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本文档详细介绍了如何在轻量应用服务器LS上配置使用开源AI助手OpenClaw(原名：Clawdbot/MoltBot)的完整流程。
最近，开源个人AI代理OpenClaw（原Clawdbot）真的太火了！1月28日，百度智能云官宣完成OpenClaw全套适配之后，后台一下子涌进来不少问题：能不能一键部署？跑在云上稳不稳？跟别的平台比，百度智能云到底有啥不一样？可以发现，大家不仅关心“OpenClaw好不好用”，更关心在使用时怎么跑得久、跑得稳、还不折腾个人电脑。直接在本地长期挂OpenClaw，不仅占资源，还容易带来权限和数据
互联网信息服务深度合成管理规定》第十九条明确规定，具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续。大麦、图形起源、智谱华章、美团、快手、百度、抖音、出门问问、淘票票、阿里巴巴、天猫、钉钉、阿里达摩院、拣值了、淘宝、菜鸟物流、科大讯飞、美图科技、动景科技、网易、酷狗、音书、鹏中科技、腾讯、腾讯音乐、闪剪智能等公司的算法均在境内
增长逻辑：从 “政策驱动”（初期合规备案）转向 “政策 + 市场双驱动”（后期业务拓展备案），头部属地与垂直领域成为增长主力。区域格局：“头部集中、二线跟进、长尾滞后” 的格局持续，广东在稳定阶段反超北京，成为备案量第一大省，长三角（上海、浙江、江苏）保持 “高质量 + 高均衡” 特征。角色与行业：服务提供者仍为主导，但技术支持者占比提升反映行业分工细化；行业应用从 “通用内容生成” 向 “垂直领
麻雀算法加改进麻雀，混沌映射，机械臂轨迹，配合3-5-3多项式规划，关节空间下轨迹规划，可用于六自由度，五自由度等机械臂，替换自己的DH即可在机器人领域，机械臂的轨迹规划一直是核心问题之一，它关乎机械臂能否高效、准确地完成任务。今天咱们来聊聊麻雀算法及其改进，再结合混沌映射，在关节空间下基于3 - 5 - 3多项式规划实现机械臂轨迹规划，这种方法适用于六自由度、五自由度等多种机械臂，只需要替换对应
文章介绍了多Agent协作的概念与实战应用，通过Python和LangChain框架构建了一个查询公司PE值并计算平均值的案例。系统包含四个Agent：Researcher负责数据搜索，Coder负责计算，Finish负责总结，Supervisor负责任务分配。文章详细展示了如何使用LangGraph构建工作流，实现Agent间的智能协作，解决复杂问题。这种多Agent协作模式可应用于车牌识别、自
AI Ping的智能路由会实时监测各供应商的健康状态，一旦检测到异常（延迟超标、错误率上升、服务宕机等），会自动切换到其他正常的供应商，整个过程对调用方是无感知的。大模型API按Token计费，每家的定价策略都不一样，有的按输入输出分开算，有的打包计费，还有各种优惠活动。当所有供应商的性能都被透明化地展示出来，形成公开的排行榜，就会产生"倒逼效应"——你的延迟比别人高、稳定性比别人差，排行榜上一目
我们欢迎更多的小伙伴参与。
本篇文章将带你回顾并深入理解 HTML 中的表单组件、语义化标签、字符实体、全局属性以及页面元信息等高级但实用的知识点，完成 HTML 学习闭环，为后续 CSS 和 JavaScript 打下坚实基础。基础结构DOCTYPE><html><head><body>文本与排版<p><h1>-<h6><strong><em><br><hr>链接与图片<a><img>列表<ul><ol><li>表单<fo
Dubbo 3.2+核心机制解析 SPI扩展：Dubbo自研增强SPI机制，支持按需加载、依赖注入与AOP包装，通过ExtensionLoader动态加载扩展实现，是协议、负载均衡等组件的扩展基础。 流量治理： 负载均衡：提供7种算法（加权随机/轮询/最少活跃等），支持动态自适应 路由策略：支持条件/标签/脚本路由，实现金丝雀发布与区域亲和 容错机制：包含Failover/Failfast等6种策
文心大模型 5.0 正式版的上线，不是又一个大模型的发布，而是 AI 工业化落地的里程碑。它用原生全模态统一建模解决了 “能力问题”，用超稀疏混合专家架构解决了 “效率问题”，用全链路工业化适配解决了 “落地问题”，真正让大模型从实验室走进了生产线。对于 Golang 开发者来说，这是一个全新的机遇：我们可以用 Go 语言的高性能特性，快速集成文心 5.0 的全模态能力，搭建出高效、稳定的 AI
又一款超好用的AI产品~
想象一下，你开发一个电商推荐Agent需要对接支付接口、物流系统、商品数据库……每个平台都要单独开发适配层，耗时3个月、烧钱50万！这就是传统AI开发的“M×N集成难题”——每对接一个新工具，都要重写一套接口。
