- job_name: kubernetes-services
honor_timestamps: true
scrape_interval: 15s
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scheme: http
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relabel_configs:
通过 CodeBuddy 的 AI 编程能力 与 EdgeOne 的部署优势，成功构建了一款高效、专业的在线简历生成器，解决了传统简历制作的痛点。
在 UniApp 中实现两个按钮并列显示且整体居中，可以使用 Flex 布局。以下是实现代码及说明：<template>
<view class="btn-container">
<button class="btn">按钮1</button>
<button class="btn">按钮2</button>
智能体以云+AI为核心，聚焦垂直场景精准决策。"今天吃什么"智能体依托Trae AI与MCP动态规划，通过个性化画像、天气/预算/心情多维分析，将吃饭选择转化为智能优化的艺术，实现从选择困难到精准推荐的体验升级。
1.下载源代码git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git2.环境设置默认数据库使用 SQLite,因此无需在 SQLite 中安装数据库。默认启动模式。如果您需要使用其他数据库,请参阅下面的高级教程。从版本 0.7.0 开始，DB-GPT 使用 uv 进行环境和包管理,提供更快、更稳定的依赖关系管理。uv安装方式1：命令行curl -L
Bolt.diy 凭借其低门槛、高效率的特性，为开发者和非技术人员提供了全新的建站与应用开发方式。
寻找Cursor的替代品：10款AI编程工具深度评测与推荐·优雅草卓伊凡
智能体以云+AI为核心，聚焦垂直场景精准决策。"今天吃什么"智能体依托Qwen3多模态能力与MCP动态规划，通过个性化画像、天气/预算/心情多维分析，将吃饭选择转化为智能优化的艺术，实现从选择困难到精准推荐的体验升级。
本项目利用通义灵码2.5的智能体模式与MCP服务，构建在线点餐推荐网站。基于Qwen3模型，实现从需求到代码生成的全流程自动化，集成“今天吃什么”和EdgeOne MCP服务，提供个性化推荐、偏好管理等功能。技术架构采用React/Vue.js前端与Node.js后端，结合MCP工具链简化开发。项目涵盖功能测试、部署及未来扩展方向，如餐厅推荐、语音交互等，展示高效开发与灵活扩展能力。
Dify作为一款基于大语言模型（LLM）的生成式AI应用开发平台，通过可视化界面和智能化工具链，为开发者提供了全新的开发体验。
多模态数据信息提取方案是一种基于先进人工智能技术的高效数据处理工具。该方案能够识别和解析各种格式的文件，包括文本、图像、音频和视频，从而提取出有价值的信息。
Syslog 是一种通用的日志记录协议，允许设备将运行状态、错误信息、操作记录等内容发送到指定的 Syslog 服务器进行集中存储与分析。
通过 VSCode 结合 MCP，开发者可以更加灵活地将大模型与真实世界的数据源、工具链集成，显著提升模型的实用性和智能化水平。
CodeBuddy与EdgeOne Pages方案兼顾开发效率、用户体验与全球化部署需求，为开发者提供从代码生成到生产环境的一站式解决方案
远程仓库初始化登录微信开发者工具代码管理地址，进行用户初始化，完成用户认证需要的必须步骤。参考文档开发者工具提交流程1：先设置远程仓库的地址，以及用户验证信息2：拉取最新的远程分支到本地每次操作哪个分支，哪个分支后面会被标注HEAD，后续拉远程分支会提示往HEAD分支上合并3：本地变更的提交当本地修改了文件之后，在版本管理的工作区中会有变更文件信息，我们可以勾选具体的提交，添加提交描述信息后，提交
AI + WireMCP = 快速分析 + 智能解读 + 自动响应**，这一技术组合不仅提升了网络数据分析的效率与准确性，更为企业构建智能、高效的网络运维与安全防护体系提供了全新可能。
