在“懒人经济”和“无障碍交互”的推动下，语音识别已成为移动应用的“必备技能”：开车时用语音导航、做饭时用语音控制音乐、老人用语音替代打字……本文章将聚焦Android原生语音识别能力（非第三方SDK），覆盖从基础功能实现到交互体验优化的全流程，帮助开发者快速为应用添加语音交互能力。用生活故事引出语音识别的应用场景；拆解Android语音识别的核心概念（如SpeechRecognizer、识别流程）

医疗科技领域正经历着数据爆炸式增长的时代。根据IDC的预测，到2025年全球医疗数据量将达到36ZB，年增长率高达36%。这些数据包括电子健康记录(EHR)、医学影像、基因组数据、可穿戴设备数据等，为临床研究和医疗决策提供了前所未有的机会，同时也带来了巨大的技术挑战。海量医疗数据的实时分析与查询多源异构医疗数据的统一分析平台临床决策支持系统的实时响应医疗科研中的复杂分析需求第2章介绍Doris的核

提示系统将不仅是文本生成工具，更是承载核心业务逻辑、驱动决策的“神经中枢”。AI原生应用开发平台将与DevOps、MLOps、LLMOps深度整合，最终走向统一、高效的智能体系统开发生命周期管理（AgentOps/SysMLOps）。在大型语言模型（LLM）驱动的应用浪潮中，“提示工程”（Prompt Engineering）已从早期的探索性技巧，演进为构建可靠、高效、规模化AI系统的。（例：客服

Agentic AI（智能体AI）是一种具有目标导向、自主决策、环境交互能力的AI系统。自主目标设定：能理解人类的高层目标（比如“处理火灾”），并转化为可执行的子目标；自主任务分解：能把大目标拆成小任务（比如“找起火点→调消防车→规划路线”）；自主工具调用：能主动使用外部工具（比如监控API、GIS系统、救援数据库）获取信息；自主反馈迭代：能根据环境变化（比如路线拥堵、消防栓无水）调整决策。举个类

随着消费级无人机（如大疆Phantom系列）与专业测绘无人机（如Parrot Anafi Ai）的普及，全球航拍数据量以年均40%的速度增长。单架无人机单日作业可产生TB级影像数据（单张4K影像约50MB，千架次作业日数据量达10TB+），传统单机处理模式在存储容量、计算效率、扩展性上均面临严峻挑战。本文聚焦Hadoop分布式计算框架如何解决无人机航拍数据的存储分片并行处理弹性扩展三大核心问题，覆

随着人工智能技术从实验室走向产业落地，大规模数据的高效存储与处理成为核心挑战。HDFS（Hadoop Distributed File System）作为分布式存储的事实标准，其高吞吐量、高容错性特性完美匹配 AI 训练对数据访问的需求。HDFS 如何支撑 AI 数据生命周期管理（采集、存储、预处理、训练、推理）AI 工作流中分布式计算框架与 HDFS 的交互优化典型行业场景中两者的深度融合实践基

随着人工智能技术从实验室走向产业落地，大规模数据的高效存储与处理成为核心挑战。HDFS（Hadoop Distributed File System）作为分布式存储的事实标准，其高吞吐量、高容错性特性完美匹配 AI 训练对数据访问的需求。HDFS 如何支撑 AI 数据生命周期管理（采集、存储、预处理、训练、推理）AI 工作流中分布式计算框架与 HDFS 的交互优化典型行业场景中两者的深度融合实践基

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随着区块链技术的飞速发展，智能合约在金融、供应链、医疗等众多领域得到广泛应用。然而，智能合约一旦部署到区块链上就难以修改，其安全性和正确性至关重要。自动化测试是确保智能合约质量的关键手段，但目前测试覆盖率往往难以达到理想水平。本文旨在探讨如何利用提示工程和Agentic AI这两种新兴技术，提高区块链智能合约自动化测试的覆盖率，范围涵盖核心概念解释、原理分析、实际案例展示等方面。本文首先介绍核心概

随着区块链技术的飞速发展，智能合约在金融、供应链、医疗等众多领域得到广泛应用。然而，智能合约一旦部署到区块链上就难以修改，其安全性和正确性至关重要。自动化测试是确保智能合约质量的关键手段，但目前测试覆盖率往往难以达到理想水平。本文旨在探讨如何利用提示工程和Agentic AI这两种新兴技术，提高区块链智能合约自动化测试的覆盖率，范围涵盖核心概念解释、原理分析、实际案例展示等方面。本文首先介绍核心概