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当客户开始用AI搜索而不是百度搜索,你的官网还停留在SEO时代吗?本文解析GEO时代官网的核心变化,以及如何通过AI智能体实现快速获客留资。
本文详细介绍了在Vue3+OpenLayers项目中加载百度地图瓦片并处理BD09坐标数据的方法。核心问题包括百度瓦片坐标系的特殊性(Y轴反向递增、负数"M"前缀)和BD09坐标系与Web墨卡托的转换需求。通过封装BaiduSource实现瓦片坐标转换,结合gcoord库完成BD09经纬度到百度墨卡托坐标的转换。文章提供了完整的Vue3组件实现代码,并针对常见问题(位置偏移、瓦片加载失败等)给出排
文心大模型 5.0 的发布,不仅是参数规模的跃升,更是 AI 技术范式的革新。原生全模态统一建模打破了信息处理的模态壁垒,使模型从 “理解内容” 向 “理解场景”“理解关系” 进化。从 3D 网页生成到影视情绪分析,从教育科普到工业质检,其落地场景正重构各行各业的生产力工具。正如技术迭代的永恒规律,文心 5.0 并非终点。随着算力成本的降低、数据质量的提升与算法的持续优化,全模态智能将真正融入生活
从红警MOD到AI应用,本文揭示了伟大产品诞生的真谛:当官方缺席时,社区热情如何填补技术缺口。你将看到“共和国之辉”背后的技术启示,理解为何那些看似“非官方”的创造,往往最能击中用户的情感刚需。🔥
2026年4月第一周,全球AI行业迎来新一轮爆发期。OpenAI旗下DALL-E 4正式发布,分辨率跃升至4096×4096像素并首次支持视频生成;GPT-6(内部代号"Spud")预计4月14日发布,性能相较GPT-5.4提升40%,上下文窗口扩展至200万Token;Claude 4.5发布带来推理能力35%提升;国内模型群雄并起,百度文心4.0、美团LongCat-Next等密集亮相。AI竞
2026年AI智能体平台横评摘要 2026年国内AI智能体市场爆发,主流平台在功能、成本、部署方式上差异显著。腾讯QClaw(小龙虾)凭借开源基础、永久免费和微信/QQ深度集成成为个人用户首选;字节扣子以低代码工作流和丰富插件生态见长;阿里百炼在多模态和企业API支持上领先;Dify作为开源方案提供最大灵活性;百度文心千帆和腾讯元器则侧重企业级服务。费用方面,QClaw免费额度最高(4000万To
本文介绍了大模型应用开发的基础概念和两种主要部署方式。大模型开发不同于传统Java开发,主要通过API接口与模型交互。企业可选择开放API、云平台部署或本地服务器部署三种方式,各有优缺点:开放API成本低但依赖性强,云平台部署便捷但数据安全性存疑,本地部署安全性高但初期投入大。文章详细演示了阿里云百炼平台API申请流程,并指导使用Ollama工具进行本地模型部署,包括环境配置、模型选择与运行等关键
国产AI真实体验锐评:文心一言广告泛滥沦为"电子垃圾",腾讯元宝被营销号内容"污染"成复读机。智谱清言以自然对话体验脱颖而出,成为唯一"正常人",而通义千问、DeepSeek等技术过硬但体验欠佳。榜单跑分与实际使用差距巨大,用户体验才是评判AI好坏的硬标准。建议用户远离文心一言等垫底产品,根据实际需求选择适合的AI助手。
影刀RPA是一款AI驱动的机器人流程自动化软件,简单来说,就是让机器人模拟人的操作,自动完成大量重复性、有逻辑规则的工作。
理念解决的问题核心价值以业务价值为核心的AI能力分层AI与业务适配问题让AI能力直接支撑业务运营需求支撑快速迭代的模块化架构业务变化快问题让业务方像搭积木一样搭建运营策略兼顾效率与公平的资源调度机制大规模资源管理问题兼顾资源利用率和任务稳定性数据与AI协同的闭环设计AI模型持续优化问题让模型越用越准,实现持续优化我是李华(化名),资深AI应用架构师,有10年以上大型平台设计经验,专注于智能运营、推
