AI Agents Loop异步执行可视化Tutorial 借助AgentBoard工具可视化工作流
本文介绍了AI Agent的异步执行循环(Agent Loop),并展示了如何利用开源框架agentboard可视化这一过程。通过分析不同框架(如AutoGen、LangGraph、AutoAgent)对Agent Loop的抽象,文章详细说明了从简单的功能调用到复杂的多阶段执行流程的设计。此外,还提供了使用agentboard进行日志记录与流程可视化的具体示例,包括安装步骤、代码实现及运行方法,帮助开发者更高效地调试和优化AI Agent的应用。
今日 AI 开源|共 12 项|开源的DIY健康追踪项目,基于低成本的智能戒指构建私人的健康监测应用
本文介绍了多个开源项目,涵盖了从量子计算错误纠正到视频生成和编辑的广泛应用领域。这些项目展示了AI技术在不同领域的创新和应用潜力。
Open Interpreter:AI 赋能终端!在终端中对话AI模型进行编程,通过运行代码来完成各种计算机操作任务
Open Interpreter 是一个让语言模型运行代码的强大工具,提供了一个类似 ChatGPT 的界面,支持多种编程语言和丰富的功能。
AI Shell:在命令行里“对话” AI ,微软推出将 AI 助手引入命令行的 CLI 工具,打造对话式交互命令行
AI Shell 是一款强大的 CLI 工具,将人工智能直接集成到命令行中,帮助用户提高生产力。AI Shell 支持多种 AI 模型和助手,通过多代理框架提供丰富的功能和灵活的使用模式。
今日 AI 开源|共 4 项|DeepSeek 推出新一代 AI 推理模型,实力比肩 OpenAI o1-preview!
本文介绍了四个最新的 AI 开源项目,涵盖多模态生成式 AI、自然语言到 SQL 转化、多模态数学推理和复杂逻辑推理等多个领域,为 AI 应用开发提供了丰富的资源和工具。
最佳实践!使用 GraphRAG + GLM-4 对《红楼梦》全文构建中文增强检索
特别介绍`graphrag-practice-chinese`项目,这是一个针对中文优化的GraphRAG应用实例,通过改进文本切分策略、使用中文提示词及选择更适合中文的模型等手段,显著提升了处理中文内容的能力。项目不仅包括详细的搭建指南,还提供了《红楼梦》全文的索引构建与查询测试示例,非常适合个人学习和研究。
WebChat:开源的网页内容增强问答 AI 助手,基于 Chrome 扩展的最佳实践开发,支持自定义 API 和本地大模型
WebChat 是一个基于 Chrome 扩展开发的 AI 助手,能够帮助用户理解和分析当前网页的内容,支持自定义 API 和本地大模型。
Documind:开源 AI 文档处理工具,将 PDF 转换为图像提取结构化数据
Documind 是一款利用 AI 技术从 PDF 中提取结构化数据的先进文档处理工具,支持灵活的本地或云端部署。
今日 AI 开源|共 10 项| 复合 AI 模型,融合多个开源 AI 模型组合解决复杂推理问题
今日 AI 简报涵盖多项技术革新,包括多模态检索增强生成框架、高保真虚拟试穿、视频生成、生成式软件开发、上下文感知记忆管理等,展示了 AI 在多个领域的广泛应用和显著进步。
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
Memoripy 是一个 Python 库,用于管理 AI 应用中的上下文感知记忆,支持短期和长期存储,兼容 OpenAI 和 Ollama API。
Perplexica:开源 AI 搜索引擎,Perplexity AI 的开源替代品,支持多种搜索模式、实时信息更新
Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎,支持多种搜索模式和实时信息更新,适用于个人、学术和企业等不同场景。
OmniSearch:阿里巴巴通义推出的多模态检索增强生成框架
本文介绍了阿里巴巴通义实验室推出的多模态检索增强生成框架 OmniSearch,该框架具备自适应规划能力,能够动态拆解复杂问题,根据检索结果和问题情境调整检索策略,从而提升检索效率和准确性。
基于qwen模型实现大模型应用探索-党务知识小助手
