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Java,C#

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【AI智能体】——企业Agent【悟空】深度研究分享(一)功能解读+部署

实测阿里悟空WuKong!作为阿里面向全球推出的企业级AI原生工作平台,它彻底解决了开源“龙虾”的安全痛点,全场景高效落地,详细拆解其核心优势、实测体验与生态布局,带你解锁企业AI生产力新范式。

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#人工智能
【AI智能体】——OpenClaw(龙虾)深度研究分享(一)功能架构解读+部署全流程

OpenClaw(小龙虾)是一款开源的AI智能体,作为24小时运行的"数字管家",具备自动化任务处理、多工具集成和可扩展定制三大核心能力。其工作原理基于任务分解与执行引擎,支持Windows/macOS/Linux多平台部署。部署需Node.js≥22环境,提供脚本安装、npm全局安装和Docker三种方式,中文版可通过特定命令安装。常见问题包括Node版本不符、脚本执行权限不

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#人工智能
【AI智能体】——OpenClaw(龙虾)深度研究分享(三)OpenClaw+Ollama本地模型定制

OpenClaw与Ollama本地AI代理系统部署指南 摘要:本文详细介绍如何部署OpenClaw与Ollama结合的本地AI代理系统。OpenClaw作为系统级操作工具,配合Ollama本地大模型推理,实现自然语言指令到实际操作的转换。重点包括:1)Ollama的轻量级部署方法;2)Qwen系列大模型的拉取与自定义配置(需扩展至32K上下文窗口);3)OpenClaw对接本地模型的完整配置流程;

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#人工智能#语言模型
【AI智能体】——OpenClaw(龙虾)深度研究分享(五)clawhub: command not found 全网最稳解决方案

本文是 OpenClaw 部署最全排坑指南,专治 clawhub: command not found 报错。从原理、诊断、全平台修复、备用方案、镜像加速一站式解决。支持 Windows /macOS/ Linux,新手也能一步到位,让你的 AI 助手真正跑起来!

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【AI智能体】——企业Agent【悟空】深度研究分享(一)功能解读+部署

实测阿里悟空WuKong!作为阿里面向全球推出的企业级AI原生工作平台,它彻底解决了开源“龙虾”的安全痛点,全场景高效落地,详细拆解其核心优势、实测体验与生态布局,带你解锁企业AI生产力新范式。

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#人工智能
【AI智能体】——OpenClaw(龙虾)深度研究分享(二)模型选择+渠道对接流程

OpenClaw作为现象级AI助手,面临高Token消耗等成本问题。文章分析了国内外主流AI模型(如Claude、GPT、GLM等)的性能特点,推荐优先使用免费额度降低成本。详细介绍了OpenClaw集成钉钉的全流程,包括创建机器人、配置权限、安装插件等步骤,助力企业快速落地AI自动化应用。通过合理选择模型和对接渠道,可充分发挥OpenClaw的任务执行能力,实现高效数字化办公。

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#人工智能#语言模型
【物联网】物联网终端设备DTU和RTU详解

DTU(数据传输单元)和RTU(远程终端单元)是物联网领域的两种关键终端设备。DTU主要用于串口数据与IP数据的转换传输,适用于远程监控和数据采集场景;RTU则具备数据采集、处理和控制功能,适合工业自动化等复杂场景。两者在接口类型、数据处理能力和应用领域存在差异:DTU侧重数据传输,RTU强调本地控制。选择时需根据具体需求考虑功能复杂度、接口类型等因素。随着5G、边缘计算等技术的发展,二者正朝着更

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#物联网
【物联网】基于树莓派的物联网开发【27】USB转485模块+传感器ModbusRTU通信

本文介绍了使用串口调试助手进行ModbusRTU通信的步骤。硬件准备包括USB转485模块、485温湿度传感器等设备,并详细说明了线路连接方法。通过串口调试工具UartAssist,设置波特率9600、数据位8等参数后,发送十六进制指令可获取传感器数据。文中提供了同时采集温湿度、单独采集温度和湿度的三条指令及对应的返回数据示例,展示了完整的通信过程。

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#物联网
【物联网】工业级USB转485转换器FT232转RS485模块

本文介绍了USB转485驱动器的使用方法和安装步骤。该设备用于连接计算机USB接口与工业RS-485设备,如PLC、传感器等。安装过程包括:插入USB转485模块,安装随附的USB转串口驱动,并在设备管理器中确认端口号(如COM3)。文中配有模块图片和设备管理器端口确认的截图说明,帮助用户快速完成安装并验证连接。

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#物联网
【AI入门基础】AI核心知识点速查手册

本文系统梳理了人工智能领域的22个核心知识点,构建了完整的技术框架体系。从基础理论(神经网络、机器学习)到核心技术(深度学习、Transformer),再到工程实践(RAG、智能体、MCP协议),覆盖了AI全技术栈。重点包括:1)三大学习范式(监督/无监督/强化学习);2)大语言模型(LLM)及其应用;3)工程化组件(向量数据库、知识图谱);4)开发工具(Python、PyTorch、Tensor

#人工智能
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