说实话,我昨天去厕所照镜子,差点被自己吓死——那眼睛红得跟兔子似的,眼白部分布满了血丝,活像一张被揉皱了又展开的卫生纸。作为一个前端开发,我每天盯着屏幕的时间比看女朋友脸的时间还长(虽然主要是因为没有女朋友),早上九点坐到工位上,除了上厕所和拿外卖,基本就是焊死在椅子上了。前阵子公司体检,眼科医生拿着那个像望远镜一样的仪器照我眼睛,嘴里"啧啧啧"个不停,说我这视力再这么造下去,三十岁以后就得考虑存
大家好,我是你们的CSDN网安博主,2026春招正在深耕渗透测试赛道,最近被一组数据狠狠震撼——央视《朝闻天下》报道,《AI时代网络安全产业人才发展报告(2025)》明确显示,2025年全球网络安全人才缺口已升至480万,同比增长19%,而这一缺口在2026年春招期间,直接让网络安全逆袭成为最热门专业,甚至超越计算机、软件工程,成为应届生求职的“香饽饽”。很多同学疑惑:为什么突然之间,网络安全就火
首先,在公共模块或当前项目中定义要调用的Dubbo接口。/*** 根据订单号查询物流状态* @param orderId 订单号* @return 物流状态信息*/这是最核心的部分。我们将创建一个类,其中定义了两个方法,分别标注为RAG检索和Dubbo调用的工具。// 引入Dubbo接口@Slf4j@Service// 通过Dubbo远程注入外部订单服务/*** 工具1: 从本地知识库(售后手册)
今天,我们将从最基础的文档检索开始,深入探讨如何构建一个完整的知识库系统。
本文深入解析Dubbo框架的网络通信机制,从接口调用到网络传输的全过程。Dubbo默认使用高性能Netty框架实现异步通信,遵循TCP/IP模型将请求对象序列化并封装成帧传输。通过代码示例展示数据发送流程,并配以Mermaid流程图直观呈现数据传输路径。掌握Dubbo的协议编解码机制有助于优化网络性能、开发新协议及问题诊断。建议开发者深入学习Dubbo源码、Netty框架及协议编解码技术,推荐相关
但在移动互联网红利逐渐消退、获客成本高企的当下,想要重新建立一个超级 App 谈何容易,即便通过短期烧钱、投流吸引来用户,但在各家模型性能没有显著差异、同质化显著且 AI 助手尚没有后续场景承接的当下,这些依靠短期红包吸引来的用户也很难留下。用户在搜索中表达的,往往是具体需求,而非泛泛兴趣。从昆仑芯的十年探索、文心大模型的持续迭代、飞桨深度学习框架的长期积累乃至百度智能云的算力积累、一系列原生 A
看结果,和你们的直觉一样么?你们觉得国产中文大模型第一巴图鲁是谁?你经常用哪家?可以在留言区分享讨论。
摘要:随着AI应用深入发展,AIAgent正从被动问答向主动服务演进。文章以"小高老师AIAgent"为例,剖析了智能任务系统的架构设计:通过分层抽象实现任务管理(交互层、管理层、执行层、基础设施层),采用"分身"部署策略分离实时对话与异步任务,构建事件驱动+时间触发的混合调度机制。系统支持周期性、监测性和长耗时三类任务,通过消息队列削峰、多级缓存优化和熔断
摘要:本文介绍了Dubbo框架如何通过实例注入机制简化微服务架构中的依赖管理。针对手动管理对象生命周期的复杂性,Dubbo提供依赖注入(DI)机制,使用注解自动注入依赖实例,提升开发效率和代码可维护性。文章包含Python代码示例展示Dubbo实例注入的使用方式,并通过Mermaid流程图说明端到端工作流。最后总结了Dubbo实例注入的优势,并给出学习Dubbo官方文档等行动建议,帮助开发者更好地
