一部汽车数亿行代码!软件是如何吞噬汽车的?

提示系统的能耗问题:未来绿色AI的挑战之一 提示系统是指在大语言模型交互过程中,负责提示构建、上下文管理、用户意图理解、对话状态维护、输出格式化的完整软件栈。其核心架构包括:图1:现代提示系统的分层架构(示意图)绿色AI能效优先:以最小能耗实现目标性能资源优化:减少计算资源、数据资源消耗碳足迹追踪:量化并披露AI系统的碳排放循环设计:模型可复用、可扩展、可降解(参数修剪)长度梯度集:100、500、1k、2k、5k、10k tokens的提示样本(相同主题)复杂度梯度集:不同格式严格度、示例数量的提示模板任务类型集。 阅读详情

【编者按】随着自动驾驶和新能源汽车的到来,传统汽车行业面临数字化冲击,其中,软件迅速占领汽车制造业,将为汽车增加数亿行代码并成为整个生态链的重要一环,而传统汽车行业又该如何应对?

作者 | Robert Charette   翻译 | 弯月

出品 | 《新程序员》 转自 | 程序人生

有关半导体芯片的持续短缺导致全球汽车产量下降的种种预测不断升温。2021年1月,有分析师预测,受芯片短缺的影响,全球汽车产量将减少150万辆;到4月时,这一预测数字已增长至270万辆;截至5月,这个数字则达到了410万(见图1)。

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图1 芯片短缺对全球汽车产量的影响(图表制作者:MARK MONTGOMERY)

半导体芯片的短缺不仅突显了汽车供应链的脆弱,也使当今汽车行业对隐藏在车辆内的数十台计算机的依赖曝光在人们的视野中。

美国克莱门森大学国际汽车研究中心汽车工程系主任Zoran Filipi表示:“没有其他行业像汽车业一样经历着如此迅速的技术变革。这种发展的推动力来自即将到来的需求、越来越严格的二氧化碳排放标准,同时还伴随着以前所未有的速度发展的自动化与信息娱乐,而且还需要满足客户对性能、舒适性以及实用性的期望。”

面向汽车业,未来几年将发生更大的变化。为了减缓全球气候变化,越来越多的汽车制造商都承诺逐步淘汰内燃机动力汽车,并最终由能够自动驾驶的电动汽车取而代之。

过去十年间,内燃机动力汽车取得了快速发展,但它的结局早已在冥冥之中注定。

慕尼黑技术大学信息学名誉教授、汽车软件专家Manfred Broy指出:“过去软件是汽车的一部分,而如今软件决定了汽车的价值。车辆的成功对于软件的依赖超出了对机械的依赖。”他表示,如今几乎所有汽车制造商或业内人士所谈论的车辆创新都与软件有关。

十年前,只有高端汽车才包含100多个基于微处理器的电子控制单元(Electronic Control Unit,ECU),这些ECU在车身内形成了网络,执行着1亿多行甚至更多的代码。而如今,像宝马7系这样拥有先进驾驶辅助系统等技术的高端汽车可能包含150个或更多的ECU,像福特F-150此类的皮卡甚至达到了1.5亿行代码。即使是低端汽车也包含大约100个ECU以及1亿行代码,因为以前所谓的豪华选项功能(如自适应巡航控制、自动紧急制动等),如今已成为标准配置(见图2)。

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图2 汽车主体架构设计

自2010年起,一些安全功能成为强制要求,包含电子稳定控制、备用摄像头、欧盟的自动紧急呼叫以及更严格的排放标准。而内燃机动力汽车只能使用更具创新性的电子设备和软件才能达到这些标准,这进一步推动了ECU以及软件的渗透。

根据全球领先的专业服务机构德勤公司估算,截至2017年,一辆新车成本的40%可归于基于半导体的电子系统,与2007年相比该成本翻了一番。据估计,到2030年,该数字将接近50%。德勤公司还进一步推测,如今每一辆新车都装有价值约600美元的半导体,由多达3千多个类型的芯片组成(见图3)。