我们经常提到复杂系统，那么到底什么是复杂系统。我们看下维基的定义：复杂系统（英语：complex system），又称复合系统，是指由许多可能相互作用的组成成分所组成的系统。强调了两点：• 由点组成• 点之间有各种关联两点的规模和复杂性直接决定了系统的复杂程度。比如就拿我们的电商系统举例，分成很多部分，商品、库存、采购、订单、物流、财务，这个只是大的分类，还有针对 C 端的营销、会员、购买、售后等
CodeArts Doer代码智能体是一款集AI IDE、Code Agent、代码大模型为一体的智能编码产品，它面向项目级代码生成、代码续写、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码调试、代码翻译、代码检查、代码优化等场景，依据开发者输入的需求描述，准确且高效地生成高质量代码, 如同开发者身边的专属技术顾问。它和字节的TRAE、阿里千问的Qoder、腾讯的Code Buddy是同
应用层Spring Boot代码和Spring Cloud组件。负责业务逻辑和服务间调用协议（HTTP/RPC报文生成与解析）。传输层操作系统内核。通过端口实现进程到进程的可靠/不可靠通信。网络层操作系统内核 + 网络设备。通过IP地址实现主机到主机的跨网络寻址和路由。网络接口层网卡驱动 + 物理设备。通过MAC地址实现设备到设备的本地网络帧传输。在架构中，Netty作为Tomcat的底层NIO实
本文介绍了微服务架构中泛化调用技术的原理与实践。通过反射机制，泛化调用允许运行时动态确定调用的服务和方法，摆脱了对具体接口定义的依赖，显著提高了系统的灵活性和扩展性。文章包含Python代码示例展示Dubbo框架中的泛化调用实现，并分析了其在跨语言通信、服务降级等方面的优势。还提供了Mermaid流程图清晰呈现调用流程，最后给出评估现有架构、学习Dubbo框架等行动建议。泛化调用技术能有效增强微服
摘要：本文深入探讨了微服务架构下Dubbo线程池的选择与配置问题。针对高并发场景中线程池耗尽现象，详细分析了四种线程池类型（Fixed/Cached/Scheduled/SingleThread）的特点与适用场景，并提供了Java和Python的配置示例代码。通过Mermaid流程图直观展示线程处理流程，强调合理配置对系统性能与稳定性的重要性，最后给出参数优化建议和延伸阅读资源，为开发者优化Dub
这是索罗斯“反身性”理论在算力领域的兑现：GPU“意外”适应了AI的需求，早期AI依赖GPU并助推后者市场扩大乃至绝对占有，然而当算力需求发展到一定阶段，GPU架构又限制了AI效率的提高。在这股潮流中，清微智能作为稀缺的新架构算力芯片企业，自然而然扮演了一个新角色：中国并非只能在GPU主线上做追随者，在刚刚打开的第二条算力支流上，我们拥有一支能拿得出手的本土队伍。然而，GPU遵循的传统架构在执行运
AI人工智能日报新闻和最新AI工具
本文介绍了在微服务架构中使用Dubbo框架隐式传递特性实现日志追踪的方法。面对多系统协作时请求路径复杂、日志难以追踪的问题，通过开启异步模式、衔接上下文信息和结果写入上下文三个核心要素，可以在请求生命周期中传递唯一标识符，准确关联日志。文章提供了Python代码示例和Mermaid流程图说明实现过程，并强调该方法能提高问题定位效率，优化用户体验和系统稳定性。最后给出了评估现有日志系统、开发者培训和
本文探讨了微服务架构中Dubbo同步调用导致的线程池耗尽问题及其解决方案。通过分析高流量场景下同步调用的性能瓶颈，提出采用异步化技术提升系统吞吐量的方法。文章包含Python异步数据库查询示例和Mermaid流程图展示的端到端工作流，并给出评估业务场景、代码重构和性能测试等实践建议。最后推荐延伸阅读材料，帮助开发者深入理解Dubbo异步调用机制和系统性能优化策略。异步化实践能有效解决线程阻塞问题，
摘要 冯诺依曼架构是现代计算机的基础，包含输入设备、寄存器、控制器、运算器和输出设备。CPU作为中央处理器，负责控制和通用计算，其特点是少量核心但缓存和控制器复杂。GPU则专为图形处理设计，拥有数千个简单核心，擅长并行计算。在AI领域，大模型的训练需要GPU进行海量并行运算，而CPU更适合管理和调度任务。这种架构差异使得GPU成为AI计算的关键组件。（147字）
最近AI概念很火，我也在用。今儿实习的一位兄弟来问：他想对接一个"千帆大模型"，但是以前没看过，文档太多了。很麻烦。虽然官方也有文档，不过确实，那个文档比较适合工作一段时间以后的同学看，对新手不太友好。毕竟光创建=>对接一个流程需要几个页面几个页面的跳转和操作。今儿，大家就跟着无脑操作下，对接一个"千帆大模型"。入门AI开发。也会给大家提供拉下来API Key 和 Secret Key换换就能用的
