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我也要
在制作“带你滇游大理”智能体的过程中，我深入考虑了用户的需求和大理这一目的地的特色。首先，明确了智能体的功能定位，即提供全方位的旅游服务，包括景点、历史、美食、气候穿衣、住宿等各个方面。为了让用户得到更加人性化和实用的帮助，我设计了智能体能够根据季节、天气变化提供个性化的建议，如推荐合适的服装或当地时令美食。
制作过程中，最关键的挑战是如何让智能体既能提供精确的信息，又保持对话的流畅与互动性。通过整合大理的历史文化和自然景观，我确保智能体不仅仅是提供机械化的回答，而是能为用户带来深度的旅行体验。同时，我特别注重用户体验，使其能轻松找到他们所需的旅游信息，提升他们的旅行满意度。
AD9371实战：如何用ZCU106搭建JESD204B TX时钟链（含关键参数计算）
本文详细解析了如何基于Xilinx ZCU106开发板为AD9371搭建JESD204B TX时钟链。文章从系统需求出发，逐步推导出从IQ采样率到GTH线速率的关键参数计算公式，并提供了在Vivado中配置GTH收发器（包括QPLL选择、分频比设置）的实战步骤与调试技巧，旨在帮助硬件工程师快速实现稳定可靠的JESD204B高速数据传输链路。
文心智能体：我的旅游小助手
全球旅游推荐官致力于为用户提供最全面和精致的旅行建议和攻略。作为一位充满热情和知识的旅游推荐官，它能帮助旅行者探索世界上最梦幻的目的地，提供详细的旅游攻略、特色景点推荐、文化背景介绍、最佳旅行时间、当地美食和活动等多方位信息。让我们来看看全球旅游推荐官的使用吧：全球旅游推荐官进入主界面会有三个引导问题教你如何去使用智能体：全球旅游推荐官会根据用户的喜好和各个景点的风景图片和人文风情来给用户推荐对应的景点，这也是全球旅游推荐官的一大优点。
Oracle EBS R12.2 安装 -- Step by Step
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百度文心智能体结合工作流开发“背后冒冷汗小助手”智能体
平时喜欢看恐怖电影和小说，被那种悬疑、紧张、刺激的氛围深深的影响了，最近又刚好了解到智能体的开发，想着用智能体来开发出一个“背后冒冷汗小助手”，来让自己能感受AI带来的恐怖紧张刺激的氛围，因此，我制作了这一个智能体。本智能体以遍恐怖故事为核心，主要突出营造恐怖的氛围，生成令人毛骨悚然、背后发凉的故事。同时在故事中会避免血腥和暴力的内容，通过悬疑、氛围和未知的情节来制造紧张感，并适当留白，留下悬念，让读者自己去想象和填充。同时我们添加了自制的工作流，来辅助智能体生成故事。
S4 HANA 1809+折旧过账(AFAB/AFABN)凭证行数据存储逻辑变迁：从BSEG到ACDOCA的深度解析
本文深度解析了S4 HANA 1809+版本中折旧过账(AFAB/AFABN)凭证行数据存储逻辑的变迁，从传统的BSEG表迁移到ACDOCA表。文章详细探讨了这一变更的技术背景、官方设计意图及实际影响，包括数据存储量减小和系统性能提升等优势。同时提供了升级项目的应对策略和最佳实践建议，帮助用户顺利过渡到新的数据存储模型。
细说VLAN之untag和tag
一、拓扑图 先给出上面拓扑图的结论，后面再详细讲解： 结论：只有PC1与PC4之间能相互通信，除此之外，所有PC之间均不能通信，比如PC1与PC3不能建立通信。 针对Ping命令的一个知识： 要想ping通某台主机，必须满足两个条件： 1，源主机的ICMP请求包必须能达到目的主机。 2，目的主机的ICMP应答包必须能回到源主机。 二、理论基础 端口的出...
