
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
1.配置EM expressSQL>execDBMS_XDB_CONFIG.SETHTTPsPORT(5500);PL/SQLproceduresuccessfullycompleted.2.检查监听[grid@pub19-node1trace]$lsnrctlstatusLSNRCTLforLinux:Version19.0.0.0.0-Productiono...
大模型能力评估不能只看版本号,需要从上下文窗口、输入输出格式、接口兼容性等基础概念入手。不同模型在编程、长文本处理、实时信息检索和中文业务等场景中各有侧重,技术价值体现在任务类型与成本控制的匹配度上。本文以grok4.6、gpt5.6、kimi-k3、glm5.2为例,通过API调用、Function Call、结构化输出等工程实践,剖析各模型的真实表现与适用边界。从开发者选型视角出发,结合实测流
对于七大常用的排序算法初步进行了学习,现在总结一下自己对于七大排序算法理解,七大排序常用排序算法分别是:冒泡、快速、选择、插入、希尔、堆、二叉树。以下分别总结自己对于七大排序算法的理解。一:冒泡排序冒泡排序就是将一组无序序列,选中两个索引对无序序列进行进行循环比较,使小的下沉,大的上浮。思路:1、大循环是数组长度-1次。2、每次大循环可确定一个值在数组末尾,则每轮大循环中的小循环比较的次数(数组的
一、执行计划列输出说明二、select_type 查询的类型1、simpleSIMPLE 最简单的查询方式EXPLAIN select * from myshop.ecs_users where user_id =1;输出2、PRIMARYPRIMARY 最外层开始查询UNION,UNION 第一个SELECT 为PRIMARY,第二个及之后的所有SELECT 为 UNION SELECT TYP
在AI辅助编程日益普及的当下,Agent Skills作为一种为编程智能体提供标准化操作流程的扩展机制,正成为提升自动化能力的关键。其核心原理是将模型不擅长的复杂任务(如稳定输出数据图表)固化为可执行的技能包,通过脚本和模板约束生成过程。为此,一个开源的图表Skill项目应运而生,它可无缝集成至Claude Code或Codex环境,让用户仅需自然语言描述即可完成柱状图、折线图等图表的生成,并支持
智能体(Agent)是当前人工智能应用的重要形态,通常依赖云端大模型提供推理能力,但数据隐私性、服务稳定性与长期成本问题促使越来越多开发者关注本地部署方案。本地智能体通过将大语言模型运行在自有硬件上,配合推理引擎与工作流平台,实现数据不出本地的同时,仍然具备对话、知识库问答和自动化任务执行能力。在金融、政务、企业内部知识管理等场景中,本地化部署不仅降低单次调用成本,还能规避网络波动风险,尤其适合离
知识图谱作为结构化语义知识库,其核心在于将非结构化或半结构化数据转化为“实体-关系-实体”的三元组网络,以实现知识的互联与推理。其构建原理通常遵循数据采集、信息抽取、知识融合与存储的流程,技术价值在于提升数据关联查询效率、支持智能问答与推荐系统。在应用场景上,广泛服务于搜索引擎、金融风控、医疗诊断和商业智能等领域。本文聚焦于知识图谱构建的初始阶段,详细阐述了如何利用Python生态工具进行数据采集
2020年STM32全国巡回研讨会于9月13日在深圳拉开帷幕,自2007年以来,STM32全国研讨会已成为工程师洞悉嵌入式领域最新产品和人工智能物联网技术趋势的年度盛会。今年研讨会以“安全连接,智创未来”为主题,呈现了STM32的最新技术创新,同时,OPEN AI LAB(开放智能)也携超低功耗IoT语音解决方案VoxTrend亮相大会现场,为现场的生态伙伴们带来精彩展示。VoxTrend携手ST
在软件工程和系统运维领域,自动化与智能化是提升效率和可靠性的核心方向。其基本原理是通过预设规则、监控指标和决策逻辑,让系统具备自主发现、诊断并响应异常的能力。这项技术的核心价值在于将运维人员从重复、低级的故障处理中解放出来,实现7x24小时的系统健康保障,并降低人为失误风险。典型的应用场景包括微服务架构的健康管理、云原生应用的故障自恢复以及AI服务链路的稳定性维护。本文聚焦于一个具体的工程实践:如
多模态大语言模型通过融合视觉与语言理解能力,实现了从感知到决策的跨越。其核心原理在于将图像信息编码为语义向量,与文本表征进行联合推理,从而理解复杂视觉场景并生成可执行规划。这一技术突破为智能体系统赋予了“视觉大脑”,大幅提升了在自动化流程、RPA和交互式应用中的实用价值。在实际应用场景中,开发者可通过API调用快速集成视觉理解能力,构建能够分析图表数据、解读界面截图、执行多步骤任务的智能系统。De