本项目基于qwen2-7b-instruct模型,采用LoRA技术,在党务知识数据集与通用数据集上进行微调,专为党务领域问答设计,涵盖党员教育等场景。通过数据准备、模型微调、推理测试及部署应用。
Java“TimeoutException”解决
Java中的“TimeoutException”通常在操作超时未完成时抛出。解决方法包括:增加超时时间、优化代码逻辑减少执行时间、使用异步处理或线程池提高效率。
Google提出的网页性能评价指标
Google推出的“网页指标”计划旨在优化网页用户体验,其中Core Web Vitals为核心指标,包括Largest Contentful Paint (LCP)、Interaction to Next Paint (INP)和Cumulative Layout Shift (CLS),分别衡量加载速度、互动性和视觉稳定性。这些指标采用第75百分位数评估,确保在不同设备和网络环境下提供一致的用户体验。
Jacoco的XML报告详解
JaCoCo的XML报告详解:本文介绍了使用JaCoCo生成的XML格式的测试覆盖率报告,包括报告结构、DTD文件定义、counter计数器及其类型(如INSTRUCTION、BRANCH等)、以及package、class、method、sourcefile等元素的具体内容和作用。通过这些信息,开发者可以详细了解测试代码的覆盖率情况,从而优化测试策略。
虚拟化技术:实现资源高效利用和灵活管理的利器
虚拟化技术作为实现资源高效利用和灵活管理的重要手段,在数字化时代背景下,正逐步改变传统IT架构模式。本文概述了虚拟化技术的概念、原理及其在数据中心管理、云计算平台、企业信息化建设、科研教育及医疗行业的应用,并探讨了其面临的挑战与未来发展趋势。
Java“NoSuchElementException”问题解决
“NoSuchElementException”是Java编程中常见的异常之一,通常发生在尝试从集合或迭代器中获取不存在的元素时。本文将介绍该异常的原因、常见场景及解决方法,帮助开发者有效应对这一问题。
如何驱逐某个节点上到某些名称空间的pod到其他节点
在 Kubernetes (k8s) 中,驱逐某个节点上特定命名空间的 Pod 到其他节点可以通过以下步骤实现: ### 步骤一:找到要驱逐的 Pod 首先,你需要找到位于特定命名空间并且运行在目标节点上的 Pod。你可以使用 `kubectl get pods` 命令并指定 `-o wide` 和 `--namespace` 参数来获取这些信息。 ```bash kubectl get pods -o wide --namespace=<your-namespace> ``` 此命令将返回指定命名空间中的所有 Pod,并显示它们的详细信息,包括所在的节点名称。 ### 步骤二:标记
在实际项目中,如何选择使用 Flux 架构或传统的 MVC 架构
在实际项目中选择使用Flux架构或传统MVC架构时,需考虑项目复杂度、团队熟悉度和性能需求。Flux适合大型、高并发应用,MVC则适用于中小型、逻辑简单的项目。
魔搭的notebook再次打开时swift导入失败
每次重新打开Notebook时,系统会显示一系列警告和错误信息。主要问题是当前安装的Keras版本为Keras 3,而Transformers库尚不支持该版本。解决方法是安装与Transformers兼容的`tf-keras`包,命令为`pip install tf-keras`,但pip后仍然报错
如何使用自然语言处理库`nltk`进行文本的基本处理
这段Python代码展示了如何使用`nltk`库进行文本的基本处理,包括分词和词频统计。首先需要安装`nltk`库,然后通过`word_tokenize`方法将文本拆分为单词,并使用`FreqDist`类统计每个单词的出现频率。运行代码后,会输出每个词的出现次数,帮助理解文本的结构和常用词。
开发者的黄金时代:原生鸿蒙应用市场的全生命周期服务
2024年10月22日,华为发布了HarmonyOS NEXT,标志着鸿蒙生态进入商用发展阶段。原生鸿蒙应用市场全面焕新,不仅在UI设计、互动体验和隐私安全机制上进行了重塑,还为开发者和用户提供了从开发到分发的全生命周期服务。通过统一上架、多端分发、隐私合规保障等措施,原生鸿蒙应用市场助力开发者实现高效、安全的应用开发与分发,为全球数亿鸿蒙用户带来更流畅、更安全的使用体验。
转发文章
