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一文构建AIAgent购物助手:基于DeepSeek+LangChain的智能体对话购物推荐助手

智能体是一种基于前沿人工智能技术的系统,能够充分运用大模型(Large Language Models)所具备的强大理解与规划能力。智能体将大模型视为一个具备广泛泛化能力的“大脑”,通过这一核心实现对环境的动态感知,并围绕既定任务目标进行自主的规划与决策,最终高效地达成目标。这一技术路径标志着从依赖固定手动规则和静态知识库查询的传统范式,向具备感知、认知与自主执行能力的智能化系统的重要跃升。

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#DeepSeek
一文掌握Kotlin:Kotlin基础语法

Kotlin并非另一门“昙花一现”的编程语言。其诞生于JetBrains——这家以打造顶尖开发工具闻名世界的公司,经过十余年的精心打磨,最终在Java生态的坚实基础上,开辟出了一条更现代、更安全、更富有表现力的道路。它既能够与现有的Java代码无缝互操作,又通过简洁的语法设计、空安全和函数式编程特性,显著提升了开发效率和代码质量。

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#kotlin
一文详解opencv-python环境搭建:Mac配置python的cv2开发环境

在计算机视觉领域,OpenCV 作为跨平台的计算机视觉和机器学习软件库,凭借其丰富的功能和稳定的性能,已成为开发者的重要工具之一。而 Python 语言因其简洁的语法和强大的科学计算生态,成为许多开发者调用 OpenCV 功能的首选语言组合。

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#opencv#python#macos
Android MVC MVP MVVM

原文地址:Android MVVM到底是啥?看完就明白了MVCMVC 我们都知道,模型——视图——控制器。为了使得程序的各个部分分离降低耦合性,我们对代码的结构进行了划分。他们的通信方式也如上图所示,即View层触发操作通知到业务层完成逻辑处理,业务层完成业务逻辑之后通知Model层更新数据,数据更新完之后通知View层展现。在实际运用中人们发现View和Model之间的依赖还是太强,希

#android#mvc
我的第一个HarmonyOS应用程序

开发HarmonyOS应用前,首先要注册成为华为开发者,并下载IDE开发环境DevEco Studio。根据harmonyos developer:官网首次开发HarmonyOS应用,操作步骤如下图所示:注册华为开发者安装DevEco Studio创建并运行第一个HarmonyOS应用程序申请发布证书打包HarmonyOS应用程序一、注册华为开发者在进行HarmonyOS应用开发前,首先需要注册一

一文详解OpenCV环境搭建:Ubuntu20.4使用CLion配置OpenCV开发环境

在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV 是一个不可或缺的工具。其为开发者提供了一系列广泛的算法和实用工具,支持多种编程语言,并且可以在多个平台上运行。对于希望在其项目中集成先进视觉功能的开发者来说,掌握如何配置和使用OpenCV是非常重要的。本文旨在帮助ubuntu 20.4系统的C++开发者快速上手,在CLion集成开发环境中配置并使用OpenCV库。

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#opencv#人工智能#计算机视觉
一文掌握Kotlin:Coroutine协程从基础到实战

关于线程、协程两者的对比,可以简要叙述如下:线程:线程由操作系统调度,线程切换或线程阻塞由操作系统和CPU调度实现;协程:协程运行于操作系统的用户态,其依赖于线程来实现,通过用户态程序控制,尽量`减少或避免因线程阻塞造成的操作系统与CPU开销`。与线程相比不同点在于,`协程挂起时不需要阻塞其运行的线程`。`协成挂起`期间,其对应的`线程可以被分配其他协程任务来执行`,待`该协程任务挂起结束再次开始

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#kotlin
[.crt 证书] openssl 查看.crt 证书详细信息

查看ssl证书详细信息// 查看证书信息openssl x509 -in /Users/xiaxveliang/Downloads/getssl.crt -noout -text

一文详解VS2022配置LibTorch环境:Windows平台LibTorch CUDA与cuDNN开发环境配置

随着深度学习技术的迅猛发展,越来越多的应用程序开始集成深度学习模型以提供智能化服务。为了满足这一需求,开发者们不仅依赖于Python等高级编程语言提供的便捷框架,也开始探索如何将这些模型与C++应用程序相结合,以便在性能关键型应用中充分利用底层硬件资源。

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#windows
一文详解LibTorch环境搭建:Ubuntu20.4配置LibTorch CUDA与cuDNN开发环境

随着深度学习技术的迅猛发展,越来越多的应用程序开始集成深度学习模型以提供智能化服务。为了满足这一需求,开发者们不仅依赖于Python等高级编程语言提供的便捷框架,也开始探索如何将这些模型与C++应用程序相结合,以便在性能关键型应用中充分利用底层硬件资源。LibTorch作为PyTorch的C++前端,正好满足了这种需求,其允许开发者直接在C++环境中构建、训练和部署深度学习模型。

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#ubuntu
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