采用AI IDE 结合 EdgeOne MCP 服务构建全国各省最高峰攻略博客，不仅能加速项目的实施进度，还能保证最终产品的质量和安全性，同时为用户提供优秀的访问体验
参考图片需求明细报价单列表需求名称需求描述需求完成情况根据关键词搜索报价单根据报价单名称匹配模糊搜索未完成报价单微信分享未完成报价单预览未完成报价单导出未完成报价单修改状态未完成编辑报价单未完成新建报价单未完成新建报价单需求名称需求描述需求完成情况公司选择未完成添加分组未完成添加产品未完成产品选择界面未完成商品明细列表需求名称需求描述需求完成情况根据关键词搜索商品信息完成根据商品分类搜索商品信息完
通过 Cursor与微信读书 MCP 服务器的结合，搭建一个轻量级桥梁，将微信读书的阅读数据无缝接入。
Bolt.diy 是阿里云推出的低代码开发平台，基于函数计算（FC）与百炼大模型服务构建。它通过自然语言交互、全栈开发支持及快速云端部署，让开发者和非技术人员能轻松实现创意落地。本文详细解析了 Bolt.diy 的部署流程、功能实践与应用场景，并结合测试案例探讨其价值与优化方向。无论是在教育、企业内部工具定制还是个人兴趣开发中，Bolt.diy 均展现出高效便捷的优势，但复杂业务需求仍需传统工具补充。未来，随着大模型能力升级，Bolt.diy 将进一步推动 AI 辅助开发的发展。
阿里开源模型通义千问Qwen3本地部署教程来啦！借助Ollama与Open WebUI，轻松实现图形化操作。通过贝锐花生壳内网穿透，不仅可安全远程访问，还有效防止未授权访问，保障AI资源私密性。从安装Ollama、配置参数到使用Open WebUI及花生壳设置，手把手教你完成全部流程！
上次折腾完 DeepSeek 的本地私有化部署后，心里就一直琢磨着：能不能给咱们 Rainbond 的用户再做点实用的东西？毕竟平时总收到反馈说文档查找不够方便，要是能有个 AI 文档助手该多好。正想着呢，搭建本地知识库的想法就冒了出来 —— 既能解决实际需求，又能把技术落地成真正有用的工具，这不就是两全其美的事嘛！尤其是想到企业场景里，知识库往往涉及业务流程、技术方案甚至客户数据，数据安全可是头
开箱即用的模型推理体验。
在科技的浪潮中，我们正经历着一场深刻的变革，大模型技术的横空出世，为程序员这一职业带来了前所未有的冲击与重塑。曾经程序员们被繁重的 “体力劳动” 沉重包裹，而如今，这一切正在悄然改变。往昔，程序员的日常充斥着大量的机械性代码书写工作。无论是搭建基础架构，还是实现常见的功能模块，都需一行行代码亲自敲出。码代码如同流水线作业，虽不需过多脑力，但耗时费力，对耐心与精力是极大消耗。代码的重复调用、库的重复
最近一年我都在依赖大模型辅助工作，比如 DeepSeek、豆包、Qwen等等。线上大模型确实方便，敲几个字就能生成文案、写代码、做表格，极大提高了效率。但对于企业来说：公司内部数据敏感、使用外部大模型会有数据泄露的风险。
尤其是最近给 Rainbond 开源社区的用户答疑时，发现大家对大模型私有化部署有需求，都希望把大模型部署到企业内网，既能按需定制优化，又能保障安全合规。
网上教程虽多，但大多零
在我们日常排障中通过对故障数据包进行有效合理的过滤之后，可以交给AI大模型来辅助我们可能的故障原因，然后我们在进行快速验证，将会极大提高我们的处理效率。
编者按： 群组相对策略优化（GRPO）如何让小型专用模型在特定任务上实现性能提升？我们今天为大家带来的这篇文章展示了如何使用 GRPO，训练一个仅有 1.5B 参数的 Rust 代码生成模型，实现性能大幅提升。文章详细介绍了作者基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 模型使用 GRPO 技术进行训练的实践经验。作者选择 Rust 语言作为实验对象，利用其严格的编译器和完善的工
编者按： 在混合专家模型（MoE）的实践中，负载不均衡俨然已成为制约模型性能提升的关键瓶颈之一。传统的均衡策略往往需要引入复杂的辅助损失函数，不仅增加了训练的复杂度，还可能干扰模型的核心学习目标。工程师们在提升模型效率的道路上，一直苦苦追寻着一个优雅而高效的平衡解决方案。DeepSeek 团队的这项研究，为这一长期困扰业界的技术难题提供了令人耳目一新的解决思路：通过在门控分数中直接添加专家层面的偏