《数据驱动智能体构建指南》介绍了如何创建"数据驱动智脑"智能体，整合Excel、MySQL和知识图谱(Neo4j)技术，解决项目管理中的数据分散、决策支持不足等问题。文章详细说明了安装Excel、MySQL和配置知识图谱环境的步骤，并指导如何通过MCP工具创建智能体。该智能体可实现数据导入存储、知识图谱构建、数据分析与可视化功能，为项目成本、进度和资源分配提供决策支持。通过实际

本项目是基于xuexitongScript重写的学习通自动化脚本，支持Windows系统。主要功能包括：自动刷课、智能答题（支持单选/多选/判断）、PDF自动翻页、后台播放等，适配新版学习通网页版。使用前需配置kimi API密钥（提供15元免费额度），通过脚本界面注入后即可实现课程自动播放、章节切换和AI答题。脚本兼容FireFox、Edge等主流浏览器，可保存进度断点续刷。注意：仅供学习交流，

通过本次测试，我确认了一个趋势：国产大模型正从“演示型 AI”转向“工程型助手”。GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 分别在一次性交付与持续编码两个维度上展现出实用价值。而像 AI Ping这样的平台，则让这种能力变得触手可及——无需部署、无需付费、接口标准，普通开发者也能快速验证模型是否适配自身业务。如果你也在做系统设计、自动化开发或 Agent 构建，不妨亲自试试。只需十几分钟配置，

本文探讨了智能体（Agent）架构的设计模式，基于金融分析等实际项目经验，深入拆解了智能体的核心模块和工程化路径。文章指出，智能体正从简单的"输入-输出"模式转变为具有"目标-规划-执行-反思"完整循环的自治系统，并面临可靠性、可控性等六大挑战。通过金融分析案例，详细解析了感知与理解、规划与决策等五大核心模块的设计要点，包括分层意图识别、弹性计划生成等关键技

摘要：AI副驾驶的工程化落地：从RAG到Agents的实践挑战 随着大模型从概念验证转向商业应用，构建可靠、可控的AI副驾驶成为企业智能化升级的核心任务。本文探讨了从检索增强生成（RAG）到智能体（Agents）的技术演进，分析了落地过程中的关键挑战： RAG优化：通过混合检索（结合向量与关键词搜索）和重排序技术提升知识检索精度，并强调数据分块策略与元数据管理的重要性。 Agent架构：设计具备规

Stable Diffusion 3与Midjourney V6是当前两大主流AI绘画工具，在技术架构和设计理念上存在显著差异。SD3采用开源的Diffusion Transformer架构，通过多模态注意力机制实现文本图像交互，提供高度可控性和扩展性。Midjourney V6则基于优化的专有U-Net模型，专注提升艺术表现和用户体验。SD3在文本渲染和提示词遵循上表现突出，适合开发者；V6则以

摘要 混合专家（MoE）架构是解决大模型训练效率困境的核心技术。MoE通过稀疏激活机制，将大型网络分解为多个专家子网络，每次仅激活相关专家，显著降低计算成本。该架构经历了从1991年概念提出到2020年代成为大模型标配的发展历程，被GPT-4、Mixtral等主流模型采用。MoE层包含专家网络、门控网络和路由器三大组件，采用负载均衡机制防止"赢者通吃"现象。代码实现展示了专家选

OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。OpenCV 用 C++语言编写，它的主要接口也是

requests简介requests模块官方文档requests 是 Python 编程语言中一个常用的第三方库，它可以帮助我们向 HTTP 服务器发送各种类型的请求，并处理响应。向 Web 服务器发送 GET、POST 等请求方法；在请求中添加自定义标头（headers）、URL 参数、请求体等；自动处理 cookies；返回响应内容，并对其进行解码；处理重定向和跳转等操作；检查响应状态码以及请

敌方的坦克在初始的时候是默认 5 个的（这可以自己设置），当然，如果我方坦克被敌方坦克的子弹打中，游戏结束。在子弹类中初始化子弹，每个子弹在不同的方向发射会有不同的运动轨迹，每个子弹在坦克方向上的不同子弹发射的坐标也会有所不同。子弹类中新增方法，子弹与墙壁的碰撞，如果子弹与墙壁碰撞，修改子弹的状态，墙壁的生命值减少，如果墙壁的生命值小于等于零时候修改墙壁的状态。在子弹类中增加我方子弹碰撞敌方坦克的