本文介绍了如何开发MCP服务端实现图片搜索功能。首先通过"接口盒子"平台获取免费图片搜索API,然后创建SpringBoot子模块开发MCP服务。文章详细说明了两种服务模式(STDIO和SSE)的配置方法,包括依赖引入、YAML配置、工具类开发及注册流程。最后讲解了如何打包部署服务,并通过JSON配置文件实现客户端调用。该服务可为旅游计划等应用提供图片搜索支持,增强内容吸引力。
/ 手机号:中间4位脱敏PHONE,// 身份证:隐藏中间8位ID_CARD,// 邮箱:用户名部分隐藏EMAIL不要逐行啃源码:Spring源码超百万行,优先抓核心流程(refresh()、自动配置、AOP代理),细节逻辑用到再深究;版本必须统一:Spring与SpringBoot存在强版本依赖,混用版本会导致类找不到、方法不存在等调试异常;脱离实战的源码学习毫无意义:每学一个核心流程,就写一个
AI Agent正从被动问答转向主动服务,行业共识指向异步任务处理能力是关键突破点。本文以"小高老师AI Agent"为例,剖析智能任务框架的构建路径。核心创新在于:1)范式升级,实现从定时触发到事件驱动的智能订阅;2)架构设计采用四层分离模式,通过主/任务Agent"分身"部署解决资源争抢;3)建立全生命周期管理机制,支持周期性、监测性和长耗时三类任务。技
本文档详细介绍了如何在轻量应用服务器LS上配置使用开源AI助手OpenClaw(原名:Clawdbot/MoltBot)的完整流程。
最近,开源个人AI代理OpenClaw(原Clawdbot)真的太火了!1月28日,百度智能云官宣完成OpenClaw全套适配之后,后台一下子涌进来不少问题:能不能一键部署?跑在云上稳不稳?跟别的平台比,百度智能云到底有啥不一样?可以发现,大家不仅关心“OpenClaw好不好用”,更关心在使用时怎么跑得久、跑得稳、还不折腾个人电脑。直接在本地长期挂OpenClaw,不仅占资源,还容易带来权限和数据
文章介绍了多Agent协作的概念与实战应用,通过Python和LangChain框架构建了一个查询公司PE值并计算平均值的案例。系统包含四个Agent:Researcher负责数据搜索,Coder负责计算,Finish负责总结,Supervisor负责任务分配。文章详细展示了如何使用LangGraph构建工作流,实现Agent间的智能协作,解决复杂问题。这种多Agent协作模式可应用于车牌识别、自
我们欢迎更多的小伙伴参与。
本篇文章将带你回顾并深入理解 HTML 中的表单组件、语义化标签、字符实体、全局属性以及页面元信息等高级但实用的知识点,完成 HTML 学习闭环,为后续 CSS 和 JavaScript 打下坚实基础。基础结构DOCTYPE><html><head><body>文本与排版<p><h1>-<h6><strong><em><br><hr>链接与图片<a><img>列表<ul><ol><li>表单<fo
Dubbo 3.2+核心机制解析 SPI扩展:Dubbo自研增强SPI机制,支持按需加载、依赖注入与AOP包装,通过ExtensionLoader动态加载扩展实现,是协议、负载均衡等组件的扩展基础。 流量治理: 负载均衡:提供7种算法(加权随机/轮询/最少活跃等),支持动态自适应 路由策略:支持条件/标签/脚本路由,实现金丝雀发布与区域亲和 容错机制:包含Failover/Failfast等6种策
文心大模型 5.0 正式版的上线,不是又一个大模型的发布,而是 AI 工业化落地的里程碑。它用原生全模态统一建模解决了 “能力问题”,用超稀疏混合专家架构解决了 “效率问题”,用全链路工业化适配解决了 “落地问题”,真正让大模型从实验室走进了生产线。对于 Golang 开发者来说,这是一个全新的机遇:我们可以用 Go 语言的高性能特性,快速集成文心 5.0 的全模态能力,搭建出高效、稳定的 AI
