一般来讲，对于需要弹起软键盘的场景，较新的浏览器或者移动端 app 的 webview 会自动聚焦到输入框中并滚动到相应位置，来保证输入框的正常显示；◦如果你编写的项目引入了 less 或者 sass，在进行打包构建的操作时，部分预处理器无法正确识别带 alpha 通道的 hex 颜色值，因此这部分代码无法被正确转译，最终构建出的生产环境代码中这部分颜色可能丢失。在较新的 web 标准中，hex

图1：计算机有效工作的常用方法：程序员编写规则（程序），计算机遵循这些规则将输入数据转换为适当的答案。这一方法被称为符号主义人工智能，适合用来解决定义明确的逻辑问题，比如早期的PC小游戏：五子棋等，但是像图像分类、语音识别或自然语言翻译等更复杂、更模糊的任务，难以给出明确的规则。图2：机器学习把这个过程反了过来：机器读取输入数据和相应的答案，然后找出应有的规则。机器学习系统是训练出来的，而不

此外，为了提供更高的灵活性和便捷性，用户还可以根据自己的具体需求，主动选择【新建进程】的选项来手动创建一个新的进程。这一功能允许用户随时根据自己的工作计划或项目需求，快速启动新的任务或项目进程。5、

传统RAG基础架构传统的检索增强生成（RAG）技术，在处理文本知识方面取得了显著的成功，它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显一、多模态问题：处理结构化与非结构化内容当面对企业内普遍存在的文档时，一个仅能理解文字的RAG系统，无法阅读和理解图片、表格中蕴含的丰富信息。这导致了检索的片面性与答案的不完整性，大量高价值的知识资产因此沉睡，无法被有效利用。一方面图像中

传统RAG基础架构传统的检索增强生成（RAG）技术，在处理文本知识方面取得了显著的成功，它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显一、多模态问题：处理结构化与非结构化内容当面对企业内普遍存在的文档时，一个仅能理解文字的RAG系统，无法阅读和理解图片、表格中蕴含的丰富信息。这导致了检索的片面性与答案的不完整性，大量高价值的知识资产因此沉睡，无法被有效利用。一方面图像中

针对不同的编码器、封装协议、传输协议，提供统一的音视频处理接口。跨平台，兼容200多种编码、180多种封装格式、20多种传输协议。世界上90%以上的音视频开发基于FFmpeg。。

2025开放原子开发者大会于11月21日至22日在北京北人亦创国际会展中心成功举办。本届大会以“一切为了开发者”为主题，汇聚了来自全球的开发者、学术专家、开源先锋及社区代表，围绕技术实践、生态建设等多个维度展开深度分享与交流。大会设有开幕式暨前沿主论坛，以及十余场平行技术分论坛，内容覆盖前沿技术与创新实践、开源项目与基础软件、开发者生态与社区治理、学术研究与开源融合等关键方向，为开发者构建了从战略

2025开放原子开发者大会于11月21日至22日在北京北人亦创国际会展中心成功举办。本届大会以“一切为了开发者”为主题，汇聚了来自全球的开发者、学术专家、开源先锋及社区代表，围绕技术实践、生态建设等多个维度展开深度分享与交流。大会设有开幕式暨前沿主论坛，以及十余场平行技术分论坛，内容覆盖前沿技术与创新实践、开源项目与基础软件、开发者生态与社区治理、学术研究与开源融合等关键方向，为开发者构建了从战略

AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。如何开始？可以从512 tokens 搭配 10-15%的重叠率开始。如何优化？调试参数，多使用递归分块和句子分块，语义分块还是不够优秀。如何测评？上号有和方法论？上号CRUD-RA

今年7月份京东开源了业界首个高完成度轻量化通用多智能体产品(JoyAgent-JDGenie)，得到了行业的广泛认可，今天京东又放大招了，在JoyAgent-JDGenie的基础上又开源了Dataagent能力。