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本文介绍了Moltbot Gateway本地部署及多平台对接方案。主要内容包括： 部署Moltbot Gateway并开启OpenAI兼容接口/v1/chat/completions 提供三种对接方案： Telegram原生渠道（最稳定） 飞书长连接接入（无需公网回调） 企业微信两种方式：群机器人Webhook推送（推荐）和应用回调（聊天式） 详细说明了Node.js桥接项目的实现方法，包括核心代
生产构建必须单独测试开发模式正常 ≠ 生产正常。永远用浏览器测试 dist 产物。不要过度 manualChunks复杂依赖链的库（markdown 生态典型）别分离。稳定性 > 极致分包。浏览器是最强调试工具test-dist.html + 自定义 error 捕获，几分钟定位问题。minify 可能掩盖问题先禁用 minify 复现原始错误，再逐步优化。Tauri 构建前杀进程Windows
AI支持下的高水平学术论文写作：从前沿选题挖掘、智能写作工程、顶刊图表可视化、到精准选刊投稿与审稿博弈策略
2025年华北地区poi数据（北京/天津/河北/山西/内蒙古）链接: https://pan.baidu.com/s/12dj5IAb0ZLWfKY69utAA6Q?2025年华南地区poi数据（广东/广西/海南/香港/澳门）链接: https://pan.baidu.com/s/12KS9Cgxlq3BbjwJ9HDMfqA?2025年西南地区poi数据（重庆/四川/贵州/云南/西藏）链接: h
Ploy3D 插件为 Unity 开发者提供了一套高性能、跨平台的 Web 界面支持方案，让前端生态的灵活性与 Unity 3D 的引擎实力良好结合。
简介：负责武汉市国土资源和规划信息的管理与应用，GIS技术在土地管理与规划中有重要应用。简介：专注于高精度定位与导航技术的研发与应用，业务涵盖测绘、农业、交通等领域。简介：专注于地理信息与大数据技术的研发与应用，业务涵盖智慧城市、交通等领域。简介：专注于遥感与地理信息技术的研发与应用，业务涵盖农业、环保、交通等领域。简介：专注于北斗导航与位置服务，GIS技术在智慧城市、交通等领域有广泛应用。简介：
node搭建MCPc Client和 MCP的流程
1、在2019年之前，robotframework-ride的版本一直是1.5.2.1，是2016年1月份的版本，只能安装在python2.7的环境上，导致如果想同时使用robotframework做测试且又需要python3环境编写python代码的小伙伴都需要在操作系统上安装两个python环境（2.7和3.7）。2、2019年，robotframework终于迎来的这次万众瞩目的更新算是解决
GIS地质灾害全流程智能防治：风险评估、易发性分析与灾后重建多技术融合应用
本研究构建了1km×1km分辨率的全国TPW网格化数据集，考虑7类包装材料使用概率，基于配送范围进行空间分配。
AI驱动全流程基于PLUS-InVEST模型的生态系统服务多情景智能模拟与土地利用优化、论文写作（从历史数据驱动的土地利用预测，到生态服务空间异质性归因的核心技术）
最后还是完事开头难，特别是没玩过这个的，翻遍了deepseek和cesium api，特别是deepseek，真的是有时候乱说一通。在本地npm 安装 mbview，这个可以预览 out.mbtiles；由于业务，我就不贴图片了，网上很多的。至于geojson，shp转换，直接用deepseek-v3生成一个html5，快得很。shp要有对应的3个文件，自己百度一下找找看吧。到了这里你就可以在ma
AI大模型ChatGPT在水文水资源、水环境科研与工程领域中的应用（如何高效完成时间序列分析、空间数据处理、水文模型优化以及智能科学写作等）
跟着顶刊作图丨技术路线图、GIF动、散点图、韦恩图、upset图、生存曲线图、漏斗图、环形图、瀑布图、条形图、面积图、热力图、聚类热图、相关矩阵图等
地表水-地下水耦合建模全景解析暨SWAT-MODFLOW地表与地下协同模拟及多情景
2、画好的面矢量，按自己标记的n个面的顺序生成折点，即零号点位在第一个面的左下角。同时按格式生成excel界址点表。python geopandas库等。写代码思路提供给豆包，一步一步逻辑形成即可，用起来非常方便。1、将点表直接转成面矢量。只需提供3列数据，排好顺序的点号、经纬度。交互式：只需要输入excel、shp的文件路径即可。
AI支持下的高分SCI论文前期准备、写作、高质量图表制作、投稿技巧
甚至在我后期的测试中如果把popupEnabled绑定为flase反而无法出现弹框。看到自己有把geoscene的标志隐藏的css代码，想着是不是这个隐藏顺便把弹窗给隐藏了（穷途末路下的猜测）。我把这个样式代码删掉后，发现此时确实点击能出现弹框的内容，但是弹框的样式和位置不对。在询问了deepseek和查阅了网上资料，我一直把问题聚焦在是不是自己的popupTemplate写法不对或者如网上说的没
AI大模型支持下：如何借力国自然基金，让你的论文产出“质”“量”双升？
DeepSeek | 深度求索