通过文档智能(Document Mind)解析文档支撑检索增强生成RAG 通过文档智能(Document Mind)将文档解析为结构化数据,结合语义理解,提取出文档层级树、样式信息以及版面信息,下游将解析的结果数据处理成文档切片,生成切块(Chunk)数据。 如图所示,文档智能支持将非结构化文档内容提取的信息输出为Markdown和Json格式,更方便构建语义分块策略。 解决问题:文档内容解析错误,相较于传统单页以电子解析文本或者OCR解析文本的方式,IDP则针对不同的文档类型,实现电子解析+OCR/NLP的细粒度混合版融合方案,通过电子解析+OCR/NLP中互相的优缺点弥补,提升解析的
find、locate和grep命令对比
在Linux系统中,`find`、`locate`和`grep`命令各有特点。`find`通过递归遍历文件系统,适合复杂条件搜索;`locate`通过预建数据库快速查找文件,但依赖数据库更新;`grep`用于文件内文本搜索,可结合`find`提高效率。选择合适的命令需根据具体需求和场景。
linux 全局搜索文件
在 Linux 系统中,全局搜索文件常用 `find`、`locate` 和 `grep` 命令。`find` 根据文件名、类型、大小、时间戳等条件搜索;`locate` 通过预构建的数据库快速查找文件;`grep` 在文件中搜索特定文本,常与 `find` 结合使用。选择合适的命令取决于具体需求。
对话蚂蚁开源蒋炜:让 Agent 把运维人员从 24 小时的待命中解放出来
当整个行业的智慧都集中在一件事情上时,比起闭门造车,开源一定能带来更好的技术迭代和发展。CodeFuse 「编码挑战季」活动火热进行中,诚邀广大开发者们参与编码挑战
2024年代码大模型论文精选第五期
本文整理了2024年9月至10月中旬全球各大高校与科研机构发布的70篇代码大模型相关论文,涵盖基座模型、代码微调、测试基准、代码Agent、代码生成、SQL生成、漏洞检测与修复等多个主题。文章详细介绍了各篇论文的主要内容和创新点,并提供了链接和发布机构信息。全文篇幅较长,建议电脑端阅读。若想了解更多相关内容,可关注我们的代码大模型综述和GitHub开源项目。
活动|2024 CodeFuse 「编码挑战季」活动已开启!欢迎报名参加
1024程序员节,CodeFuse发起「编码挑战季」活动,邀请开发者参与muAgent、MFTCoder、ModelCache、CodeFuse-IDE四个项目的编码挑战。活动设有多难度任务,完成即可获积分兑换礼品,更有神秘大奖等你来拿!详情及报名请访问CodeFuse官方渠道。
CodeFuse IDE 0.6 版本发布,支持编辑器诊断问题 AI 修复
CodeFuse IDE 是基于蚂蚁自研大模型和 OpenSumi 框架的 AI 编程助手,支持多语言,提供代码建议、解释、测试生成等,增强开发效率。最新版增加 AI 修复和智能补全功能,开源并支持 VS Code 插件生态。[了解更多](https://github.com/codefuse-ai/codefuse-ide)
C语言:哪些情况下会出现野指针
C语言中,野指针是指指向未知地址的指针,通常由以下情况产生:1) 指针被声明但未初始化;2) 指针指向的内存已被释放或重新分配;3) 指针指向局部变量,而该变量已超出作用域。使用野指针可能导致程序崩溃或不可预测的行为。
linux系统命令 losf详解
**lsof命令**(List Open Files)是Linux系统中一个非常实用的工具,用于列出当前系统上所有打开的文件以及与之关联的进程。以下是对lsof命令的详细介绍: ### 一、基本功能 lsof命令可以显示系统中被进程打开的文件,这些文件可以是普通文件、目录、网络套接字、设备文件等。通过lsof命令,用户可以方便地查看哪些文件被哪些进程打开,以及这些文件的状态信息。 ### 二、基本语法 lsof命令的基本语法为:`lsof [选项] [文件]`。其中,选项用于指定lsof命令的行为,文件则是可选的,用于指定要查询的文件。 ### 三、常用选项 * `-a` 或 `-
Java“AccessControlException”解决
Java中的“AccessControlException”通常发生在尝试访问受限资源时,如文件或网络。解决方法包括:确保所需权限已授予,检查安全策略配置,使用doPrivileged块执行敏感操作。调整策略文件或代码以匹配实际需求。
