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生产调度：在给定的资源（机器、人员、物料）约束下，为任务（工单、工序）分配时间与资源，实现"成本最低、效率最高、交期最准"的目标。传统调度算法：基于数学模型的精确优化方法，如遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）、禁忌搜索（TS）等，擅长处理结构化、确定性问题。大语言模型（LLM）：基于Transformer架构的预训练语言模型（如GPT-4、Claude 3、Llama 3），具备自然语言理解、上
因此，多模态的“客观”，更应被理解为一种 “更丰富的原始凭证” ，它减少了语言滤网带来的信息损耗，但并未消除所有主观性环节。该框架旨在模拟“悬荡-悟空”的决策过程：当价值冲突发生时，先悬置固有判断，在价值原语构成的博弈空间中，等待创造性的解决方案涌现，从而实现对价值与伦理规则的深度阐释。人工智能，这具硅基的“无限之器”，已从遥远的工具转变为近身的伙伴，开始叩问人类文明最核心的堡垒——我们的价值体系
本文提出了一种基于人工智能的电信经营分析系统架构，旨在解决传统电信经营分析滞后性和经验驱动的局限性。该架构采用"五层三横"设计，包括数据层（多源经营数据整合）、算力层（混合算力支撑）、算法层（AI模型引擎）、应用层（四大经营场景落地）和治理层（数据与模型治理）。系统通过AI技术实现收入预测、用户流失预警、成本优化等智能决策，在某省级运营商应用中显著提升了经营指标，如收入预测准确
过程中，我会用真实代码示例（包括Go和YAML）和图表数据可视化（为辅助讲解，少量使用Chart.js）来演示弹性设计的实现。边缘计算的核心优势是低延迟处理数据，但它天生“脆弱”——设备资源有限、网络不稳定、数据量激增等问题，会让提示系统的可靠性下降。下面是根据您输入的文章主题“深度剖析边缘计算提示系统架构的弹性设计，提示工程架构师学习”，撰写的技术博客文章。因为边缘计算提示系统通常涉及AI或自动
文章介绍了一种面向工业场景的混合式RAG架构，通过优先查询人工标注的FAQ知识库确保答案准确性，再降级至传统向量知识库处理复杂问题。基于LangGraph框架实现了该系统，展示了从架构设计到代码实现的完整流程，并详细讨论了高质量FAQ知识库的标注方法。这种结合人工智慧与AI的方案有效解决了工业领域对高可靠性答案的需求，为RAG技术在垂直领域的应用提供了实践参考。
美团开源的LongCat-Flash-Thinking是5600亿参数的MoE架构大模型，采用两步训练法：先通过高质量数据集冷启动建立推理基础，再使用自研DORA系统进行大规模强化学习。该模型在ARC-AGI、MATH500等多个基准测试中超越顶级闭源模型，尤其在自动定理证明方面表现突出。其创新点包括领域并行训练、异步强化学习框架和细粒度奖励机制，为开源社区提供了强大且高效的大模型训练方案。
异常错误：com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException: user not found! 解决方法
内循环是系统的“自动驾驶模式”。一个植入了智慧剪枝的AI系统，将不再是静态的工具，而是一个活的、能够从经验中学习、并持续进行认知进化的有机体。它通过在思考中行动，在行动后反思，并将反思的成果固化为本能，最终实现这样的境界：用有限的算力，通过一种可持续性的、不断优化的认知循环，支撑起无限增长的智慧。“可持续性” 一词，强调了系统的生命力：规则本身也会被迭代、优化甚至淘汰，整个系统在一个动态循环中保持
AI系统的故障排查，本质是“从底层到上层、从通用到专属基础设施层：查GPU/CPU/存储/网络的资源利用率，排除硬件问题；框架层：查分布式初始化、数据加载、梯度同步的逻辑，排除框架问题；模型层：查数据分布、模型结构、优化器参数，排除数据/算法问题；应用层：查链路耗时、部署配置、并发量，排除服务问题；智能辅助：用异常检测、因果推断、LLM提升排查效率。故障排查的本质是“逻辑推理”——用工具收集证据，