百度MCP的出现，标志着电商行业正式迈入“智能协作”时代。通过MCP，商家可以解决运营难题，提升用户体验，创造新的商业价值。学习MCP技术：了解MCP的基本原理和应用场景。尝试智能协作：通过MCP实现智能选品、智能营销、智能客服。关注行业动态：及时了解MCP在电商领域的最新应用。记住，MCP不是洪水猛兽，而是电商行业的“宇宙星辰”。拥抱MCP，拥抱智能协作，你就能在电商行业的变革中占据先机。
训练数据集的质量是大模型的主要生命线之一，数据集质量直接影响到模型的性能和效果训练一个高性能且表现较好的模型是由多种因素决定的，比如模型的设计，损失函数与优化函数的实现，训练方式的选择；当然也包括高质量的训练数据。那么，怎么才能得到一个高质量的训练数据集呢？这个就是我们今天需要讨论的问题。训练数据集的准备机器学习和深度学习模型的性能高度依赖于训练数据的质量和数量；训练数据的准备工作
大脑”的背后是“伐谋”智能体来赋能的，这个“伐谋”智能体，就像一位7×24小时不间断工作的“超级算法工程师”。凭借着被誉为“超市界天花板”、“不挂牌的6A级景区”的胖东来超市，许昌一跃成为全国瞩目的“网红城市”。成千上万的游客从四面八方涌来，只为体验那传说中“无微不至”的服务。当AI的智慧融入城市的脉搏，当“一路绿灯”的舒畅取代“堵在路上”的焦灼，从“网红”到“长红”许昌正用科技的力量，回应着市民
URL 概述与组成解析 URL（统一资源定位符）是互联网资源的精确地址，由多个组件构成。标准格式为：scheme://userinfo@host:port/path?query#fragment，其中scheme（协议）和host（主机）是必选项。URL的关键组件包括：协议（如http/https）、授权信息（含用户认证、主机和端口）、资源路径、查询参数和片段标识。特殊字符需要通过URL编码转换为
通过。
吸引百度蜘蛛的本质是创造持续价值。每日输出3篇原创健康指南建立患者案例知识库开发症状自查工具蜘蛛日均抓取量从800次→12万次核心关键词排名进入首页自然流量增长40倍这证明：当网站真正成为行业价值枢纽时，蜘蛛自然会如影随形。站长们应摒弃投机思维，在技术稳定性、内容专业性、规则精准性三个维度持续深耕，方能在搜索引擎生态中占据不可替代的位置。立即行动清单检查服务器响应时间（目标<1.5秒）提交最新Si
百度MCP的推出，标志着电商行业正式进入AI驱动的新纪元。从全球首家电商MCP的问世，到解决商家运营难题，再到共创双赢的生态构建，百度正在用技术重新定义电商行业的未来。如果你的购物车会被AI智能体接管，你最希望它具备哪些功能？欢迎在评论区与我分享你的想法！如果你觉得这篇文章对你有所帮助，请！关注**公主号 **后可私信领取《MCP协议实战手册》和《智能工具开发案例集》！
另外MaxKB和Ollama的工作原理，我觉得大家可以稍微了解一下啊，不建议延伸太多，如果有兴趣想深入了解的，我建议自己去Google或bing上查相关的资料（最懒的去百度一下也行），我这里主要是记录如何操作的过程，而不是对使用工具的研究和工具背后的技术细节进行研究，我就是拿来主义，工具只要原理符合我们的需求，结合我们自己的机构化思维或结构布局，直接组合选择的一堆工具，它们集成到一起能运行就行了。
LongChain + Deepseek + Faiss 打造RAGLongChain的功能跟大模型中的 Function Call 类似。
百度地图API现已全面兼容，是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。百度地图提供的MCP Server，包含10个符合MCP协议标准的API接口，涵盖逆地理编码、地点检索、路线规划等。依赖和开发，任意支持MCP协议的智能体助手（如ClaudeCursor以及等）都可以快速接入。
广度： 面向企业安全建设的核心场景（渗透测试、红蓝对抗、威胁狩猎、应急响应、安全运营），本知识库覆盖了从攻击发起、路径突破、权限维持、横向移动到防御检测、响应处置、溯源反制的全生命周期关键节点，是应对复杂攻防挑战的实用指南。深度： 本知识库超越常规工具手册，深入剖析攻击技术的底层原理与高级防御策略，并对业内挑战巨大的APT攻击链分析、隐蔽信道建立等，提供了独到的技术视角和实战验证过的对抗方案。36
✅ 支持 HTTP/gRPC/Dubbo 协议互通✅ 内建服务治理能力：限流、熔断、路由、认证✅ 插件式架构，可灵活扩展各种过滤器✅ 可独立部署，也可作为 Sidecar 实现服务网格流控Pixiu 不仅是“HTTP 入口 + 转发工具”，更是 Dubbo 世界里的协议适配器 + 流量治理中枢。功能对比项NginxKongPixiu支持 Dubbo 协议❌⚠️ 可扩展✅ 原生支持协议转换❌✅（部分
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