本文介绍了WebSocket的核心原理与Python实现方案。WebSocket通过HTTP升级建立长连接，实现高效双向通信，适用于实时聊天、数据推送等场景。文章对比了Python中五种WebSocket方案：websockets适合学习原型，FastAPI适合新项目整合，Tornado适合定时推送，picows追求低延迟，websocket-rs性能最优。通过50行代码实现了一个基础的Echo服

说明主要的问题大概是我的两台电脑连到了一个交换机，交换机再连到路由器，导致dns出问题内容故障现象Error response from daemon: Get https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/v2/: dial tcp: lookup registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com: no such host解决方法：vim

说明通过短消息给自己发信息很方便，我希望我的网站、任务系统在运行时可以给到必要的提醒。这里使用腾讯云的短消息服务，最好先进行进行网站的备案。内容腾讯短消息控制台,简单跟着做就可以了。消息不能随便发，所以要先按提示设置消息模板，再往里面灌数据发送。控制台：短信模板：接下来我们看怎么样使用python发送，首先参考腾讯短消息的文档在控制台的这里查看自己的【短信应用id】之后要插入代码# 短信应用ID:

决策树最大的优点是它的过程完全符合人的思考习惯：分门别类，逐步深入。1 决策树的历史2 决策树的原理3 泰坦尼克号数据分析4 开始决策树

本文主要介绍了OpenClaw系统的几个关键组件和功能： 版本升级：OpenClaw升级过程简单快速，但可能导致插件丢失，需要通过Code Buddy修复。尽管系统不够稳定，但其高层抽象设计值得期待。 ACPX：作为Agent Spawn功能的运行时后端，ACPX管理子Agent的生命周期，类似于Docker容器。文章详细说明了其工作流程和配置要求。 ACP协议：定义了AI代理与客户端应用之间的标

摘要：本文探讨了Agent Swarm（智能体蜂群）架构及其在大模型应用中的价值。文章指出，随着openclaw等工具的出现，大模型正从专业领域扩展到更广泛的非专业用户群体。Agent Swarm通过多个功能专一的智能体协同工作，采用任务分解和协作通信机制，能更好地处理复杂任务。核心组件包括调度器、智能体集群、通信机制和共享内存等。文章分析了四种实现技术路线，并强调群体智慧的重要性——简单个体通过

说明上一回讲到当我们找到文本块之后，可以将文本块分割成行，利用cnocr就可以很好的识别了。所以现在的问题是如何从原始图中找到文字内容块。内容我分析了一下，最佳的选择应该是使用yolo进行目标识别，具体可以参考我的这篇文章,但是一来这需要标记一些样本图片，二来这个项目是很久之前搞的，当时并没有按PM进行归集，要重读代码比较费时间。顺带要吐槽一下苹果的m1，适配简直差极了，Labelmg也不能装，各

说明一种最简单的标注是用文件名给某张图片标注。这里主要讨论的是给图像进行区域的划分和标注后，把这部分的图像和标注拉下来保存成单独的图片。想象在图片上拉一个小矩形，给这个矩阵打了类别的文本，最后我们根据这个矩形和文本把图扣下来单独的保存。介绍的内容：1 VOC标注格式和工具2 Pytorch的Dataset格式3 对应的转换脚本进行目标识别通常需要coco和voc两种数据集格式，本文主要讨论voc格

说明继续进行解析，将块状文本变为条状识别。内容上一次说到，cnocr识别一行文字还是可以的，碰到块状就不大行了。于是我们先假设能分离出块状文字，然后进行分行后处理。1 导入包from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport copy%matplotlib i

1 说明深度学习的模型训练是听话时间的，但是只是应用的话cpu服务器应该有也可以。2 服务内容拆解(yolov3)3 内容3.1 使用docker制作镜像3.2 将项目文件准备