模型上下文协议 (MCP) 是由 Anthropic 开发的开放标准，它使大型语言模型 (LLM) 能够安全高效地与外部工具、数据源和服务交互。介绍 GIS 数据转换 MCP：MCP（模型上下文协议）服务器，允许 LLM 访问 GIS 数据转换的 API。GIS 数据转换 MCP 很有用，因为它允许 LLM 运行准确的 GIS 数据转换。这是在 Claude Desktop 上运行 GIS 数据
AI大语言模型支持下的GIS地质灾害：风险评估、易发性分析与灾后重建多技术应用
(2)选择该菜单中的【导出】|【转为Shapefile(单个)】或者【转为Shapefile(批量)】，打开【要素类至要素类】对话框;(1)在AreCatalog目录树或者内容栏中，右键点击需要输出的地理要素类，打开要素类操作快捷菜单;(2)选择该菜单中的【导出】|【转为Coverage】，打开【要素类转为Coverage】对话框;鼠标指针指向菜单中的【导出】|【转为dBase(单个)】或者【转为
跟着Nature学写作：如何撰写顶刊论文
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C:\Users\Lenovo\Desktop\大模型评课代码\chatai-vue>npm error A complete log of this run can be found in: C:\Users\Lenovo\AppData\Local\npm-cache_logs\2025-06-09T10_41_12_741Z-debug-0.log。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径
其实后面我还试了一个比较复杂的工具，它想了半天最终还是给了个不会的回答。这里推荐将问题分解一下，分步问，这就需要你对代码还是要有一定的认识，不然最后拼代码都成问题。所以想依靠知识库做脚本也不是有手就行。当作辅助的帮手是比较合适的。
空间数据：AI大模型DeepSeek+ChatGPT+Python+ArcGIS Pro多技术融合下的空间数据分析、建模与科研绘图及论文写作
跟着Nature学绘图：技术路线图、GIF动、散点图、韦恩图、upset图、生存曲线图、漏斗图、环形图、瀑布图、条形图、面积图、热力图、聚类热图、相关矩阵图等
1、ArcGIS Pro数据设计中属性规则的设置，实现图斑属性的自动更新与联动更新。今天介绍一下在ArcGIS Pro图斑属性自动联动更新。2、介绍ArcGIS Pro不能新建要素类图层的原因。4、deepseek查询arcade计算图斑面积语法。ArcGIS Pro图斑属性自动联动更新（001）3、包括新建字段等内容。
本文介绍了Claude AI助手的使用指南，主要包括六个方面：1)基础命令如/init、/compact、/clear等操作；2)Claude与MCP服务器交互命令；3)权限管理设置；4)自定义命令创建方法；5)Hook机制配置；6)SubAgent并行任务功能。重点讲解了文件管理、对话控制、记忆模式、IDE集成等核心功能，以及如何通过配置文件实现自动化操作和权限控制。文章提供了详细的技术参数和操
开发校企联合实训是结合高校GIS专业教学需要及行业用人要求而设计研发，可以作为GIS高等教育的有效补充，实训内容经过多年教学实践和升级迭代，使学生能够将理论联系实际，在项目实践中掌握独立开发的能力、积累完整项目经验。新中地教育艾伟老师还给大家介绍了本次学习期间地基本管理规定，包括考勤、请假等制度，安全保证与沟通机制等，明确了课程安排以及讲师答疑等事宜，勉励大家以专注、勤奋、坚韧的学习姿态学习GIS
本文介绍了ArcGIS与GPT大模型融合的技术框架与应用场景。主要内容包括：1) GPT在GIS数据处理、空间分析和科研绘图全流程中的智能化应用；2) 10大专题技术体系，涵盖AI辅助数据读取、编辑处理、空间分析、遥感分类及二次开发等核心功能；3) 6大综合应用案例，展示土地利用变化、流域水文、生态环境等领域的AI-GIS解决方案。通过Prompt工程优化和Python自动化脚本，帮助用户突破传统
相比较ArcMap的模型构建器，Pro里最主要的变化就是增加了一组逻辑工具：逻辑工具用于控制模型中的流程流，它们返回的结果是true或false。这个结果一般用于 if-else 分支逻辑，例如：如果某字段存在的时候，执行流程1，否则，执行流程2。是不是有点写代码的感觉了？其实这也算是低代码模型。逻辑工具可以让工作流程变得更复杂，实现的功能也就更多。这也算是Pro的一大进步之处。
基于 webcomponent 容器 + iframe 沙箱，能够完善的解决适配成本、样式隔离、运行性能、页面白屏、子应用通信、子应用保活、多应用激活、vite 框架支持、应用共享等用户的核心诉求。微前端架构旨在解决单体应用在一个相对长的时间跨度下，由于参与人员、团队的增多、变迁，从一个普通应用演变成一个巨石应用后，随之而来产生的应用不可维护的问题。Web Component 是一套不同的技术，允
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