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图3 不同时期电子系统占汽车总成本的百分比
(图表制作者:MARK MONTGOMERY 资料来源:德勒)

透过ECU数量与软件代码行数,我们可以看出当前车辆中存在错综复杂的电子与软件编程。观察它们的协同工作方式,就会发现其中存在着大量驾驶员看不到或不需要看到的复杂性。为了向买家提供多种选择,汽车制造商不得不推出新的安全性、舒适性性能以及娱乐功能体验,这导致每个品牌及型号都出现了多个版本。此外,从汽油到电力、从人类驾驶到自动驾驶的转变,大量新代码的编写、检查、调试以及抵御黑客攻击的安全性,如今的汽车变成了带轮子的超级计算机,并迫使汽车行业变革。但是,汽车行业能够适应这种变化吗?

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功能与变量驱动的复杂性


过去的二十年中,在提供更多安全及娱乐功能的需求推动下,汽车已经从单纯的交通工具转变为移动计算中心。与服务器机架、高速光纤互连不同,ECU和电路之间的数据通信发生在整个车身内(甚至车身外)。每次你去超市时,车辆都会执行数百万行代码。

Vard Antinyan是沃尔沃汽车的软件质量专家,他撰写了大量有关软件及系统复杂性的文章,他解释说,截至2020年,“沃尔沃拥有大约120种ECU,我们从中选择ECU来创建每辆沃尔沃汽车中的系统架构。这些ECU总共包含1亿行源代码。”Antinyan表示:“这些源代码包含1000万行条件语句以及300万个函数,而源代码中大约有3000万处都调用了这些函数。”

根据ECU的计算能力、ECU控制功能、需要处理的内部与外部信息和通信,以及是否由事件或时间触发,还有强制性的安全和其他监管要求,每个ECU中驻留的软件数量和类型都不相同。在过去的十年中,为了确保操作质量、可靠性和安全性,投入的ECU软件越来越多。

采埃孚(全球最大的汽车零部件供应商之一,以下简称ZF)软件解决方案与全球软件中心副总裁Nico Hartmann表示:“为检测不当行为以确保质量和行驶安全的软件数量正在增加。”Hartmann指出,十年前专门用于确保操作质量的ECU软件只有大约三分之一,而如今通常都会超过一半或更多,尤其是在关键的行驶安全系统中。

沃尔沃车辆中包含哪些ECU和相关软件(如豪华款SUV XC90拥有大约110个ECU),取决于几个因素。与所有汽车制造商一样,沃尔沃针对不同的细分市场提供每种车型的不同版本。Antinyan指出:“即便是相同型号的沃尔沃,在瑞典购买到的车辆也可能会不同于美国地区出售的。”每辆车不仅需要满足区域监管制度,而且每个车主也可以选择不同的发动机、驾驶系统、安全系统或其他功能。而车主选择的标准、各项配置以及法律要求的设备,这些将共同决定嵌入车辆的ECU、软件和相关电子设备的数量和类型,确保能够无缝协同工作。

Antinyan表示,对于一家汽车制造商来说,“车辆的多个版本非常难以管理,因为它涉及每个人。”举个例子,营销部门希望为不同的客户群提供拥有各种功能、多种多样的车型,而设计和工程部门则希望减少变量,从而将系统集成、测试、验证都保持在可控范围内。每增加一项功能就意味着需要增加额外的传感器、执行器、ECU和相应的软件,同时为了确保这些元件正常工作,还需要付出额外的集成工作。

根据德勤的估算,从研发到开始生产,40%的车辆研发费用都消耗在了系统集成、测试、核查和验证上。记录生产和销售的每个车型中所有当前以及遗留的电子产品和软件是一项非常艰巨的任务。因此,有效管理各个变体的复杂性是整个汽车行业都面临的一个重大问题。

