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2025年中国研究生数学建模竞赛C题:围岩裂隙精准识别与三维模型重构

本文针对煤矿巷道围岩裂隙识别与三维重构问题,建立了基于钻孔成像展开图的裂隙智能识别、正弦状裂隙定量分析、复杂裂隙粗糙度计算以及多钻孔裂隙网络连通性分析的完整数学模型。针对问题1,提出基于像素特征聚类(KMeans)的裂隙自动识别方法,有效区分裂隙与岩石纹理、泥浆等干扰,生成二值化识别结果。问题2中,利用骨架提取与正弦曲线拟合,实现正弦状裂隙的参数化表征(振幅、周期、相位、中心线深度),并通过单位转

#c语言#重构
OpenClaw-CN 安全增强方案:从理念到落地的全面剖析

通过对登录验证、文件操作、系统命令、资金安全等模块的细致分析,我们证明了该方案在技术上的可行性,并提供了具体的实现路径。在原始方案中,部分建议(如“阻止修改系统文件”、“禁止运行分区工具”)看似超出了 AI 助手的能力范围,因为 OpenClaw 无法也不应承担操作系统安全层的职责。本文旨在深入分析该方案的可行性,并结合 OpenClaw-CN 的实际架构,提供具体的技术实现思路,特别是针对路径处

#人工智能#算法#安全 +2
国内使用OpenClaw助力数学系研究生学习:从任务实践到廉价配置全攻略

新手尝鲜:首选方案一,注册无问芯穹免费账号,零成本体验。长期稳定使用,不想占用自己电脑:选择方案二,首月9.9元试用,后续根据效果决定是否续费。拥有游戏电脑,追求彻底Token无忧:推荐方案三,部署本地模型,结合OpenClaw打造近乎免费的私有数学研究助手。

#人工智能#算法#学习 +2
国内使用OpenClaw助力数学系研究生学习:从任务实践到廉价配置全攻略

新手尝鲜:首选方案一,注册无问芯穹免费账号,零成本体验。长期稳定使用,不想占用自己电脑:选择方案二,首月9.9元试用,后续根据效果决定是否续费。拥有游戏电脑,追求彻底Token无忧:推荐方案三,部署本地模型,结合OpenClaw打造近乎免费的私有数学研究助手。

#人工智能#算法#学习 +2
OpenClaw-CN 安全增强方案:从理念到落地的全面剖析

通过对登录验证、文件操作、系统命令、资金安全等模块的细致分析,我们证明了该方案在技术上的可行性,并提供了具体的实现路径。在原始方案中,部分建议(如“阻止修改系统文件”、“禁止运行分区工具”)看似超出了 AI 助手的能力范围,因为 OpenClaw 无法也不应承担操作系统安全层的职责。本文旨在深入分析该方案的可行性,并结合 OpenClaw-CN 的实际架构,提供具体的技术实现思路,特别是针对路径处

#人工智能#算法#安全 +2
OpenClaw在安全性上可改进的地方

文件系统操作:对于修改文件内容、重命名文件、修改权限和删除文件的操作,原始文件全部进入回收站,不允许由OpenClaw触发不留回收站备份的情况下,直接删除和修改文件的操作。邮箱操作:不允许直接删除邮件,而是将邮件移动到指定的用于存放要删除邮件的邮箱目录中。另外,系统磁盘空间要满的时候,自动暂停运行,任务内容和状态自动保存到磁盘,同时通知用户远程登录电脑删除不需要的文件,安装OpenClaw时帮助用

#开发语言#人工智能#语言模型
提升 LLM 输出鲁棒性:使用 json_repair 智能修复非标准 JSON

是一个轻量级 Python 库,专门用于修复和解析不规范的 JSON 字符串。它的核心思想是容错解析:采用宽松的解析器,允许许多常见的 JSON 编写错误,并在遇到错误时尝试局部修复。修复后,既可以返回标准的 JSON 字符串,也可以直接返回反序列化后的 Python 对象(字典/列表)。自动去除首尾无关文本:剥离自然语言、Markdown 代码块标记等。修复常见语法错误:补全缺失的引号、处理多余

#人工智能#算法#软件工程 +2
构建AI驱动的全栈专家团队:The Agency + DeepSeek + OpenClaw 实战指南

在人工智能飞速发展的今天,大语言模型已经能够完成从代码生成到架构设计的诸多任务。然而,通用模型往往缺乏领域深度和持续一致的执行力。The Agency 项目应运而生——它提供了超过120个高度专业化的AI智能体提示词,涵盖工程、设计、营销、运维等12个部门。每个智能体都拥有独特的个性、工作流程和可衡量的交付成果。但提示词本身只是蓝图,要真正落地,还需要强大的推理引擎和专业的交互环境。这正是 Dee

#软件工程#人工智能#性能优化 +1
基于 Anthropic SDK 实现 Token 统计与模型分流:原理、实践与代码示例

"""根据 token 数量选择最合适且能容纳该长度的模型。如果超出所有模型窗口,抛出异常。"""# 模型最大上下文(以 Claude 3 为例,可根据官方文档更新)# 按成本和速度排序的模型列表(从低到高)# 如果 token 数超过所有模型窗口,抛出异常根据 token 数量选择最合适且能容纳该长度的模型。如果超出所有模型窗口,抛出异常。""" # 模型最大上下文(以 Claude 3 为例,

#算法#开发语言#人工智能 +2
使用AsyncOpenAI通过LLM Proxy网关异步调用多种大模型的实践指南

我们首先定义一个通用的异步函数,用于发起聊天完成请求,并处理基本错误。# 网关配置(请替换为实际值)):"""通用异步聊天完成函数"""try:print(f"请求超时 (

#人工智能#算法
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