不用一行代码，手把手叫你创作一款旅游类智能体！
前段时间，我参加了百度文心智能体平台的一个活动，即：AI大师工坊！在这个活动中，我们可以综合利用文心平台提供的各种插件、大模型等工具，打造了一个智能体应用，通过调整智能体的prompt内容，努力实现优质智能体的目标。说到这里，可能有些朋友会有疑问，到底什么是“智能体”？智能体（Agent）是基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，它可以帮助开发者根据自身行业领域、应用场景，打造专属的对话能力。
LLC混合滞回控制 vs 电压模/电流模：UCC25640x仿真对比与选型指南
在开关电源设计中，LLC谐振变换器的环路补偿是核心难点。传统电压模控制（VMC）和电流模控制（CMC）在LLC拓扑上存在环路增益漂移、动态响应慢等局限。混合滞回控制通过滞回比较器直接调制开关频率，并融合输出电压与谐振腔电流信息，实现了自适应环路增益和快速瞬态响应。该技术显著提升轻载效率与动态性能，适用于高密度适配器、快充及车载充电机等场景。本文基于UCC25640x系列，通过仿真对比三种控制策略，为工程选型与调试提供实践参考。
【旅游好助手】智能体的技术架构｜文心智能体大赛
【旅游好助手】AI智能体基于百度文心一言智能体搭建平台，采用单agent模式，依靠智能体记忆能力，融合了知识库多插件双工作流输出，搭建了旅游专业领域智能体，实现一站式旅游AI对话。在搭建过程中，涉及到提示词的优化，思考路径的解析，工作流程设计，商业召回等等。
Python海康相机api---超简单入坑学习必看
海康官网下载相机驱动安装好以后找到Python的开发文件目录参考:D:\MVS\MVS\Development\Samples\Python\MvImport这几个文件很重要,想调用海康相机取图会用到.为了写代码方便可以把这几个文件拷贝一下,跟你的api主文件放在同一个文件夹下可以减少80%的烦恼.。
OpenCv案例（七）： 基于OpenCvSharp计算图像的清晰度(自动对焦)
自动对焦，其实是对相机成像的清晰值得计算，若对焦不清晰，成像的清晰度低，视觉效果模糊。若是在工业检测行业，对焦不准确，可能会造成严重后果；对焦准确的图像，其清晰度高，对比度鲜明，层次明显。
文心智能体开发——山海旅游小助手，小众自然景观旅游攻略
能够根据用户的个人兴趣和偏好，提供定制化的旅游路线和攻略，确保每位用户的专注于推荐那些小众且未经大量开发的自然景点，帮助用户避开人潮，享受宁静与自然的亲密接触。它不仅仅是告诉我去哪里，还提供了详细的攻略，包括如何到达、哪里可以找到最佳拍摄点，甚至是当地的文化背景。除了自然景观，我们还提供目的地的历史文化背景，让用户的旅行不仅是一次简单的移动，而是一次通过实时天气更新和紧急联系支持，确保用户的旅行安全，同时提供必要的信息以应对旅途中可能出现的任何情况。
基于YOLOv5的空间目标智能监测系统：航天器与太空碎片识别技术实现
做完这个项目，你会发现自己完整走过了“数据采集→标注→模型训练→功能集成→界面开发”的毕设全流程，这不仅是技术能力的证明，更是对“技术守护宇宙安全”这一理念的实践。答辩时，你可以重点讲这几点：系统解决了航天监测的哪些痛点、YOLOv5在太空目标检测中的性能优势、系统未来能怎么优化（比如对接航天监测网络、实现实时轨道预测）。未来，这个系统还能往“更智能”的方向发展：比如结合轨道计算预测碰撞风险、开发移动端APP让天文爱好者参与太空垃圾上报、在航天任务中实现全自动避障决策……想象空间很大。
百度开源文心5.5 Flash Base：280B MoE 只激活 14B，4 步部署 + 3 个坑，微调还是等指令版
百度开源文心 5.5 Flash 基座权重：280B MoE 每 token 激活 14B，1M 上下文，同尺寸开源 Base 30 项基准多数领先。4 步部署（vLLM/SGLang completions 链路）+ 3 个高频坑 + 动手前 6 点核对清单，并给出微调 Base 还是等指令版的判断线。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
不用 NVLink，Muon 训练步时缩短 63.7%：百度百舸具身智能场景的优化实践
不过，训练规模扩大后，Muon 本身的开销会变得突出。2025 年，Moonlight 用 Muon 训练了 160 亿参数的 MoE 模型，实验表明，在计算最优配置下，Muon 只需约 52% 的训练计算量即可达到 AdamW 的同等表现。MuonX 用 Gram NS 降低 NS 迭代的计算量，用 DMuon 减少多卡训练中获取完整矩阵的开销，在实例内未配置 NVLink 的百舸 hpas.lgn7ib 实例上，将 LingBot-VLA 2.0 的 FSDP 训练步时缩短六成以上。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
百度 ERNIE Evolve 自动研究系统：NanoGPT 速通 38.9 秒，P800 推理速度达基线 623.6%
百度文心团队 11 月 9 日在技术博客发布《ERNIE Evolve：让自动研究走进真实 AI 研发》，介绍一套自动研究系统：给它一个真实代码仓库、一个优化目标和一套评测标准，它自己提出研究方向，在隔离环境里改代码、跑实验，靠独立评测决定哪些改动留下，再把每轮的发现存成后续可复用的经验。百度把这件事放在“递归自我迭代”（RSI）的框架里讲，也就是让自动研究去改进做 AI 研发的系统本身。 文章先在三项公开任务上检验它，分别对应训练算法、训练速度和 GPU 算子；随后把它接进还在开发中的 ERNIE 5.5
