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AI生态图谱:从终端使用到项目开发的分层认知

ai是一个很大的生态我们可以基于使用人群,来分分层理解ai这个ai,是key,也就是一个名字我们一定要理解value是什么,它具体指代什么东西1.普通人手机中的豆包和deepseek2.办公领域,基于workbuddy,codex操作wps,操作docx文件,和pdf文件3.处理编程范式(这里说的是辅助编码,)noted:基于codex,它提供的生态已经可以处理figma,原型阶段编码阶段操作Wi

#人工智能
搭建智能体--skill和mcp的进一步理解

搭建智能体–skill和mcp的进一步理解对于skill和mcp,了解到什么程度,才算好的理解1.skill和mcp在那个软件里使用2.skill和mcp的来源3.skill和mcp如何和具体的使用常用的app。

#人工智能
deepseek-v4-flash模型,遇到的问题

要给信息给全,要先对整个代码框架,数据流转有理解,在让他做。一个问题消耗了我300额度(总共2000额度)记录一下deepseek-v4-flash。一个简单的mybatis插入失败。数据没有insert成功。之前用的qoder订阅。他给我编了是事务的问题。反复几轮没有找到问题。

#java
梳理一下hermes这个智能体软件的开发和使用

Hermes Agent 是一个由 AI 实验室 Nous Research 开发的开源、“自进化”AI 智能体框架。它与你提到的 Codex 类似,但更强调持久化记忆和自主学习能力。核心特点:它内置了一个“学习循环”。这意味着它会从每一次与你的交互和任务执行中学习,将成功经验沉淀为可复用的“技能”,并随着时间的推移,越来越了解你和你的工作方式。开源与流行度:Hermes Agent 采用 MIT

#java
梳理一下hermes这个智能体软件的开发和使用

Hermes Agent 是一个由 AI 实验室 Nous Research 开发的开源、“自进化”AI 智能体框架。它与你提到的 Codex 类似,但更强调持久化记忆和自主学习能力。核心特点:它内置了一个“学习循环”。这意味着它会从每一次与你的交互和任务执行中学习,将成功经验沉淀为可复用的“技能”,并随着时间的推移,越来越了解你和你的工作方式。开源与流行度:Hermes Agent 采用 MIT

#java
javaSE,对于异常层面的认识

/ 业务异常基类// 具体业务异常super("USER_NOT_FOUND", "用户不存在");

#java
java集合的设计思路

我们在写java代码实际上是在写什么就是接收数据,处理数据。对数据做应的逻辑处理,装到中间件里也好。处理也好。是在创造装数据的容器,叫做变量。我们是在学习,java。前面的基础知道。我们写代码,就是写一堆程序。怎么设计装数据的容器。基本数据类型,string,LocalDateTime,类,就够了嘛。不够的。如果数据是一个excel表格形式的,如何把这一个表格里的数据,装到java内容里这个时候,

#java#python#开发语言
对于java基础

上一篇(语法)这一篇(环境)psvm入口JDK安装 + 环境变量数据类型IDE配置 + 项目创建运算符快捷键 + 效率技巧逻辑控制断点调试方法封装Maven/Gradle(后续)异常处理命令行编译原理下一步学习建议按本文配置好环境用上一篇的代码跑一遍尝试改代码、打断点看效果面向对象(类/继承/多态/接口)集合框架(List/Map/Set)

#java#开发语言
关于搭建运维监控系统(Prometheus+Grafana)

掌握这一块,你得到的不仅是一个工具,更是一种用数据驱动运维和决策的思维方式。第一阶段,通过动手搭建,建立起从"数据采集(Exporter)-> 存储查询(Prometheus)-> 可视化(Grafana)"的完整链路。第二阶段,通过深入理解PromQL、Metrics类型、动态仪表盘等核心机制,你将能随心所欲地构建出贴合业务需求、洞察系统一切的监控大屏。你想监控的目标需要的"采集器"关键关注指标

#运维#prometheus#grafana
并发编程--synchronized

典型场景如:两个线程同时读取到库存=1,各自在工作内存中减到0,再先后写回主内存,最终结果还是0,但实际卖出了两份。从JDK 6开始,synchronized引入了锁升级机制,避免一上来就使用重量级锁(操作系统的互斥量,需要用户态到内核态切换,开销大),而是根据竞争激烈程度动态调整锁的状态。每个线程从主内存拷贝共享变量到自己的工作内存中操作,操作完成后再写回主内存,这个过程如果不加控制就会导致可见

#java#jvm#开发语言
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