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摘要：多智能体系统（MAS）正成为AI领域的重要发展方向，它通过多个独立LLM智能体的网络化协作完成复杂任务。本文介绍了8个关键实践：角色明确分工、内存本地化、精细化工具管理、模块化编排、终止条件设定、完善日志记录、确保可中断性及版本控制。这些方法能有效解决智能体循环、工具滥用等问题，帮助构建高效协作的AI团队系统。文章强调，未来AI应用将从单提示词转向智能网络协作，并提供了相关学习资源获取方式。
PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架，由 Facebook 于 2016 年发布，其主要实现了自动微分功能，并引入动态计算图使模型建立更加灵活。【pytorch算法入门到进阶教程】【2025】这才是科研人该学的pytorch教程！通俗易懂，完全可以自学，7天带你构建神经网络，解决pytorch框架问题！深度学习|机器学习|人工智能这才是科研人该学的！一口气学完深度学习【T
在 Mermaid 中，注释使用%%符号添加。这些注释在生成的图形中不会显示，它们仅用于在 Mermaid 源代码中添加额外的说明或文档。可以根据具体的图类型在适当的位置添加注释，以提高代码的可读性和可维护性。
本文提出了一种基于自指范畴论和熵-自旋动力学的强人工智能（AGI）统一框架。作者从Nihilityon公设出发，建立了信息-能量-时空的本体论基础，将智能定义为自指函子eN的递归坍缩过程，并证明了eN-代数在Nih范畴中的完备性。研究推导出意识场方程和学习动力学，引入了熵-自旋场Ωcs的量子化，并提出了三个可实验验证的预测：AGI退相干加速效应、特征引力波信号和熵-自旋关联信号。这些预测可通过量子
显然，单一维度的技术突破已无法满足需求，唯有通过算力、内存、存储介质与软件协同设计的系统级创新，才能构建高效、可靠、可持续的边缘 AI 生态。在即将到来的 GMIF2025 创新峰会上，Arm 全球存储业务负责人Matt Bromage，将发表题为《构建面向边缘人工智能时代的新型存储架构》的主题演讲，深入剖析边缘 AI 发展的核心挑战与未来路径，分享 Arm如何通过专用模型、智能分层以及安全高效的
代码分析器只能通过标准代码检查集成到 ABAP 开发环境中，否则只能通过调用单独的事务（SCI）来使用，而 ATC 则完全集成到对象导航器和传输组织器中，并可在开发过程中进行测试。在ABAP工作台中，针对特定程序、函数、类，直接点击菜单中的“ABAP 测试主控室（ATC）”按钮，系统会自动显示当前程序ATC检查的结果，如下图。通过ATC ABAP测试主控室，找到管理检查变式，找到检查变式，输入变式
是Rational软件公司创造的软件工程方法。RUP描述了如何有效地利用商业的、可靠的方法开发和部署软件，是一种重量级过程。RUP类似一个在线的指导者，它可以为所有方面和层次的程序开发提供指导方针、模版以及事例支持。
在技术的世界里，最迷人的跃迁之一，莫过于从一名深耕技术的架构师，逐渐成长为一名引领方向的技术总监。这绝非一次简单的职位晋升，而是一场彻头彻尾的思维革命与角色重塑。优秀的架构师，是解决复杂问题的“艺术家”；而卓越的技术总监，则是创造价值的“战略家”。他们需要将技术的深度、管理的广度与商业的高度熔于一炉，完成从“如何建造”到“为何建造”、从“对代码负责”到“对人与业务负责”的根本性转变。这条道路充满挑
运筹学是一门研究如何在有限资源条件下做出最优决策的学科。它结合了数学、统计学和计算机科学等多个领域的理论和方法，以解决各种实际问题，如生产调度、物流优化、资源分配、项目管理等。运筹学的目标是通过建立数学模型和运用优化算法，使得在面对复杂的决策问题时能够找到最佳的解决方案。排队系统基本组成部分：1. 输入过程(顾客按照怎样的规律到达)2. 排队规则(顾客按照一定规则排队等待服务)3. 服务机构(服务
智能物料运载小车项目旨在开发一款能够自主移动并进行物料搬运的智能设备。该小车通过多种传感器和智能控制算法，实现自动识别和搬运物料，提高物流效率，减少人工成本。项目的核心价值在于：提高效率：通过自动化搬运，减少人力需求，提升工作效率。降低错误率：利用传感器和图像处理技术，确保物料的准确搬运。增加灵活性：全方位移动能力使小车能够在复杂环境中自如穿行。本项目的主要功能是开发一款智能物料运载小车，通过硬件