NET Framework 到 .NET 5/6 的迁移是重大的升级
本文详细介绍了从 .NET Framework 4.8 迁移到 .NET 5/6 的过程,通过具体案例分析了迁移策略与最佳实践,包括技术栈评估、代码迁移、依赖项更新及数据库访问层的调整,强调了分阶段迁移、保持代码可维护性及性能监控的重要性。
一个最简单的 HTML 页面结构如下:
HTML 是一种标记语言,用于描述网页结构。通过 `<html>`, `<head>`, `<body>` 等标签构建页面,支持文本、图像、链接、表格等多种元素。本文介绍了 HTML 基础,包括常用标签及创建简单网页的实例,帮助初学者快速入门。
AI大模型助力客户对话分析评测文章
在数字化时代,企业面临客户对话数据处理的挑战。阿里云推出的AI大模型助力客户对话分析方案,通过整合多种云服务,实现对话数据的自动化分析,提升服务质量和客户体验。本文将详细介绍该方案的优势与实际应用效果。
文档智能 & RAG 让AI大模型更懂业务 —— 阿里云LLM知识库解决方案评测
随着数字化转型的深入,企业对文档管理和知识提取的需求日益增长。阿里云推出的文档智能 & RAG(Retrieval-Augmented Generation)解决方案,通过高效的内容清洗、向量化处理、精准的问答召回和灵活的Prompt设计,帮助企业构建强大的LLM知识库,显著提升企业级文档管理的效率和准确性。
C语言:普通局部变量、普通全局变量、静态局部变量、静态全局变量的区别
C语言中,普通局部变量在函数内部定义,作用域仅限于该函数;普通全局变量在所有函数外部定义,作用域为整个文件;静态局部变量在函数内部定义但生命周期为整个程序运行期;静态全局变量在所有函数外部定义,但仅在定义它的文件内可见。
如何确定 FileRun 性能的瓶颈所在?
监控服务器资源使用情况,包括CPU使用率、内存使用量、磁盘I/O性能和网络带宽占用,确保FileRun运行顺畅。同时,分析数据库性能,如查询执行时间和连接数,以及检查FileRun内部操作日志,评估用户行为和并发访问对系统的影响。
FileRun 的性能如何?
FileRun 的性能受网络环境、硬件配置等因素影响。在网络和硬件条件优越的情况下,文件传输速度快,系统响应迅速,资源占用低。面对大量文件或高并发访问,需注意资源分配与系统优化,以维持稳定性和可扩展性。支持插件扩展,可与第三方应用集成,提升文件管理效率。
触手可及:阿里云函数计算助力AI大模型的评测
阿里云推出的面向AI服务器的功能计算(Functional Computing, FC),专为AI应用提供弹性计算资源。该服务支持无服务器部署、自动资源管理和多语言支持,极大简化了AI应用的开发和维护。本文全面评测了FC for AI Server的功能特性、使用体验和成本效益,展示了其在高效部署、成本控制和安全性方面的优势,并通过具体应用案例和改进建议,展望了其未来发展方向。
FileRun 支持哪些编程语言?
FileRun 是基于 PHP 开发的文件管理应用,需运行在 PHP 7.1 及以上版本环境中,并依赖 ioncube loader、PDO MySQL 等多个扩展。虽核心使用 PHP,但为扩展功能如全文搜索,可能涉及 Java 等其他语言的技术组件。
有哪些常见的 PHP 文件管理系统?
elFinder:开源Web文件管理器,支持文件的基本操作及拖放管理,具备多种文件预览、权限管理功能,适用于网站后台文件管理和共享主机环境。 FileRun:多语言、易用的文件管理工具,提供强大的搜索和版本控制功能,支持外部存储集成,适用于企业内部文件共享与协作。 KCFinder:轻量级PHP文件管理器,易于集成,支持文件上传下载限制,与富文本编辑器兼容,适用于博客系统和内容编辑场景。 AjaXplorer:基于Ajax技术的文件管理系统,提供流畅体验和插件扩展,支持文件分类和共享,适用于团队协作和灵活文件分享场景。
如何利用商品详情数据挖掘消费者的潜在需求?
本文介绍了利用商品详情数据挖掘消费者潜在需求的六种方法,包括分析商品属性信息、研究消费者评价反馈、关注搜索浏览行为、对比竞争对手数据、分析购买行为及利用数据挖掘技术进行综合分析,旨在帮助企业精准捕捉市场需求,优化产品和服务。