RT-Linux（Real-Time Linux）是一种基于Linux内核的实时操作系统（RTOS），旨在为Linux添加硬实时（Hard Real-Time）能力，使其适用于对时间确定性要求极高的嵌入式系统和工业控制场景。实时中断（如传感器触发）仍在原始中断上下文快速处理，避免延迟。◦ 通过request_irq()的flags参数区分实时中断（IRQF_TIMER）和非实时中断（IRQF_SH
linux 内核版本 v4.19嵌入式平台rv1109 , 文中代码出处。CCF背后的主要思想是统一和抽象分布在不同SoC时钟驱动程序中的类似代码。这种标准化的方法引入了时钟提供者和时钟消费者的概念:提供者是Linux内核驱动程序，它连接到框架并提供对硬件的访问，从而根据SoC数据表提供(使这些对消费者可用)时钟树(由于可以转储整个时钟树);消费者是通过公共API访问框架的Linux内核驱动程序或
Google团队发布的《Agents》白皮书介绍了生成式AI智能体的概念、架构和实现方法。智能体由模型、工具和协调层三大组件构成，通过工具扩展了传统LLM能力，支持多轮对话和上下文记忆。文章详解了三种工具类型、性能提升方法，并通过LangChain+LangGraph实战示例展示了智能体构建过程，最后介绍了Vertex AI Agents的生产级应用。
本文详细介绍了RAG系统提示词策略的设计原则与实现方法，提出四大核心目标：上下文高效利用、忠实度优先、明确任务边界和控制输出格式。文章对比了7种常用提示词策略，包括零样本、少样本、思维链等，并提供了5种组合策略示例，旨在最大化利用外部知识，最小化模型"幻觉"，通过迭代测试优化提示词，确保答案严格基于检索上下文，提升大模型应用效果。
随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，图像分割技术已经成为智能化世界中至关重要的技术之一。无论是在安防监控、医疗影像，还是虚拟现实和电商平台中，精准的图像分割技术都是实现智能决策和互动体验的基础。然而，现有的分割技术在处理复杂场景和动态变化时，常常遇到精度不足、实时性差等难题。
文章介绍了阿里云栖大会发布的五大千问模型家族成员，包括超万亿参数的Qwen3 Max、原生全模态的Qwen3-Omni、高效计算模型Qwen3-Next、最强视觉模型Qwen3-VL以及升级版代码模型Qwen3-Coder-Plus。作者通过实际测试展示了这些模型在编程、视觉理解、多模态处理等方面的能力，突出了阿里在大模型领域的技术突破。
AI系统不是“数据→模型→服务”的线性叠加，而是一个相互影响的复杂系统。数据 pipeline 的延迟，会影响模型的更新频率（比如实时推荐需要“秒级”数据，而离线推荐可以接受“天级”）；模型的大小，会影响推理的延迟（比如大模型需要更多的算力，导致延迟升高）；服务的并发量，会影响模型的部署方式（比如高并发场景需要用“模型并行”或“多实例部署”）。从“用户需求”出发，反向设计系统的每一个组件，而不是孤
上述方式采用 xml 方式配置，后续发布 通过dubbo注解来实现功能，甚至 通过api方式集成，文档正在持续更新中。主页中其他文章也不错呦，有兴趣可以点击查看呢~~~~，持续更新java相关文章…
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：
本文精选三个GitHub热门开源项目：Claude代码逆向分析工具，揭示AI巨头核心架构；Windows-MCP系统控制助手，实现AI原生操作Windows；以及智能求职投递系统，自动化简历投递与岗位分析。这些项目展示了AI技术的实际应用价值，为开发者提供了学习和实践大模型技术的优质资源。
基于Spring Boot的4S店车辆管理系统毕业设计与实现。这个项目旨在为4S店提供一个方便、高效、易用的车辆管理系统，以提高工作效率和客户满意度。