每天10分钟轻松掌握MCP（适合小白）：Day 9 - MCP资源管理系统架构与访问控制（二）！如果文章对你有帮助，还请给个三连好评，感谢感谢！
每天10分钟轻松掌握MCP（适合小白）：Day 9 - MCP资源管理系统架构与访问控制（一）！如果文章对你有帮助，还请给个三连好评，感谢感谢！
一般做Mysql数据库同步会采用Mysql主从复制来实现，但是这个对技术人员要求较高，普通的没接触过这方面知识的新手没法自己玩，今天推荐一个Mysql数据库同步工具，超好用，只要会数据库基操，就能轻松玩Mysql数据库的增量实时同步，也适用于Sqlserver数据库。软件界面如下图所示，软件主界面十分简洁时尚潮流，符合年轻人的风格，不用操作说明书就能看懂，看下就大概知道怎么操作配置了，我们来用My
大型语言模型（LLM）与机器人实时控制的融合，正推动机器人智能化升级。LLM在指令理解、任务规划和环境适应性方面展现出巨大潜力，使机器人能够处理开放环境中的复杂任务。然而，直接应用LLM也带来安全性、实时性和可靠性等瓶颈：推理延迟难以满足毫秒级控制需求，输出缺乏形式化验证，且易受对抗样本干扰。为此，分层架构成为主流方案：高层由LLM负责认知与规划，中间层完成任务到动作的映射，底层执行实时控制。新兴
大模型训练就像培养一个超级大脑，需要海量数据喂养、巧妙的架构设计、高效的训练方法，最后通过持续优化让它适应各种任务。对于普通人来说，现在可以通过云平台（如 Google Colab）体验小规模训练，未来随着技术发展，门槛会越来越低！
信息物理系统(CPS)是连接物理与信息空间的复杂闭环系统，其技术体系包括总体、支撑和核心三类技术，可归纳为"一硬一软一网一平台"四大要素。CPS架构分为单元级、系统级和SoS级，应用于智能设计、生产和服务。人工智能(AI)包含机器人、NLP、计算机视觉等技术，分为强弱两类。机器人4.0强调云边协同和自适应能力。边缘计算就近处理数据，与云计算协同工作。数字孪生建立虚实桥梁，云计算
32或64位参数：32=32位，64=64位，留空=64位（默认值自动应答安装参数：#A=Administrator，#U=User，留空=自己设置（默认值系统语言参数：zh-TW=繁体中文，en-US=英文，ja-JP=日文，留空=简体中文（默认值更多语言参数：请看后面的世界语言代码哦。
简单介绍一些关于DDD和MVC的基础知识
“4C”到底是架构的组成结构，还是架构图的表现方式？这类看似细节的问题，其实直击了我们在系统设计中认知、表达与落地之间的张力。
Windows 10 蓝屏代码 "SYSTEM THREAD EXCEPTION NOT HANDLED" 表示系统线程在执行过程中遇到未处理的异常。这个错误通常是由驱动程序问题、系统文件损坏或硬件故障引起的。以下是具体原因和解决方法：驱动程序问题：系统文件损坏：硬件问题：软件冲突：进入安全模式：更新驱动程序：回滚驱动程序：运行系统文件检查工具：运行DISM工具：内存测试：硬盘检查："SYSTEM
一. 基本概念1、解决传统数据架构无法及时响应用户请求的常用解决方法：● 增加异步处理队列，通过工作处理层批量处理异步处理队列中的数据修改请求。● 建立数据库水平分区，通常建立 Key 分区，以主键/唯一键 Hash 值作为 Key。● 建立数据库分片或重新分片，通常专门编写脚本来自动完成，且要进行充分测试。● 引入读写分离技术，主数据库处理写请求，通过复制机制分发至
嵌入式系统（Embedded System）是以特定应用为中心、以计算机技术为基础，并将可配置与可裁剪的软、硬件集成于一体的专用计算机系统。嵌入式系统的组成结构是：(1)嵌入式处理器，除满足低功耗、体积小等需求外，工艺可分为民用、工业和军用等三个档次，民用级器件的工作温度范围是0-70℃、工业级的是-40-85℃、军用级的是-55-150℃。其应用环境常常非常恶劣，比如有高温、寒冷、电磁、震动、烟
上下文遗忘：长对话中，模型无法有效保留早期信息（如用户3轮前提到的“过敏史”）；模态割裂：多模态输入（文本+图像+语音）无法无缝整合为统一prompt；泛化能力弱：针对特定任务设计的prompt，难以迁移到相似任务（如“写邮件”→“写周报”）；可控性差：prompt的歧义可能导致模型输出偏离预期（如“帮我写个严肃的公告”→模型生成“幽默吐槽”）。提示系统的目标，就是通过系统化设计解决这些问题——将
