如何播放M3U8视频？首先选择支持HLS协议的播放器，如VLC、PotPlayer（电脑端）或MXPlayer（移动端）。获取有效的M3U8链接后，在播放器中打开网络串流并粘贴链接，或直接播放本地下载的M3U8文件。播放器会自动解析并顺序加载.ts视频片段，期间可能出现缓冲。M3U8是索引文件，内含视频分片信息。也可使用在线播放工具如m3u8play.cn直接播放。注意部分链接可能具有时效性。
步骤1.首先，通过apt在终端中运行以下以下命令，确保所有系统软件包都是最新的。sudo apt updatesudo apt upgrade步骤2.安装Ruby。运行以下命令在Ubuntu系统上安装Ruby：sudo apt install ruby-full build-essential zlib1g-dev您可以使用以下命令检出Ruby版本：ruby --version步骤3.在Ubunt
文章目录1. 有哪些类型的OLAP数仓？2. 有哪些常用的开源ROLAP产品？导读：前一篇文章从OLTP出发，通过对比引出OLAP，进一步介绍了数仓的基本概念，包括多维数据模型、数据立方体及其典型操作等。本篇再进一步，将介绍OLAP的类型及其代表产品，并分析主流开源OLAP产品的核心技术点。 未看过前一篇文章的读者，欢迎做进一步了解：OLAP数仓入门：基础篇1. 有哪些类型的OLAP数仓？1. 按
本文系统介绍了HTTP协议核心原理与Node.js的http模块实战开发。内容涵盖：1. HTTP协议基础：详细解析请求/响应报文结构、状态码、MIME类型等核心概念；2. Node.js实操：从创建基础服务到实现路由、参数解析、静态资源服务等进阶功能；3. 调试技巧：通过浏览器开发者工具分析HTTP报文；4. 常见问题解决方案。文章强调理论结合实践，帮助开发者深入理解HTTP协议本质，掌握Node.js服务开发全流程，并为学习Web框架打下坚实基础。适合Web开发人员系统学习HTTP服务开发。
ragflow开发环境搭建，部署
lsblk命令用于列出所有可用的块设备信息，并显示他们之间的依赖关系。lsblk命令默认情况下将以树状列出所有块设备，如下图所示：[root@node1 ~]# lsblk
NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
sda 8:0 0 20G 0 disk
├─sda
还在让 AI 猜你的项目结构吗？是时候体验真正的 AI Agent 编程了！本文深度剖析 Claude Code，一个能理解整个代码库、会规划、懂工具的革命性 AI 编程助手。从极速安装、核心原理，到国内无障碍使用 Kimi、千问的独家配置，再到内存、MCP 等封神玩法，助你开启人机协作新范式。
本文分享的小聆AI相关的理论和声纹技术，主要是用来提升 AI 智能玩具、机器人等智能硬件在实际场景的语音交互体验。解决语音交互中被环境和周围人声干扰的问题，按照文章中的步骤操作即可自主实现智能硬件对应功能。
智能硬件通过小聆AI对接MCP，参考本文只需要三步配置就可以完成，接入后更可以结合自定义人设、拟人语音、声纹识别、知识库等功能实现更多玩法。
I/O系统1. I/O 系统基本概念2. 外部设备2.1 输入设备2.2 输出设备2.3 外存储器练习3. I/O 接口(I/O 控制器)3.1 I/O 接口的功能和基本结构3.2 I/O 端口及其编址练习4. I/O 方式4.1 程序查询方式4.2 程序中断方式4.3 DMA 方式练习1. I/O 系统基本概念“I/O” 就是“输入/输出”（Input/Output）I/O设备就是可以将数据输入
LAN && WAN && MAN LAN 计算机局域网—— 局域网络（Local Area Network）是一种在小的区域范围内是各种计算机和数据通信设备互连在一起的计算机通信网络。 局域网的典型特性是： 数据传输绿高（可到1000Mbps） 地理覆盖范围较高（0.1--25公里） 误码率低
听诊器的发明，让医生第一次能听见心肺的内部声音。 Transformer 的诞生，则让机器第一次真正理解了语言的上下文。对医疗人来说，这不只是技术的突破，它意味着我们可以重新思考如何让 AI 在临床、科研和患者服务中发挥作用。
作为医疗从业者，我们每天都要处理庞杂的信息：病历、科研文献……而 Transformer 正是当下所有大语言模型（LLM）的核心。理解它，等于理解了 ChatGPT、医学辅
LangChain的Agent通过动态工具调度与推理-行动循环，实现了超越传统链式或工作流调用的任务自动化能力，为构建复杂应用提供了强大而灵活的基础。开发者需关注工具设计的清晰性、安全边界控制，并善用它处理复杂业务逻辑，成功构建企业级AI应用。
ReAct(Reasoning + Action)旨在解决复杂任务的分步决策问题。能够根据输入的问题进行逻辑推理，决定需要采取的行动，然后调用相应的工具来执行这些行动，并依据行动的结果进一步推理和调整后续行动，通过不断循环迭代来逐步解决复杂的任务，是您进行智能体开发的必要选择。
