一句话记住LangSmith 就是 AI 应用的“行车记录仪”，它让代码的每一次运行都“有迹可循”。核心三要点无感接入：只需配置环境变量，无需改动业务代码。全链路透明：输入、输出、耗时、Token，一切尽在掌握。在线调试：发现问题直接在网页上 Playground 调试，改完即用。

我们用三步讲解法来拆解它。一句话记住LangChain 是大模型的“管家”，它帮大模型打理好了输入、输出、记忆和工具调用，让你专注于业务逻辑。核心三要点Model I/O让你随意换模型（OpenAI ↔ DeepSeek 无缝切换）。Chain帮你把复杂任务串成流水线。Agent让 AI 能够自主使用工具。🔮 进阶伏笔当你的 Chain 越来越长，出 Bug 了怎么查？以后飞哥会教你用LangS

一句话记住它Android 端侧推理 = CameraX 喂图 ➕ TFLite Support 预处理 ➕ YOLO 解析。核心三要点：每一帧图片的入口，要在这里做线程切换和数据处理。：Google 提供的神器，一行代码搞定缩放和归一化，别再手写 Bitmap 操作了。后处理 (NMS)：模型输出的只是候选框，必须通过 NMS 算法去重，才能得到最终结果。

一句话记住它👉大模型就是个读了万卷书的“预测机”，参数是它的脑容量，Chat 版本是它学会了“说人话”，而训练是为了让它懂“行话”。核心三要点🔮LLM 本质：根据上文预测下文。🤝：Base 是书呆子，Chat 是好助理（咱们平时用的都是 Chat）。🌈多模态：能看能听能画，是未来的趋势。希望这篇“人话”科普，能帮你彻底搞懂这些高大上的概念！👍。

一句话记住它模型量化就是给 AI 做“脱水压缩”，牺牲一丢丢精度，换取手机上的极致速度。核心三要点ONNX是中转站，TFLite是终点站。FP16性价比最高（体积减半，精度不降）。INT8虽快，但需要校准数据，且可能有精度损失。本周作业运行export.py导出你自己的 TFLite 模型。用 Netron 截图模型的输入输出节点。(选做) 尝试开启int8=True，看看体积还能小多少？下篇，我

第三阶段结束了！Ollama：把大模型请回了家。🏠Docker：把应用装进了集装箱。📦RAG 实战：结合两者，打造了隐私安全的企业级助手。🛡️💡飞哥毕业设计请将这 5 周的所有代码整合，构建一个完整的 “企业级数据分析助手”：用户登录 -> 上传 Excel -> 后端存向量库 -> 用户提问 -> Agent 写 Pandas/SQL 代码分析数据 -> 前端流式展示结果。完成这个，你就

“RAG 只能读文档，Agent 才能干活！本文手把手教你用 LangChain 和 DeepSeek 开发一个能查询数据库、支持多轮对话的智能体。内含生产环境防幻觉、防死锁的独家避坑指南！”

面试摘要：Android开发技术考察 本次面试针对Android开发岗位，重点关注Java基础和Android核心知识。面试分为三部分： Java基础：考察==与equals()区别、访问修饰符、字符串处理、泛型、面向对象特性（继承/封装/多态）、抽象类与接口区别、内部类应用场景。 Android核心：将涉及Activity/Fragment生命周期、多线程处理、性能优化、UI开发等。 混合开发：

本文摘要： 文章深入解析视频传输协议的核心技术，重点对比HTTP、RTMP、HLS和WebRTC在短视频、直播等场景的应用差异。HTTP协议通过Range请求和流式传输实现视频秒开播放；RTMP专为低延迟直播推流设计；HLS支持大规模直播分发；WebRTC则适用于超低延迟视频通话。文章通过技术对比表格和Kotlin代码示例，详细说明如何基于HTTP协议实现智能分片下载、断点续传等视频流播放功能，帮

摘要：浏览器重绘与重排性能优化 本文详细解析了浏览器渲染中的重绘（Repaint）和重排（Reflow）概念及其性能影响。重绘指元素外观改变而不影响布局，如颜色变化；重排则涉及几何属性改变，需重新计算布局，性能消耗更大。通过画家作画和装修房子的生动比喻，解释了二者的区别：重绘如同换颜料或刷墙，而重排则像重新构图或改变房间布局。文章还展示了浏览器完整渲染流程，并提供了具体代码示例说明哪些CSS属性会