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插件、开源、应用、代码规范、开源协议
1.1. Introduction 简介第一个Jabber技术的应用是由开源社区发起并一直领导的即时消息的实时系统。Jabber即时消息（IM）系统和现有IM服务相比较由以下几个关键特点：XML为基础分布式网络开放的协议和内核代码模块化的、可扩展的系统架构本文档提供一个关于Jabber系统架构的高阶概述，主要集中介绍Jabber开源服务器的设计，目前的版本是1.4（译注：目...
1、环境准备： 1.1 Nginx依赖 gcc库、pcre库、zlib库，由于本次正式环境服务器已经默认集成了以上依赖库，本次就不一一赘述了。 1.2 Nginx下载 http://nginx.org/目录下可以看到各个nginx版本，本次采用的是nginx-1.11.7的版本 ...
雷锋网按：本文作者是众安科技安链云团队，雷锋网(公众号：雷锋网)独家约稿。区块链技术是一种分布式账本技术，可以被应用在金融、健康医疗、供应链、资产管理等诸多领域，但是受吞吐量、网络孤立性、监管、伸缩性等因素的制约，目前的区块链项目并不能很好的服务于商业应用。在区块链所面临的诸多问题中，网络孤立性阻碍了不同区块链之间的协同操作，极大程度的限制了区块链的发...
点击关注 InfoQ，置顶公众号接收程序员的 8 点技术早餐作者｜坤宇编辑｜小智在面向分布式的微服务系统中，如何通过更高效的配置管理方式，帮助微服务系统架构持续“无痛”的演进，动态调整和控制系统的运行时飞行姿态，值得我们好好的在配置管理上重新思考和设计。别让您的微服务被配置管理“绊”了一跤！本文是阿里巴巴高级技术专家 @坤宇在 2017 年 QCon 微服务专题演讲中关于微服务与配置中心的演讲实录
Sander Hoogendoorn认为，向微服务迁移就意味着向分布式系统进行迁移，在这里，我们必须要处理延迟、认证与授权、无法到达的消息。通过使用微服务，我们能够将大型系统拆分为更小的组件，从而实现对架构的重新掌控。借助于微服务，我们可以通过扩展并部署单个或一组组件的方式，实现小的变更或添加单独的特性。\\Hoogendoorn会在9月12至13日举行的SwanseaCon 2016上做最终的主
HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。 HBase特性： 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTa.
HBase 系统架构HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。HBase特性：1 高可靠性2 高效性3 面向列4 可伸缩5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群HBase是Google
AI 应用从 Demo 到正式上线，真正难的往往不是模型效果，而是工程能力补齐的优先级。如果资源有限，不可能一口气把监控、限流、路由、配额、审计、灰度全部补完。第 6 篇已经给出了完整上线 Checklist，这一篇只讨论一件事：如果预算和人力只够先补 3 项能力，技术负责人到底该怎么选，为什么这样选，以及顺序错了会付出什么代价。
AI架构图生成器：让自然语言描述秒变专业架构图 Architecture Diagram Generator是一款基于Claude AI的创新工具，可将自然语言描述自动转换为专业架构图。它解决了传统架构图绘制存在的四大痛点：产出成本高、难以实时更新、风格不统一和协作困难。用户只需用英文描述系统组件、连接关系和技术栈，AI即可生成深色主题、语义化配色的SVG架构图，并输出为单文件HTML格式，无需任
这份标准是中国机器人领域，编号为。它已于2026年2月27日发布，并将于起正式实施。这项标准由熊蓉教授领衔，联合华为、海康机器人等41家顶尖单位制定。它的核心目的是解决机器人行业长期存在的“碎片化”和“专机专用”痛点，通过统一架构，让机器人实现“软硬解耦”和“一脑多用”。
自主机器人的规划系统正经历一场深刻的变革。它不再是一个僵化的指令执行器，而是进化为一个具备常识推理、内部模拟和自主决策能力的智能体。大模型赋予了它理解复杂任务和拆解目标的能力。世界模型则赋予了它“想象力”，使其能够在行动前于“脑海”中预演和评估，从而实现真正意义上的自主和智能。这种“大脑”（任务规划）、“小脑”（动作规划）和“导航系统”（路径规划）的协同工作，正推动着机器人从结构化车间走向我们复杂
具身智能是连接物理世界与数字世界的桥梁，其技术体系涵盖感知、规划、控制、通信、计算等多个领域。图中架构展示了从传感器到执行器、从本地计算到云端协同的完整闭环，体现了当前技术的前沿水平。然而，真正实现具备自主行为能力的人形具身智能，仍需在算法、硬件、系统集成等方面持续突破。未来，随着大模型、仿真技术、芯片技术的进步，具身智能有望在家庭服务、工业制造、医疗护理等领域实现规模化应用。
1. 意图与状态的延迟绑定deet 允许用户在输入 run 之前就执行 break main。断点地址会被先存储在 Debugger 的 breakpoints: Vec<usize> 中。等子进程启动并抛出初始 SIGTRAP 后，调试器再批量将 0xCC 写入目标内存。这说明：用户交互侧的“调试意图”，不必严格绑定于当前底层的“物理状态”。合理的状态缓存与延迟应用，能带来更顺畅的用户体验。2.
