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【C++】STL全面简介与string类的使用(万字解析)

迭代器可以像指针一样使用是因为容器将其进行了封装,封装成一个类,然后重载这个类的运算符*和->等,当然也有直接把地址当作迭代器使用的,比如string和vector就是,这个要等我们讲到底层实现的时候才能说明白现在我们就只需要知道迭代器的使用跟指针差不多就可以了,接下来我就带大家使用迭代器遍历一个string类,如下:代码语言:javascript代码运行次数:0运行AI代码解释。

#c++#java#jvm +1
高德开放平台——实时路径规划优化指南

驾车路径规划接口步行路径规划接口骑行路径规划接口公交路径规划接口每个接口都可以根据用户需求提供不同的路线选择,包括最短时间、最短距离、避开收费路段等。以下是驾车路径规划API的基本使用方式:代码语言:javascript代码运行次数:0运行AI代码解释params = {'origin': origin, # 起点经纬度'destination': destination, # 终点经纬度'str

#数据库
Mockito打桩与静态方法模拟解析

打桩说白了就是给Mock对象"预设台词"。你告诉它:当有人调用某个方法时,你就返回这个结果。这样做的好处是什么?测试的时候不用真的去调用数据库或者网络服务,直接用预设的结果就行了。代码语言:javaAI代码解释// 创建一个假的用户仓库// 给它设定行为:当查询ID为1的用户时,返回张三when(userRepository.findById(1L)).thenReturn(new User(1L

#php#java#服务器
AI智能体取代传统LLM:架构设计者的终极生存指南

LLM智能体通过记忆、工具和规划三大核心组件的协同工作,实现了超越传统对话式LLM的能力。随着多智能体框架的快速发展,2025年将是智能体技术成熟和应用爆发的重要一年。好了,今天的分享就到这里,我们下期见。

#人工智能
AI智能体取代传统LLM:架构设计者的终极生存指南

LLM智能体通过记忆、工具和规划三大核心组件的协同工作,实现了超越传统对话式LLM的能力。随着多智能体框架的快速发展,2025年将是智能体技术成熟和应用爆发的重要一年。好了,今天的分享就到这里,我们下期见。

#人工智能
多智能体React模式:层级指挥的黄金法则

传统做法通过判断工具列表是否为空或设置调用次数上限来结束任务,但最终输出往往过于简略,无法满足用户需求。解决方案是引入总结输出工具,当判断输出的工具为内置的结束总结工具时,额外调用一次原生大模型,生成专业的任务汇总报告。工具描述和入参描述:效果对比本文针对 React 模型助理在生产环境中遇到的性能与体验问题,提出了系统化的改进方案。这些方案不仅适用于自主规划模式,也可为其他多智能体协作模式提供借

#react.js#前端#前端框架
多智能体React模式:层级指挥的黄金法则

传统做法通过判断工具列表是否为空或设置调用次数上限来结束任务,但最终输出往往过于简略,无法满足用户需求。解决方案是引入总结输出工具,当判断输出的工具为内置的结束总结工具时,额外调用一次原生大模型,生成专业的任务汇总报告。工具描述和入参描述:效果对比本文针对 React 模型助理在生产环境中遇到的性能与体验问题,提出了系统化的改进方案。这些方案不仅适用于自主规划模式,也可为其他多智能体协作模式提供借

#react.js#前端#前端框架
Pinia 高级用法:模块化存储、跨 Store 通信与持久化方案

代码语言:TypeScriptAI代码解释}),persist: {storage: sessionStorage, // 存储到 sessionStoragepaths: ['items'], // 只持久化 items 字段},})这样就能在刷新或重新进入页面时恢复数据,大大提升用户体验。模块化存储:将不同功能拆分成独立 Store,提升可维护性。跨 Store 通信:支持在 Action 中

#javascript#前端#typescript
多智能体React模式:层级指挥的黄金法则

传统做法通过判断工具列表是否为空或设置调用次数上限来结束任务,但最终输出往往过于简略,无法满足用户需求。解决方案是引入总结输出工具,当判断输出的工具为内置的结束总结工具时,额外调用一次原生大模型,生成专业的任务汇总报告。工具描述和入参描述:效果对比本文针对 React 模型助理在生产环境中遇到的性能与体验问题,提出了系统化的改进方案。这些方案不仅适用于自主规划模式,也可为其他多智能体协作模式提供借

#react.js#前端#前端框架
多智能体React模式:层级指挥的黄金法则

传统做法通过判断工具列表是否为空或设置调用次数上限来结束任务,但最终输出往往过于简略,无法满足用户需求。解决方案是引入总结输出工具,当判断输出的工具为内置的结束总结工具时,额外调用一次原生大模型,生成专业的任务汇总报告。工具描述和入参描述:效果对比本文针对 React 模型助理在生产环境中遇到的性能与体验问题,提出了系统化的改进方案。这些方案不仅适用于自主规划模式,也可为其他多智能体协作模式提供借

#react.js#前端#前端框架
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