1、pull镜像docker pull mondain/red52、启动原版red5docker run --name red5 -d -p 5080:5080 -p 1935:1935 mondain/red53、使用OBS进行推流https://blog.csdn.net/wk313753744/article/details/50458360转载于:http...

总结一些 pipeline 例子插件名称： SSH Pipeline Steps使用说明: https://github.com/jenkinsci/ssh-steps-plugin#pipeline-steps!groovydefgetHost(){defremote=[:]remote.name='mysql'remote.ho...

1. 概述轻量配置中心可以在开发者进行开发、调试、测试的过程中提供服务发现、注册和查询功能。此模块不属于 EDAS 正式环境中的服务，需要客户进行部署安装。在一个公司内部，通常只需要在一台机器上安装轻量配置中心服务，并在其他开发机器上绑定特定的 host 即可。本文以公有云作为测试环境，本地笔记本进行开发，云上内部进行调试、云上和本地IDE进行调试为例...

https://stackoverflow.com/questions/41854908/nsurlsession-nsurlconnection-http-load-failed-kcfstreamerrordomainssl-9802-in1.SDWebImageDownloaderOperation.m 中(void)URLSession:(NSURLSession *)sessio...

不管承认与否,我们已快速进入大数据时代。可以说,谁掌握了大数据,谁就掌握了主动权。在基层治理中,大数据正日益成为社会管理的“强力推手”、政府治理的“幕僚高参”。这里的关键是,广大基层干部的格局视野、思维理念、紧迫感和敏锐度,要与大数据时代相适应,善于运用大数据优化政府服务和监管,提高行政效能。通过日益完善的电子政务系统,在推进更加方便群众的在线服务同时,...

大语言模型（LLM）作为新兴智能引擎，其价值释放高度依赖稳定、安全、可控的集成基础设施。AI编排并非简单调用API，而是围绕协议适配、策略治理、弹性容错三大核心能力，实现LLM与ERP、CRM、SAP等异构系统的深度协同。MuleSoft凭借200+原生连接器、细粒度策略管控和声明式错误处理机制，有效弥合企业IT架构与生成式AI之间的协议断层、治理断层与韧性断层，支撑合同审查、智能招聘、服务台自动

多模态大模型通过融合视觉与语言模态，实现了跨模态语义理解，成为当前AI领域的重要技术方向。其核心原理在于视觉编码器（如ViT、CLIP）提取图像特征，并通过跨模态注意力机制实现图文交互。在工程实践中，显存优化是关键挑战，常用技术包括梯度检查点和混合精度训练，能有效降低50%以上的显存占用。这类技术在医疗诊断、智能客服等场景展现巨大价值。针对GPT-4V和LLaVA等主流架构，需要掌握其视觉编码器选

大模型推理能力正从单步问答迈向多阶段目标规划与自主决策，其核心在于系统级推理架构、动态知识蒸馏和全流程意图对齐三大技术范式升级。这类高阶推理能力不再依赖外部框架拼接，而是内生于模型运行时的目标树编译与证据锚定机制，显著提升金融合规、药物审评等高风险场景的结论可溯性与错误抑制能力。Anthropic通过Mythos能力的门控发布（Gated Release），将能力交付与组织安全成熟度、领域知识沉淀

深度学习作为机器学习的重要分支，通过多层神经网络实现特征自动提取与预测。其核心原理依赖于线性代数、概率统计和微积分三大数学基础，结合Python生态中的TensorFlow、PyTorch等框架实现高效开发。在实际工程中，深度学习技术广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域，尤其注重从数据预处理到模型部署的全流程实践。本文以手写数字识别为示例项目，详解MNIST数据集处理、神经网络构建及超参数调优等

数据标注是人工智能模型训练的基础环节，其核心原理是通过人工对原始数据进行清洗、分类、打标签等处理，为机器学习提供高质量的“教材”。这项技术的价值在于，它直接决定了AI模型的性能上限，尤其是在大模型时代，高质量、多样化的标注数据是模型迭代和效果提升的关键燃料。从应用场景来看，数据标注广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，支撑着智能对话、内容生成、自动驾驶等前沿技术的落地。随着多模态