免责声明：本文不涉及具体金融学基础面三大报表的金融学内容，笔者并没有相关资质。正确率方面主要看是否能找到报告中对应的表，并结合DeepSeek进行询问的AI评价。原试验的LLM服务使用的是Qwen/Qwen3-8B，如应用在实际场景&#xff0…

本文介绍了尼恩架构团队的《LLM大模型学习圣经》内容体系，重点讲解了RAGFlow技术架构及其在企业级应用中的价值。通过多个成功案例展示了JavaAI架构学习对职业转型和薪资增长的助力，详细解析了RAGFlow的深度文档理解、智能分块策略和检索增强生成等核心技…

（此方法同样适用于Debian）一、问题复现在 Kali Linux 上安装钉钉后，尝试运行：/opt/apps/com.alibabainc.dingtalk/files/Elevator.sh %u程序立即退出，无图形界面弹出。查看终端输出，发现关键错误&#xff1…

请注意所有代码结构内容都在这里了 这个只是有些汉字和字母做了替代 未替代内容可以详谈 请直接联系博主本人或者访问对应标题的完整文档下载页面 含精美GUI界面设计，代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释。 完整代码内容包括&#…

AI Agent是赋予大模型工具调用能力的智能系统，具有自主性、反应性等五大特征。它由大语言模型、记忆、规划和工具使用四大核心组件构成，通过感知-思考-决策-行动-学习的工作流程闭环运行。AI Agent能自动完成多步骤复杂任务，大幅提升效率&…

贪吃蛇 前言 贪吃蛇作为经典的入门级编程案例，既考验对基础语法的掌握，也能体现数据结构的实际应用价值。从 V1.0 的结构体数组实现，到 V2.0 带头节点的链表改造，再到本次 V3.0 不带头节点的链表优化，每一次迭代都围绕…

这篇文章详解人工智能三大架构：大语言模型(LLM)依赖静态知识；检索增强生成(RAG)结合外部系统获取动态知识；AI智能体(Agent)能自主决策并调用工具。文章对比三者的知识来源、任务复杂度、自主性等维度，分析优缺点和适用场景&#x…

该文章提出了一个基于大型语言模型（LLMs）的统一生物医学命名实体识别（BioNER）框架，有效解决了嵌套实体、边界模糊和跨语言泛化等核心问题，在多语言基准数据集上实现了当前最优性能。 一、文章主要内容总结 文章围绕BioNER任务的三大核心挑战展开，通过“任务重构-模型…

你是否遇到过这样的情况：明明已经卸载了软件，但硬盘空间没怎么释放？系统运行速度反而越来越慢？这是因为大多数软件在卸载时都会留下"垃圾"——残留的文件夹、配置文件、注册表项等。久而久之，这些残留项会占…

🔥作者简介： 一个平凡而乐于分享的小比特，中南民族大学通信工程专业研究生，研究方向无线联邦学习 🎬擅长领域：驱动开发，嵌入式软件开发，BSP开发 ❄️作者主页：一个平凡而…

在当代高等教育科研训练体系中，开题报告已从传统意义上的研究计划书，演变为一项兼具学术论证、制度响应与格式合规三重属性的复合型认知任务。学生不仅需清晰阐述“研究问题为何重要、方法是否可行、创新点是否明确”，还必须同步满足高校对文…

CPU卡，全称为中央处理器卡（Central Processing Unit Card），是一种内嵌微处理器芯片的智能卡，具备独立的运算、存储和加密能力，相当于一台微型计算机。相较于仅能存储标识号的ID卡和加密能力有限的M1卡，CPU卡在数据安全性、功能扩展性和应用灵活性上实现了质的飞跃，广泛…

垃圾回收算法概述垃圾回收（Garbage Collection, GC）是自动内存管理的核心技术，用于识别并释放不再使用的内存资源。以下是几种常见的垃圾回收算法及其特点：标记-清除算法（Mark-Sweep）标记阶段：从…

第三代社保卡是由国家人力资源和社会保障部统一规划、各地人社部门发行的新一代社会保障卡，其核心采用CPU智能卡芯片，在第二代社保卡基础上实现了功能升级、安全强化和应用拓展，是集身份凭证、信息存储、金融支付、公共服务等多重功能于一体的…

文章深入解析了大模型Agent与Workflow的区别与选择，揭示了Agent本质上是"大模型循环"的实现机制，通过工具调用和状态管理实现动态决策。文章详细介绍了Agent的实现原理、生产环境应用考量、多智能体设计，以及何时选择Agent而非Work…

我们在用AI功能的时候经常会遇到半天无法出结果，反而陷入了vibe Coding的死循环。提问不精准得不到结果，提问提太多没有重点找不到目标。自己通过几个月来的实践，和大家分享一下我的心得。先拆解提问原则，再通过具体案例演示从问题…

在人工智能技术日益普及的今天，具备相关的专业知识已经成为许多职场人士的发展需求。选择学习目标明确、时间投入相对合理的认证路径，有助于系统性地构建知识体系。本文将介绍几个学习周期相对较短、具有专业参考价值的AI相关认证方向。 认证选择前的考量…

代码优化建议1. 变量名规范：避免使用 str 作为变量名（ str 是Python内置类型名，易混淆），可改为 time_str 。2. 格式健壮性：若输入格式不严格为 HH:MM （如 9:30 ），需…

一、核心前提：明确两个关键参数（避免盲目选型）在计算分辨率和视野前，必须先精准掌握被测物的两个核心信息，这是选型的基础：被测物最大尺寸（L）：包括长度、宽度、高度的极限…

目录 目标与背景AsyncStorage 库介绍安装与配置项目集成步骤核心功能实现缓存策略设计使用过程中遇到的问题与解决方案最佳实践与优化建议测试与验证性能优化与注意事项总结 目标与背景 项目需求 在 React Native 开源鸿蒙项目中，需要实现数据缓存功能&#xf…