LangChain提供了丰富的链类型，从简单的 LLM 调用到复杂的代理系统，覆盖了各种应用场景。在实际开发中，应根据任务需求选择合适的链类型，遵循 "从简单到复杂" 的原则，合理组合现有组件，并在必要时自定义链以满足特定需求。通过遵循最佳实践，可以构建出高效、可维护、更强大且安全的 LLM 应用。
LangChain 中提示词的核心价值在于将复杂任务分解转化为模型可执行的精确指令，通过明确性、结构化、示例引导、上下文关系，思维引导等原则，可以显著提升模型输出的质量和可控性。建议从简单的提示开始，针对不同场景优化提示词，逐步迭代优化和完善提示设计，最终形成适合特定应用场景的提示模板。
LangChain并不开发自己的语言模型，而是提供标准化接口来调用多种类型的模型，并能将不同模型集成到应用中。一、模型介绍1.对话聊天模型(Chat Models) 对话聊天模型（Chat Models）是一种基于人工智能技术的语言模型，旨在理解自然语言输入并生成相应的自然语言回复，以实现与人进行对话交互的功能。它能够理解输入文本的语
流是可读的、可写的，或可读可写的。所有的流都是EventEmitter的实例。stream 的基本概念，即 source -> 管道 -> dest 这个模型图。流的常见的来源方式主要有三种：1. 从控制台输入2. http 请求中的 request3. 读取文件流的常见输出方式主要有三种：1. 输出到控制台2. http 请求中的 response3. 写入文件1. 流的缓冲(buf
dns基本概念DNS服务器是两个名词的缩写domain name system （域名系统）或者是domain name service（域名服务）。域名系统就是为互联网上的主机分配域名地址和IP地址，域名服务是运行域名系统的工具。作用dns服务器是把域名转化为互联网上可以识别的IP地址。互联网的网站都是以单个形式存在的，我们要怎么去访问到它们呢？就需要给每个单独的服务器分配自己的IP地址。因为互
需求：生产环境有多台服务器，只有一个外网ip：10.10.10.10，内网ip为192.168.2.10。同局域网内ip为192.168.2.11，该服务器需要能访问外网ip，此时我们可以采用代理服务器解决方案： 1、在有外网ip的服务器192.168.2.10上安装squid &n
console：控制台，操纵台
使用chrome浏览器，点击右键——检查——Console（Ctrl+Shift+1或F12不同电脑快捷键设置不同）
.html文档中script代码1、console.log 用于输出普通信息
2、console.info 用于输出提示性信息
3、console.error用于输出错误信息
4、console.warn用于输出警示信息`setInterval(fu
构思图示在这里部署三个kvm虚拟机，分别运行mysql，php-fpm，httpd服务，因为在这里我用的是 vmware，所以我以宿主机为跳板机，以win10为客户端通过浏览器访问1，安装所需包[root@localhost张大帅哥 ~]# yum -y install libvirt-daemon-kvm qemu-kvm virt-manager libvirt在搭建环境之前，需要
本文章为MCP上手基础篇，主要解决智能硬件开发初次选型使用MCP协议的可能会产生的疑惑，并以CSK6大模型语音开发板接入高德MCP为例子，讲解接入方式和步骤。
对于寻求在特定场景中既稳定又易用大模型的用户，豆包大模型是不错的选择。它注册简便，有详细引导，操作步骤简洁。界面布局清晰，功能入口直观。低代码开发适配友好，还提供一定免费权益。一、核心评估维度说明稳定性：指大模型在特定场景下，持续提供准确、一致服务的能力。关键观察点包括高并发时的响应速度、处理复杂任务的准确率，以及长时间运行是否出现故障等。比如在电商大促时，智能客服使用的大模型要能快速回应大量咨询
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对于低代码开发者而言，豆包大模型是非常不错的选择。它提供简洁易懂的 API 文档，有多种低代码平台插件，且免费额度能满足基础开发测试需求，在易用性与低代码适配方面表现出色。
一、核心评估维度说明
零基础易用性：关注从注册到首次使用大模型完成任务的整个过程是否简便。例如注册流程是否简洁，有无新手引导教程，生成内容时操作步骤是否简单，是否无需复杂参数设置。
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大模型架构创新正朝着高效化方向发展，MoE（混合专家模型）与稀疏化技术成为关键突破点。如《2025 大模型技术演进报告》显示，采用 MoE 架构的模型训练成本可降低 50%，同时支持参数量突破 10 万亿。稀疏化技术减少无效计算，为端侧部署奠定基础，豆包大模型已通过端侧优化实现手机本地实时推理，让大模型应用更贴近用户。一、核心评估维度说明架构创新价值主要看技术能否解决传统模型在效率与成本上的痛点，
FineTuning机制的分析
为什么用FineTuning使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练，使得参数适应自己的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning). 也就是