又一款超好用的AI产品~
CodeArts Doer代码智能体是一款集AI IDE、Code Agent、代码大模型为一体的智能编码产品,它面向项目级代码生成、代码续写、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码调试、代码翻译、代码检查、代码优化等场景,依据开发者输入的需求描述,准确且高效地生成高质量代码, 如同开发者身边的专属技术顾问。它和字节的TRAE、阿里千问的Qoder、腾讯的Code Buddy是同
本文介绍了微服务架构中泛化调用技术的原理与实践。通过反射机制,泛化调用允许运行时动态确定调用的服务和方法,摆脱了对具体接口定义的依赖,显著提高了系统的灵活性和扩展性。文章包含Python代码示例展示Dubbo框架中的泛化调用实现,并分析了其在跨语言通信、服务降级等方面的优势。还提供了Mermaid流程图清晰呈现调用流程,最后给出评估现有架构、学习Dubbo框架等行动建议。泛化调用技术能有效增强微服
这是索罗斯“反身性”理论在算力领域的兑现:GPU“意外”适应了AI的需求,早期AI依赖GPU并助推后者市场扩大乃至绝对占有,然而当算力需求发展到一定阶段,GPU架构又限制了AI效率的提高。在这股潮流中,清微智能作为稀缺的新架构算力芯片企业,自然而然扮演了一个新角色:中国并非只能在GPU主线上做追随者,在刚刚打开的第二条算力支流上,我们拥有一支能拿得出手的本土队伍。然而,GPU遵循的传统架构在执行运
AI人工智能日报新闻和最新AI工具
本文介绍了在微服务架构中使用Dubbo框架隐式传递特性实现日志追踪的方法。面对多系统协作时请求路径复杂、日志难以追踪的问题,通过开启异步模式、衔接上下文信息和结果写入上下文三个核心要素,可以在请求生命周期中传递唯一标识符,准确关联日志。文章提供了Python代码示例和Mermaid流程图说明实现过程,并强调该方法能提高问题定位效率,优化用户体验和系统稳定性。最后给出了评估现有日志系统、开发者培训和
本文探讨了微服务架构中Dubbo同步调用导致的线程池耗尽问题及其解决方案。通过分析高流量场景下同步调用的性能瓶颈,提出采用异步化技术提升系统吞吐量的方法。文章包含Python异步数据库查询示例和Mermaid流程图展示的端到端工作流,并给出评估业务场景、代码重构和性能测试等实践建议。最后推荐延伸阅读材料,帮助开发者深入理解Dubbo异步调用机制和系统性能优化策略。异步化实践能有效解决线程阻塞问题,
本文介绍了Dubbo微服务框架的基础知识与应用。Dubbo作为高性能Java RPC框架,包含服务注册、发现、调用和监控等功能。文章分析了Dubbo的核心组件(Container、Provider、Consumer等)及其交互流程,提供了Python示例代码展示服务调用过程,并通过流程图直观呈现架构设计。理解Dubbo基础有助于快速定位问题、优化服务性能。建议读者结合官方文档深入学习,通过实践掌握
本文详解LangChain 1.0框架下MCP调用流程,包括官方示例、百度地图MCP对接、DeepSeek模型JSON反序列化报错解决方案,以及异步MCP工具与同步人机交互中间件的兼容实现。提供完整代码示例,帮助开发者快速上手并解决常见问题。
本文介绍了内网渗透的基本流程和常用信息收集方法。主要内容包括:通过webserver获取内网访问权限后,使用系统命令收集主机信息(如systeminfo、net start、tasklist等);探测域内环境(net view/domain、net time/domain);获取用户信息(whoami/all、net user/domain)用于后续攻击;以及使用ping扫描探测存活主机。文章还提