这篇文章揭示了AI客服系统的复杂性与工程实践。作者指出AI客服远非简单的API调用，而是一个包含5层架构的完整系统：对话层、编排层、Prompt层、RAG层和Memory层。文章详细阐述了系统核心流程和技术选型，强调其作为"AI客服进化路线图"的价值，能够支持企业级AI项目开发。项目采用模块化设计，包含基础能力、Prompt工程、知识系统等8个模块，并配套完整的博客体系和技术文
含向量数据库（Chroma / Milvus / Qdrant）、异步任务队列（Celery / Kafka）、缓存层（Redis）、监控看板（Prometheus + Grafana）——它像一座地下情报站，表面静默，内部齿轮咬合如钟表。若被粗暴切成“工信部公告”“第3条”“网络安全认证”三块，则信息永久丢失。✅ 所有结论与数据均锚定参考资料：（CSDN RAG原理）、（Agentic RAG智
AI Agent 的爆火，本质是大模型技术从“实验室”走向“产业界”的必然结果——它不再是炫技的概念，而是能解决企业实际问题、降低成本、提升效率的生产工具。从工程视角来看，Agent 的核心不是“更智能”，而是“更可控、更实用、更可落地”：一个可落地的 Agent 系统，不需要复杂的算法，只要能做好“感知-决策-执行-记忆-治理”的闭环，贴合业务场景，就能产生价值。
内部完成：接收动作 → 物理积分 → 传感器渲染 → 返回观测/奖励。PyBullet 自定义桥、MuJoCo C API、导入 URDF/MJCF/USD、定期冻结策略跑测试集/实机影子模式。传统控制、多模块集成、虚实对齐。模型无需直接调用物理引擎。决定仿真的“物理上限”对齐模型输入输出维度。
通过共享内存中转化解随机访问劣势，通过细粒度动态调度平衡线程负载，并通过极致的算子融合消除中间数据移动。这些优化使得改造后的PagedAttention能够支撑多模态大模型在私有云中进行高并发、低延迟的推理，有效处理文本与图像/音频KV Cache之间复杂的、非连续的注意力交互模式。未来，随着CUDA编程模型和硬件（如更快的共享内存、线程束簇）的演进，此类内核有望实现更高的性能和灵活性。
具身智能的传感器不是“眼睛和皮肤”的简单叠加，而是。
vLLM的PagedAttention为多模态KV Cache管理提供了强大的底层内存抽象能力。通过对块定义、块表结构、共享机制和计算内核进行模态感知的改造，使其能够高效支持像GPT-6 Symphony这类统一多模态大模型的低延迟推理。将“页”的概念从单纯的文本token容器，升维为带有模态语义的、可共享的、灵活调度的内存单元。
FastGPT是一个基于Next.js和Node.js的AI应用开发框架，采用Monorepo结构管理代码。其核心架构分为前端层（Next.js应用）、业务逻辑层（Node.js/TypeScript）和共享类型层，实现类型与逻辑分离。系统包含工作流引擎、RAG知识库、AI能力抽象等核心模块，采用领域驱动设计思想。关键技术栈包括MongoDB、PostgreSQL+pgvector、Redis和S
本文深入分析了2026年能源管理系统技术选型面临的挑战，重点对比了传统单体架构与新兴微服务方案的优劣势。文章指出，在双碳政策推动下，微服务架构因其模块化设计、弹性扩展能力更符合现代能源管理需求。特别介绍了开源方案MyEMS的技术特点：采用领域驱动设计划分十余个独立微服务；支持多协议数据采集和边缘计算；结合流式计算与离线分析；提供机器学习能效算法和碳排放管理功能。相比商业闭源方案，MyEMS在架构现
本文系统阐述了数据质量治理清洗-校验-修复全流程方法与四可装置的协同机制：通过数据清洗剔除异常值，校验确保数据准确性，采用插值、模型预测等方法修复缺失数据。治理后的高质量数据可提升装置的可观性、可测精度及调控可靠性，形成数据采集-治理-应用闭环体系。研究显示，经治理的数据偏差可控制在±2%以内，为光伏系统精准管控提供核心支撑，推动从粗放运维向智能化转型。未来数字孪生等技术的融合将进一步提升
本文介绍了一套基于RPA+大模型的智能招聘自动化系统，该系统针对Boss直聘平台实现了招聘全流程的智能化管理。系统采用"四层一引擎"架构，通过实在智能RPA设计器执行页面操作，结合DeepSeek大模型处理对话交互，利用MySQL和Chroma数据库存储业务数据和知识库。核心创新点包括：将招聘对话划分为5个标准化阶段进行管控，设计动态Prompt引擎实现个性化回复，采用RAG检
本文详细阐述了辅助驾驶模型和烟雾扩散模型的原理与开发流程。辅助驾驶模型通过YOLO算法实现目标检测，包含图像预处理、特征提取、检测头解码、坐标反归一化、NMS去重和距离估算六个阶段；烟雾扩散模型则采用YOLO-Seg进行像素级分割，通过特征提取和LSTM时序预测实现烟雾扩散趋势分析。文章还系统总结了开发过程中的常见问题解决方案，包括数据准备、模型训练、转换部署各阶段的调试技巧，并提供了从零开始的完
