去中心化交易所合约开发演练要点
以情境锚点为核心，设计覆盖日常至极端波动的全链路演练场景，涵盖撮合清算、滑点处理、高并发调度及跨链一致性验证。每场景标注时间、地点、角色与目标，分解子任务并设定关键参数，辅以脚本、数据与表单，提升复用性与风险应对力。
数字人平台数字分身技术分析
数字人正重塑生活，从虚拟偶像到金融医疗赋能。三维图形计算突破，构建全栈技术闭环，推动虚实融合的“数字分身”革命，引领中国范式崛起。
Airflow调度爬虫任务：从零搭建高效定时采集系统
Airflow以DAG实现爬虫任务依赖管理，支持分钟级调度与Web监控，解决crontab无依赖控制、Jenkins不灵活等问题。结合PythonOperator、动态参数传递与分布式架构，可构建高可用、易扩展的自动化采集系统，适用于电商价格监控等场景。
哈希极化、拓扑盲点与拥塞抖动：主流端网协同方案如何缓解万卡集群通信瓶颈？
随着大模型参数规模迈向万亿级，万卡乃至十万卡 GPU 集群正成为 AI 训练基础设施的标配，而万卡集群三大通信瓶颈——哈希极化、拓扑盲点与拥塞抖动，对网络架构提出了前所未有的挑战。本文基于主流互联网大厂的公开实践，深入剖析超大规模集群中端网协同架构的设计思路，并探讨面向 MoE 与 DeepSeek 等新型模型的下一代 AI 网络演进方向。
水利数字孪生技术深度分享
水利数字孪生融合物联网、大数据、AI等技术，构建物理水利系统的全要素虚拟映射，实现精准感知、智能仿真与优化调控。涵盖BIM-GIS建模、实时数据链、仿真引擎与可视化交互，应用于防洪调度、工程运维、水资源管理等领域。济南奥维数字科技通过自主引擎与场景实践，推动技术落地，助力“数字济南”建设，引领行业智能化升级。
MCP创建AI代理的五大最佳实践
本文介绍构建企业级AI Agent的五大MCP最佳实践，涵盖任务模块拆分、工具链选型、设计模式应用、状态管理和安全机制。通过统一调度与多渠道接入，实现智能体在复杂业务场景中的高效、可控落地。