区分软件的错误(Error)、缺陷（Defect）、故障(Fault)和失效(Failure)概念是软件可靠性设计工作的基础。检查点回滚（Checkpoint-Rollback）、异常安全设计（如RAII）。：开发者在需求分析、设计、编码等阶段人为引入的失误（如逻辑错误、理解偏差）。静态分析（Coverity）、模型检测（SPIN）、符号执行（KLEE）。：缺陷可能潜伏（如未触发的边界条件），需通

通过这五个视图的结合，"4+1视图"模型能够提供一个全面的架构视角，帮助架构师、开发人员和其他利益相关者更好地理解和沟通系统的设计与实现。它通过五个不同的视图来全面描述一个软件系统的架构。

它是嵌入式系统中一种 “中心化、轻量级、强实时” 的通信架构 —— 通过 “腰层” 这个中枢，将 “计算” 和 “通信” 解耦，让上层组件专注业务、下层组件专注硬件，最终用最简单的结构解决 “异构组件通信复杂” 的痛点，尤其适合汽车、工业控制、物联网等对实时性和可靠性要求高的场景。

最初设计用于图形渲染，但由于其强大的并行计算能力，逐渐被用于通用计算（GPGPU）和 AI 加速。灵活性：支持多种 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch）。开发难度大：需要硬件设计知识（如 Verilog、VHDL）。能效比高：针对特定任务优化后，性能优于 CPU 和 GPU。ASIC 是为特定应用设计的定制化芯片，硬件逻辑固定。性能不如 ASIC：针对特定任务的性能优化有限。灵活

控制器把天气数据和计算结果打包，反馈给大语言模型：“你要的外部数据都齐了，现在可以整理成自然语言回答用户啦！

在人工智能（尤其是自然语言处理）领域，是用户向 AI 模型输入的文本指令、问题或上下文描述，用于引导 AI 生成符合预期的输出结果。简单来说，—— 清晰、具体、有逻辑的 Prompt 能让 AI 更好地理解需求，从而生成更有价值的结果。随着 AI 技术的发展，“Prompt 工程”（优化 Prompt 的技巧）已成为一项重要能力，帮助人们更高效地利用 AI 工具解决问题。

其行为不受外界强制控制，而是基于自身目标和环境信息独立运作。简单来说，它是 “”，既可以是物理实体（如机器人），也可以是虚拟实体（如软件程序）。是 Agent 领域中一种非常重要的运行框架（或工作模式），全称可以理解为的结合。简单说，它是让 Agent 像人一样 “边想边做” 的模式 —— 通过 “思考该做什么→动手尝试→根据结果再调整思路” 的循环，一步步解决复杂问题。

数据库系统是用于存储、管理和检索数据的系统，广泛应用于各类信息管理中。它通过结构化查询语言（SQL）提供数据操作接口，支持事务处理和并发控制，确保数据一致性和安全性。现代数据库系统分为关系型和非关系型两大类，各具特点，适应不同应用场景。随着大数据和云计算的发展，数据库技术不断演进，提升了数据处理能力和灵活性，为企业决策提供了强有力的支持。

前言提示：前提是自己电脑已经安装Git。安装前往下载链接：https://git-scm.com/ 如下图：下载完毕，运行安装程序，无脑安装，一直next即可检查安装 ( Win + R 打开命令提示符, 输入以下命令 ), 已经安装如下图:命令：git --version5.接下来克隆项目。