本文介绍了基于平头哥芯片的AI语音陪护机器人解决方案，包括离线唤醒识别、云端对话交互和纯离线语音机器人三种实现方式。方案采用分层架构设计，包含硬件层、驱动层、AI引擎层和应用层，支持紧急呼救、用药提醒、健康问答等老人陪护功能。针对不同场景提供了芯片选型建议，并详细讲解了低功耗设计、语音处理流程和核心代码实现。该方案支持端云协同和纯离线两种模式，可根据需求灵活部署，具有低功耗、高可靠性和易扩展等特点
本章系统介绍了Android开发的核心基础，包括系统架构分层（应用层、框架层、运行时层、HAL层和内核层）、四大组件（Activity、Service、BroadcastReceiver和ContentProvider）的工作原理，以及生命周期管理、Intent通信机制和进程模型等关键概念。通过代码示例展示了Activity的UI实现、Service的后台任务处理以及BroadcastReceiv
总结14.1 核心要点回顾14.2 分布式Agent架构的价值重申14.3 最终印象参考资料15.1 论文15.2 官方文档15.3 开源项目15.4 其他博客文章附录16.1 完整的GitHub仓库地址16.2 完整的Docker Compose配置文件16.3 完整的requirements.txt/package.json文件16.4 完整的OpenAPI 3.0接口文档16.5 完整的测试
《自动驾驶3D占据网络真值生成的技术挑战与演进方向》摘要： 当前自动驾驶感知技术正从2D向3D占据网络(Occupancy Network)快速演进。本文深入探讨了3D占据网络真值生成的核心挑战与技术方案：1）开源方案存在传感器依赖、点云稀疏性等局限；2）提出自研Pipeline实现动静分离与多帧聚合，采用SphereFormer提升点云分割效率；3）针对收费站抬杆等长尾场景提出专项优化方案；4）
考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略中文文献可对照《考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略》，研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题，提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。在输电网层，以减少发电机组的运行成本、PM2.5 排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标，建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型；在配电网层，以降低网损为目标，考虑网络安
本文介绍一下RK最新版的Android15 sdk在RK3588上面部署的流程。使用的软件环境为 Rockchip_Android15.0_SDK_RELEASE，版本为RKR3。使用的硬件环境为风火轮科技的YY3588开发板，主控RK3588
对于主机端的开发工具来说，它只需要使用统一的TCF协议与Agent通信，而无需关心底层是ARM Cortex-M、RISC-V还是x86架构，运行的是Linux、RTOS还是裸机程序。在目标设备上的代表。1.运行控制服务：启动、暂停、恢复、终止目标设备上运行的程序或线程。4.文件系统服务：在目标设备的文件系统上进行上传、下载、浏览等操作。（即被调试的嵌入式设备，如微控制器、片上系统SoC等）上的小
本文探讨大学生从零开发操作系统的可行性与意义。作者李述铜认为，开发操作系统的价值不在于创造实用系统，而在于深入理解计算机底层原理。尽管挑战不小，但通过掌握C语言、计算机体系结构等基础知识，并采用渐进式开发策略（从简单功能到复杂模块），这一目标是可达成的。文章提供了具体的学习路线，强调"边做边学"的重要性，并指出关键难点在于如何迈出第一步。作者鼓励有想法的学生勇敢尝试，认为这一过
文章摘要：本文介绍了使用STM32驱动WT588F02B语音模块的三种方法。传统GPIO模拟方式存在CPU效率低、中断延迟等问题；改进的定时器PWM方式通过配置不同占空比提高效率，但仍需频繁中断；最优方案采用定时器PWM+DMA方式，通过DMA自动搬运比较值到CCR寄存器，仅需一次DMA中断即可完成数据传输，既保证时序精度又提高CPU效率。详细说明了CubeMX配置、初始化函数编写、数据发送实现及
本文对比分析了基于中断和DMA的串口接收模式。中断模式下，CPU需逐个字节处理数据搬运，效率较低；而DMA模式下，DMA自动完成数据搬运，CPU仅需处理完整数据包，效率更高。实验通过GPIO翻转验证了DMA模式能显著减少CPU中断响应时间。文章详细介绍了HAL_UART_Receive_IT、HAL_UART_Receive_DMA等关键函数的调用机制，以及USARTx_IRQHandler和HA
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