大模型将“效率”和“公平”拆解成更基本的价值要素（如“资源周转率”、“机会可及性”、“长期稳定性”），并在一个模拟的“价值空间”中，探索这些要素之间数以万计的动态关联和涌现效应。总而言之，您构想的“借助大模型进行原语博弈”，其最深远的意义在于：它不再是让我们在已有的、僵化的价值选项中做选择，而是赋予我们一种能力，去发现甚至创造前所未有的价值选项。还有谁来，反对我的元人文构想---你的元人文构想，本
本文介绍了如何利用smardaten平台快速搭建企业级项目管理系统，解决传统工具在项目管理中存在的效率低下、信息碎片化等问题。系统包含工作台、项目管理、合同管理等六大核心模块，支持全生命周期管理。通过框架搭建、页面创建和组件拼装三个步骤，无需编码即可实现数据表格、目录导航等多种视图的配置。文章详细演示了列表表格、目录、画布卡片等组件的可视化配置过程，包括数据绑定、权限控制、交互设计等功能，最终可构
这是一篇AI大模型汇总文章，整合34篇原创内容，涵盖技术基础、行业应用、建设实践和政策感悟四大板块。系统介绍大模型技术原理、发展阶段和基础知识，详细展示在政务、银行、制造等多行业的落地场景和案例，提供从需求诊断到规模化推广的完整实施路径，解读相关政策与行业趋势，形成"技术-应用-实践-思考"的完整分析体系，为读者提供从理论到落地的全维度参考。
本篇聊聊公司自研数据存储迁移到MySQL过程中的技术选型、技术方案设计。围绕数据层进行的实时、离线数据链路进行迁移同步，不再完全依靠应用层的繁重设计，减轻心智负担。最后简单对项目做了反思和建议。
时间地点：2026年4月13日-巴塞罗那·西班牙。录用率：24.9%（2025年）所属领域：人机交互与普适计算。
介绍Voronoi图的生成方法，并使用Voronoi Diagram进行路径规划，Voronoi Planner实现在地图中查找一条安全路径，最大程度的避开障碍物。最后对比Voronio Planner 与 采样思想的Sample Planner各自的算法特性。添加图片注释，不超过 140 字（可选）
的核心原则，重点突破三大矛盾：隐私保护与模型效果的平衡、异构设备的统一调度、对抗攻击的实时防御。建议采用五阶段实施策略：1）建立可信设备认证体系；2）部署分层加密管道；3）实现自适应参数压缩；4）构建贡献评估联盟链；5）集成动态对抗检测。关键创新点应包括：基于TEE的可验证训练、多粒度差分隐私注入、梯度传输的拓扑优化。在物联网场景中需特别注意边缘设备的掉线容错机制，设计基于检查点的训练恢复方案。最
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开了个新坑，做一个计算机原理的读书笔记，自用，仅做分享。
文章讲述35岁失业人群如何利用AI工具（如鲸歌AI助手）重新开始职业生涯，通过短视频、文章等内容创作获得收入。AI技术正在打破能力壁垒，让普通人也能高效创作变现。现在是抓住AI红利的最佳时机，借助AI工具开启副业之路，实现职业重生。
当ChatGPT的对话能力颠覆人们的认知、DeepSeek的推理震撼世界时，我们正亲历着人工智能发展史上最具革命性的篇章。在这场以“大模型”为标志的技术浪潮中，企业如何把握机遇构建智能竞争力，成为关乎数字化转型成败的核心命题。
大数据时代，个人隐私很难得到保障，如果我们需要借助大模型解决一些私人问题，又不想隐私被泄露和所用的大模型公司收集，这里我提供一个解决方案调用大模型的API实现一个本地化个人ai助理帮助我们解决问题，这是一个很好的解决办法。本次实验主要是借助蓝耘的Maas平台来调用大模型API，打造专属的AI助理。考虑到有些读者可能不了解Mass平台究竟是什么，这里做简单介绍。MaaS 平台即 “模型即服务”（Mo
从 ChatGPT 到 GPT-4o，从通义2.5 到 DeepSeek-V3，大模型技术从语言处理工具进化为多模态感知与通用智能接口。但模型本身只是入口，真正决定落地价值的，是整个系统能力栈的建设。本文结合 2025 年最新国产大模型数据，从工程师视角出发，系统梳理大模型的发展演进路径、关键技术跃迁、国产模型能力现状、落地架构模式、安全合规机制与系统建设建议，构建一张覆盖“算法 × 部署 × 安