本章聚焦 AI 赋能的物联网后端系统部署与运维，先剖析本地、私有云、公有云三种部署方式的优缺点、成本结构及适用场景，介绍高并发下的云原生架构、负载均衡器应用与高可用的两地三中心架构，还提及 AI 在智能调度中的作用。接着阐述监控与告警系统，涵盖全方位监控指标体系，以及 AI 增强的异常检测、告警机制与阈值设置、AI 驱动的威胁识别等内容，强调 AI 对提升系统性能和安全性的重要性。
BitsButton是一款针对嵌入式系统优化的按键检测框架。通过创新的二进制位序列技术，它能高效处理单键、组合键（如Ctrl+C）和复杂按键序列（如单击→长按→双击），提供从按键按下到释放的全生命周期跟踪。独特的无锁环形缓冲设计确保多线程环境下事件不丢失，显著简化了传统按键逻辑的实现复杂度，特别适用于资源受限的嵌入式设备和复杂人机交互场景。
介绍物联网系统的基本组成部分，涵盖感知层（传感器、执行器等设备）、网络层（各类通信协议与网络技术）以及应用层，凸显后端系统于整个物联网生态的枢纽地位.明确后端系统架构的概念，囊括设备管理、数据处理与存储、应用服务接口等核心领域，佐以架构图示例清晰呈现各模块关联。▪回溯物联网后端架构从早期简易的服务器 - 客户端模式向如今分布式、云原生架构的演进轨迹，剖析当下行业主流架构风格与技术选型趋向。▪深入探
google云计算原理与应用google云计算服务包括：google文件系统GFS，分布式计算编程模形MapReduce，分布式锁服务Chubby，分布式结构化数据表Bigtable，分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper等。GFS提供了海量数据的存储和访问能力。GFS系统架构：分为三类角色，client(客户端),Master(主服务器)和C...
一文读懂RAG工作原理：11张图解透检索增强生成全流程
多模态采购需求分析：结合文本（需求描述）、图片（产品图片）、语音（采购人员的语音需求），生成更准确的采购需求（如“采购一台红色的笔记本电脑”，系统自动识别“红色”“笔记本电脑”）；自动驾驶采购：系统根据历史需求、供应商表现、市场价格波动，自动生成采购订单（无需人工干预），例如“当钢材价格低于1000元/吨时，自动向供应商A采购100吨”；跨企业智能采购协同。
具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任
MissionPlanner固件更新系统为用户提供了完整的ArduPilot自动驾驶仪固件更新解决方案。该系统包含两个界面（传统图标式和较新的清单式），支持自动检测主板类型、下载兼容固件并完成刷写操作。核心组件包括固件管理、主板检测和上传系统，支持多种硬件平台（如Pixhawk系列、VRBrain等）。更新过程涵盖固件源选择、清单解析、下载管理以及主板准备、固件上传和验证等关键环节。系统具备错误处
本文档基于 researcher 阶段 Trace（包括 `continue_to_running_research_team_trace.json`、`research_team_trace.json`、`reporter_trace.json`、`reporter_chatOpenAI_trace.json`），系统分析 DeerFlow 在 research 执行阶段的架构、消息编排、工具链
之前有台群晖的DS216j，稳定运行了近八九年的时间了。整体使用下来，感觉群晖的系统易用性、稳定性和生态还是没得说的。DS216j这台机器是ARM CPU，只有两盘位且用的是机械盘。由于我需要存储大量的照片，有时候也需要用到Time Machine进行备份。机械盘对于IOPS非常不友好导致浏览和刷新照片等小文件的时候非常卡顿，并且磁盘噪音非常大。为了更好的性能表现和更安静的使用体验，在去年的时候新
【摘要】EPGF（Python治理框架）提出了一套针对Windows环境下Python多版本管理的系统级解决方案。该框架通过"三维治理（版本/工具/项目）→四级隔离（系统/版本/工具链/项目）→五项自治（路径/版本/工具链/项目/迁移）"的闭环体系，实现环境可控、结构可迁移、状态可复现的核心目标。关键技术包括：统一根目录（D:\A）路径治理、Conda多版本隔离、项目级工具链本
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