或路段上，进行强化学习算法的测试和比较，以评估其在实际交通管理中的效果。在未来，数据共享将成为自动化交通系统中的一个重要趋势。例如，通
瞧，接口自动化框架就这么搭好啦！是不是没有想象中那么难？有了这个框架，以后再做接口测试，就可以放心交给小助手，自己去喝杯咖啡，坐等结果就好啦。快去试试，让自己的测试工作轻松起来吧！
1.背景介绍强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它旨在让智能体(如机器人)通过与环境的互动学习，以达到最大化奖励的目标。在过去的几年里，强化学习取得了显著的进展，成功应用于许多领域，包括游戏、机器人控制、自动驾驶等。然而，构建强化学习环境是一个复杂且时间消耗的过程，需要专业知识和大量的人力资源。因此，自动化构建强化学习环境变得至关重要。在本文...
本研究验证了扩展长短期记忆网络（xLSTM）与深度强化学习（DRL）融合在自动化股票交易场景中的应用潜力。实验表明，相较于传统LSTM架构，xLSTM在性能表现上实现了显著提升，有效克服了原始LSTM的局限性。
学习如何使用Proxy构建一个 Pop Mart 隐藏盒子抢购机器人。本指南涵盖了使用 Python + Playwright 的逐步自动化、代理集成，以及超越炒家获取稀有收藏品的策略。
return exception # 已是自定义异常，直接返回# 把 Python 内置异常（如 ValueError、TimeoutError）转成自定义格式作用框架中可能抛出 Python 内置异常（如KeyError），此方法将其统一转为格式，保证异常处理逻辑一致。# 收集断言失败的上下文（如哪个方法的断言错了）context_info = UIAutoBaseException.get_c
大约在生成进度25–30%时，图像开始具有独特的视觉风格。野马的颜色区分开来，可能有深棕或黑色，阳光在它们身上闪耀，蹄下尘土飞扬。山体呈现更丰富的色彩：岩石、森林、甚至雪顶等。天空可能有几缕云彩。此阶段的任务是细化。
强化学习经典算法理解以及常存在的误区问题
【NeurIPS 2019】Envelope Q-Learning，在Q更新中使用凸包络提升多目标优化效率：该算法利用凸包思想，避免传统方法对每个偏好单独训练的不可扩展性问题，并提供了理论收敛性证明。同时，算法设计了偏好适应机制，仅需少量样本即可推断隐藏偏好并快速调整策略。实验在四个复杂任务（Deep Sea Treasure、Fruit Tree Navigation、对话系统和Super Ma
1.背景介绍深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是一种人工智能技术，它结合了深度学习和强化学习，具有很强的学习能力和泛化能力。在过去的几年里，DRL已经取得了很大的成功，应用于游戏、机器人、自动驾驶等领域。近年来，DRL也开始应用于生产线自动化，为生产线创造了更高效、更智能的解决方案。生产线自动化是制造业的核心，其主要目标是提高生产效率、降低成本...
Cedar是一种新型授权策略语言，被某机构的验证权限服务和验证访问托管服务所采用。开发者可以使用Cedar编写策略，为其应用程序指定细粒度权限。应用程序通过调用Cedar的授权引擎来授权访问请求。由于Cedar策略独立于应用程序代码，因此可以独立编写、更新、分析和审计。
最近数据分析越来越火，身边不少人跳入这个行业，我也经常在网上看到许多小伙伴提出很多这样的困惑：开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有哪些？可以练手做项目的数据库去哪里找？好用的爬虫工具又有哪些？网上看了很多文章，依然杂乱无章，有系统性的资料推荐吗？我当时学数据分析也有同样的苦恼，资料看了一大堆，总是一知半解，没有老师时时给你解答问题
robotframework数据处理相关关键字，包含字符串切割、字典取值、列表取值、布尔值转换
在PLC控制的工业设备中，温度、电流和电压数据关系到设备运行的安全稳定，通过监控这些数据可以对设备运行状态进行判断、报警、管控及维护。对此，物通博联推出低成本、高效率的PLC物联网解决方案，实现多种PLC的协议解析、数据采集、边缘计算，并通过5G/4G/WIFI/以太网等方式上传到云平台或触摸屏上位机，进而实现远程远程监控、PLC故障报警、PLC远程维护等功能，保证设备运行稳定，维护生产秩序。3、
阿里云推出官方MCPServer工具alibaba-cloud-ops-mcp-server，实现AI与云服务的智能连接。该工具基于MCP协议，可将自然语言指令转换为阿里云OpenAPI调用，支持查询ECS实例、VPC等资源信息，并生成自动化运维报告。使用需配置阿里云AccessKey权限，建议采用只读账号并明确指定资源区域，以优化查询效率。实测显示，该工具能准确响应“查询深圳地区ECS实例”指令
这里使用了两个ＳＵＭＩＦ函数做想减提取出来了我们想要的区间的数据，之后只需填写其他Ｍ列的条件，然后按住Ｎ列那个单元格直接往下拖就会全部按照这个方式处理接下来的数据。可以修改Ｍ列中的判断条件和Ｎ列当中的处理方法使之适用于自己的任务哦！以下代码为遍历判断第一列的日期是否为同一个月，若为同一个月的话，则将第二列的数据相加，其中Ｍ列写了判断条件，显示为Ｊａｎ－２３，其实点击时的格式为。点击图例项中系列的+
解锁自动化浏览器潜能，赋能工作效率，让复杂任务变得简单-
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
Python的第三方Pandas库是数据处理和分析中的利器，其强大的功能可以帮助我们轻松地对Excel表格进行自动化操作。接下来，我们将介绍九个用Pandas库操作Excel的编程例子，并且每个例子都会涉及不同的知识点，确保全面掌握这个主题。
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种表示实体、关系和实例的数据结构，它可以帮助人工智能系统理解和推理复杂的语义关系。知识图谱的构建是一个复杂的任务，涉及到大量的数据收集、预处理、提取、整合和推理。在过去的几年里，知识图谱的构建方法主要分为两类：自动化方法和手工标注方法。本文将详细介绍这两种方法的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。1.1 自动化...
超声波无损检测是无损检测技术的重要手段之一，由于其信号的高频特性，需要采用高速数据采集设备来采集、记录、分析和处理。某客户需要使用超声波对钢材进行无损检测，由于声波在钢材中的传播速度很高，(纵波CL的传播速度为5900米/秒，横波CS的传播速度为3230米/秒)，因此回波的时间非常短。在实际测试中往往需要更高的采样频率来实现波形还原。在分析了客户的需求后，我们在系统中使用阿尔泰科技的PCIe85
每天给你送来NLP技术干货！编辑：AI算法小喵写在前面文本是参加2020CCKS评测 基于本体的金融知识图谱自动化构建技术之后的一篇总结博客，笔者查阅了大量文献，并做了大量采用深度学习模型的实验，但最终提交时效果最好的方法还是规则匹配。文本中总结了笔者在最终提交时所使用的方案，以及在参加评测过程中所尝试的各种实验，另外还有评测结束后还没有来得及实现的一些想法。1. 评测任务介绍1.1 介绍金融研.
接口自动化测试中的数据处理配置文件数据的准备和记录与数据库交互进行数据替换Context环境管理方式正则日志处理配置文件采用 yaml 作为配置文件，将一些重要的配置数据，如 数据库配置、host配置、相应权限的账号数据 放到 yaml文件中conf.yamldb_info:dbname: swiperhost: 192.168.0.103port: 3306user: bobopwd: hh12
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