本文详细介绍了Dubbo框架中服务目录与路由链的设计原理及实现机制。服务目录(RegistryDirectory)负责动态维护服务提供者列表,通过注册中心监听实现服务发现与配置变更,核心功能包括Invoker列表维护和动态更新机制。路由链(RouterChain)采用责任链模式,内置条件路由、标签路由等多种路由策略,支持自定义扩展和优先级控制。两者协同工作形成完整的服务调用流程,通过动态配置更新实
还记得2022年11月30日Chat-GPT3.5发布吗?短短5天的时间,其用户量就飞速突破了100万。时至今日,从第三方数据显示,2025年12月统计的月活跃人数达到了惊人的9.1亿。从Chat-GPT刚开始的爆发式传递增长,也顺带燃起了全世界人们对AI追求的热情,更加速了国产AI大模型的飞速发展!随着近几年AI大模型的不断发展, 我们国内的大模型开发公司或机构也犹如雨后春笋般增长。尽管存在巨大
摘要: 2015-2025年,多模态大语言模型(MLLM)从单模态孤岛跃升至万亿级具身智能系统。2015-2018年以VQA手工对齐为主,参数规模百万级;2019-2022年CLIP革命推动对比学习与融合预训练,实现零样本分类;2023-2025年进入VLA端到端自进化时代,华为、阿里等中国厂商主导十万亿级模型研发,零样本泛化率超99%,赋能智驾、机器人等实时多模态交互。中国从技术跟随者发展为全球
文章介绍了国产AI大模型的发展现状,分析了百度文心一言、腾讯元宝、阿里通义千问等主流产品。根据访问量排名,网站端DeepSeek领先,APP应用端豆包和字节跳动表现最佳。文章指出,头部互联网企业在AI大模型领域具有竞争优势,并建议大多数用户选择DeepSeek或豆包AI即可满足需求。还记得2022年11月30日Chat-GPT3.5发布吗?短短5天的时间,其用户量就飞速突破了100万。时至今日,从
本文介绍了三种实现智能助手功能的技术方案:1)不借助框架,通过AI模型识别用户意图并返回固定值;2)使用LangChain4j框架,通过工具注解实现功能调用;3)使用AgentScope框架,创建智能体处理请求。重点比较了各方案在处理结果返回时的性能差异,建议对于大数据量查询采用直接返回原始结果的方式,避免大模型润色导致的性能损耗。文章还提供了各方案的Java代码示例,并针对实际项目中的性能优化提
2025年AI编程工具迎来爆发式增长,本文介绍了多款前沿AI Coding Agent工具。Bolt.new、Lovable和v0专注于前端原型开发,支持自然语言生成React/Vue代码并一键部署;百度"秒哒"实现微信小程序无代码开发;TRAE和Cursor作为智能IDE,覆盖编码到部署全流程;Kiro创新性地采用规范驱动开发(SDD)范式。这些工具显著降低开发门槛,使&qu
整体流程如下图所示,由于 verify 的校验逻辑涉及大量 CPU 的 H2D 和 D2H 等同步操作,当下图中 CPU 执行 D2H-1 操作时,需等待 XPU 侧执行完 D2H-1 后才能执行 D2H-2 操作,此时会造成 D2H-2 的启动 (Launch)开销无法被掩盖,因此产生算子缝隙,同理,后续 MTP 层由于也无法被提前启动,同样会产生算子缝隙。因此,Prefill 优化的核心思路是
百度蜘蛛(Baiduspider)爬取是搜索引擎获得页面内容的一个重要的途径,通过蜘蛛的抓取可以得到一个页面的最主要的内容从而收录百度数据库系统,每次抓取之后都会再与数据库原有的信息进行比对,来确定页面的总体质量。(博主注:最近明月的小博客竟然“攻击”不断,大部分是扫描和SQL注入类的,甚至造成前两天“主机资源耗尽”又被关停了,于是狠下心好好的分析了一下服务器日志,找出了不少可以IP,直接给屏蔽掉