覆盖式路径规划常用于扫地机、割草机的全覆盖扫地、拖地、割草等作业路径的规划，也常用于农业无人机的全覆盖喷播作业路径的规划。本文介绍覆盖式路径探索（CCPP）的类型（工字形覆盖路径、回字形覆盖路径，分块弓回字形覆盖路径，十字交叉形覆盖路径等），介绍覆盖式路径探索需解决的关键问题和技术指标。最后介绍覆盖式路径探索的常用方法。
为使用联邦学习服务，联邦学习服务用户可与联邦学习服务提供者建立业务关系， 也可与联邦学习服务合作者建立业务关系。注： 联邦学习用户可以是自然人， 或代表该自然人的实体（如参与机构或组织）。与联邦学习用户及子角色相关的活动如图7所示。联邦学习参与方主要参与联邦学习的计算，以及对其他联邦学习参与方或联邦学习服务用户提供服务。联邦学习参与方为联邦学习系统中共同参与机器学习过程的自然人， 或代表该自然人的
1.背景介绍1. 背景介绍随着数据的增长和复杂性，非结构化数据存储技术变得越来越重要。非结构化数据包括文本、图像、音频、视频和其他不符合结构化数据库的数据。传统的结构化数据库无法有效地存储和管理非结构化数据，因此需要一种新的存储架构来处理这些数据。本文将涉及非结构化数据存储架构的核心概念、算法原理、最佳实践、实际应用场景和工具推荐。同时，我们还将讨论未来发展趋势和挑战。2. 核心概...
例如，在ICU资源紧张的情况下，多价值主体系统可以模拟不同价值立场（如"最大化生存人数"、"优先救治最可能康复的患者"、"尊重患者年龄和社会贡献"等）之间的协商过程，最终生成一个兼顾多方价值的解决方案。这是"元人文"理念的技术实现形态，将抽象的多元价值具象化为一系列自主的"价值代理"（Agent）。哪吒模型中的"父"与"母"代表了AI与生俱来的、"先验"的束缚——"数据之父"指AI训练数据中蕴含的
京东 SKU 数据采集的难点本质上是 “平台防护” 与 “采集需求” 之间的对抗，涉及反爬虫突破、动态数据解析、合规性平衡等多个层面。解决这些问题需要结合技术手段（如动态代理、浏览器模拟）、策略调整（如低频请求、行为模拟）及合规意识，同时需持续适配平台的规则变更，成本和维护难度较高。
了解仿真系统的工作原理，实现自己的仿真平台及应用
在linux上安装mysql5.7时，遇到了很多问题，网上好多资料都不全，有的还是错误的，所以自己记录下正确的安装步骤以及注意事项CentOS7.9安装mysql5.7一.安装MySQL1.下载MySQL官方的Yum Repository2.安装Yum Repository3.在线安装MySQL4.卸载Yum Repository二.配置MySQL1. 查看MySQL状态2.启动MySQL3. 登
本文从面试官视角解析了大模型面试中常见的GSPO算法问题，详细分析了GSPO如何解决GRPO的高方差和不稳定问题，以及奖励函数目标不一致的问题。通过对比GRPO和GSPO的公式，阐述了序列级优化的优势：减少噪声累积、避免训练崩塌、对不同长度序列的归一化处理，并消除对Routing Replay的依赖，简化大模型训练流程。
sql可以显式的使用。
在这条路上，我们追求的终点不是一个被AI规划好的、静态的"理想国"，而是一个人类与机器都能在其中保持学习、保持开放、并能通过真诚观照他者而不断超越自身局限的、充满活力的文明生态系统。科技解决了"如何做"的效率问题，但"为何做"、"为谁做"的终极追问，却愈发显得声音嘈杂而答案苍白。真正的价值创新，就发生在这两种观照的交叉点上，它要求我们具备"跳出"非此即彼思维定式的能力，在深度观照中实现价值的跃迁。
高性能雷达数据处理架构，
通过精心设计的数据结构，智能化临时存包柜平台将能够更好地满足城市居民的便利需求，提升存包体验，推动城市智慧化发展的步伐。1. 存包信息管理：存储用户ID、存包时间、取包时间等信息，可以采用数据库表的形式进行管理，以用户ID作为主键，实现快速查询和管理。4. 用户接口和体验：通过设计用户信息表、操作日志表等数据结构，实现用户查询、预订、取包等操作的记录和管理。3. 支付与结算系统：设计订单表、支付记
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