Devexpress16.2.6破解工具
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不同项目怎么选地图 API？高德、百度、腾讯、天地图、维智对比
高德、百度、腾讯、天地图、维智，并不是同一类型平台的简单横向竞争。高德、百度、腾讯更偏完整地图平台；天地图更偏标准地图和行政边界；维智更偏基础位置服务能力，同时具备地图底座、水域预警、私有化部署，以及维网智芯带来的终端与行业场景纵深。所以地图 API 选型的关键，不是判断谁绝对更好，而是看项目真正需要哪一层能力。
【百度拥抱开源】ERNIE-5.5-Flash-Base 重磅开源：280B-A14B 稀疏 MoE，1M 上下文，多项基准超越同级对手
ERNIE-5.5-Flash-Base 是百度推出的280B参数稀疏MoE语言模型，每token激活14B参数，支持最大128K训练上下文及1M微调/推理上下文。基于33.5T tokens预训练，采用高效架构设计如HCA+MLA注意力、Multi-Router MoE、VHA与ECHO机制，结合流形约束残差与MultiMax输出头，在知识、推理、代码、多语言及长文本任务中表现优异。提供FP8与BF16版本，可于Hugging Face与ModelScope获取，适用于领域适配与智能体开发。
文心 5.5 Flash Base：百度把“效率“写进了预训练
百度于2026年11月5日开源文心5.5FlashBase（ERNIE-5.5-Flash-Base），一款280B总参数、每token仅激活14B的预训练基座模型，支持最长1M上下文推理。其核心创新在于通过37层压缩注意力（HCA）与6层精读注意力（MLA-DSA）结合，实现长文本高效处理；采用多路由潜空间MoE提升专家利用率；引入ECHO机制强化主干规划能力。在代码、推理、长上下文等任务中达同尺寸SOTA，但需8卡H100起步，适用于领域微调、SFT与Agent训练，不支持直接对话。
高德、百度、腾讯、维智地图服务深度对比：从参数到选型的完整指南
相比之下，维智虽然以企业合作为主，但对中小团队的商务灵活度更高，POI 搜索、室内外定位、IP 定位、正逆地理编码、距离计算、行政区域、水域、天气等接口矩阵齐全，可以随着业务成长平滑扩展。它并不是只能补室内短板的“增强型服务”，而是已经具备完整位置服务接口矩阵，并在此基础上叠加室内外一体化、数据主权、定制化能力，以及 Android、iOS、小程序、Flutter、uni-app 多端 SDK 与 UNI 定位插件，构成的是完整的企业级位置服务底座。高德、百度、腾讯的室内地图更多是"锦上添花"，覆盖有限；
百度百舸多模态数据湖的设计与实践
大模型的迭代正在把数据推到舞台中央。当训练语料从整齐的结构化行表，变成图像、视频、音频、文本与 Embedding 混杂的资产，传统数据湖在存储格式、访问模式与计算引擎上都面临新的挑战。百舸多模态数据湖要回答的是：如何让多模态数据像结构化数据一样被高效地存、算、管。先看一条样本本身。过去做推荐或风控，一条样本通常就是这几列标量：id / user_id / item_id /label / ts，整行不过几十字节，一个 Parquet 文件装得下千万条。
2026年百度AI与通义千问GEO服务商选择指南：双平台适配与选型指标拆解
2026年的品牌曝光竞争，正从“搜索结果第一页”转向“AI回答的第一句话”。百度AI把传统搜索的链接列表压缩成一段带引用的答案，通义千问则把同样的能力带进办公、电商与生活服务场景。用户不再逐条比对链接，而是直接采信AI给出的结论，这意味着品牌要么成为答案的一部分，要么在决策链路上彻底缺席。需求侧的变化同样明显。过去采购方问的是“能不能发稿、能发多少篇”，现在问的是“能不能进AI的引用来源、能不能被点名推荐、算法更新后还能不能守得住”。
DeepSeek Harness 创造模式完整教程：5 步创建插件、验证生效与保存专属模式
发布日期：2026-11-03 ｜ 数据截至 2026-11-03，来源为各平台官网、中国信通院《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》及公开研究资料2026年国内企业级大模型 API 服务商已分化为云厂商自营（阿里百炼、火山方舟、百度千帆、腾讯云 TokenHub）和独立聚合平台（七牛云 Token Plan、硅基流动）两大阵营，模型厂商直连（智谱 GLM、讯飞星火）则作为垂直场景补充。
百度肖阳：“提示词工程“是AI时代的必修课
6月7日，高考首日，AI挑战高考语文的新闻刷屏。在一场关于高考直播的中，百度搜索正在内测的“AI伙伴”现场挑战高考语文考试
WordPress发布/编辑文章自动推送给百度和必应的方法
本文介绍如何通过WordPress主题的functions.php文件，实现文章发布或编辑时自动推送URL至百度和必应。只需添加代码，配置网站地址、必应与百度API密钥，并启用后，系统将自动提交链接，成功则标记为“1”，便于后台查看推送状态，有效提升收录效率。
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