毋庸置疑,为了连接整个车辆内所有的ECU、传感器和其他电子设备,并给它们供电,需要耗费大量布线和人工。为了支持车辆定制,汽车需要使用数千种不同的线束,控制经过车辆的信号流也需要多个物理网络总线。

车辆的物理电子架构带来了更多需要应对的网络设计约束。许多ECU需要靠近与其交互的传感器和执行器,如制动系统或发动机控制的ECU。因此,一个连接数千个组件的汽车网络线束将包含1500多根电线,总长度约5000米,重量超过68公斤。随着ECU、传感器和相关电子设备数量的增加,减少线束重量和复杂性已成为汽车制造商的主要目标。

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测试挑战


即便花费大量精力、时间和金钱来确保不同电子设备之间的协同工作,也无法确保每种ECU可能出现的组合在投入生产之前接受彻底的测试。虽然涉及车辆安全性的要求很少发生变化,但ECU构建的复杂性更多地体现在消费者可选的舒适性、便利性或性能等功能上。在有些情况下,某种可选特性与功能的特定组合,“可能是第一次出现在从生产线上下线的车辆中,也是第一次经历测试。”采埃孚汽车系统产品规划副总裁Andy Whydell如是说。

有些汽车制造商拥有数十万种车型的构建组合。他说,为了针对某些车型中可能出现的各种电子设备组合进行现场测试,“可能需要使用十亿种不同的测试配置。”然而Whydell表示,在车辆研发过程中,原始设备制造商可以使用“面包板”对多个ECU构建组合进行实验室测试,无须针对每种情况单独造一辆车。

即使是经过严密测试的流行模型,售后也会定期发现错误,并发布软件补丁。有些补丁本身还需要补丁,通用汽车就曾出现过这种情况:畅销款2019年雪佛兰的Silverado以及GMC Sierra轻型卡车和凯迪拉克CT6的召回,都是因为这个原因。

Whydell指出,还有一个因素导致变体管理更具挑战性:“几乎所有ECU设计和软件都外包给供应商,原始设备制造商负责集成ECU”,他们可以根据所需的可定制功能创建统一的系统。Whydell表示,个别供应商往往对原始设备制造商如何集成ECU没有深入了解。同样,原始设备制造商对驻留在ECU中软件的了解也有限,这些软件通常都被当作“黑匣子”,能够支持信息娱乐、车身一致性控制、远程信息处理、动力传动系统或自动驾驶辅助系统等多种功能之一。

2020年,时任大众汽车集团首席执行官、现任董事长的Herbert Diess发表的评论说明,由汽车制造商开发的软件几乎寥寥无几。当时他承认:“几乎没有一行软件代码来自我们。”根据大众汽车可以看出,车辆内的软件之中只有10%由内部开发,其余90%是由数十家供应商提供。据报道,在有些原始设备制造商中,这一数字可以达到50%之多。

如此多的软件供应商,每一家都有自己的开发方法,他们使用了自己的操作系统和语言,这显然又增加了另一层复杂性,尤其是在执行验证和核查方面。最近Strategy Analytics和Aurora Labs对整个汽车供应链中软件开发人员进行的一项调查就突出了这一点。其中有一个问题询问了评测一个ECU中的代码变化对另一个ECU的影响难度,大约37%的人表示很难,31%表示非常困难。

汽车公司及其供应商意识到,他们必须展开更多合作,才能更严格地控制数据配置管理,并防止由于ECU代码突然变更而引发意外后果。但双方都承认还有很长的路要走。

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加强信息安全


当然,汽车制造商不仅必须确保软件能保障行驶安全,还要提供信息安全。2015年,安全研究人员远程控制了2014年生产的Jeep Cherokee,为行业敲响了警钟。如今,每个供应商和原始设备制造商都意识到网络安全乏力的威胁。据报道,通用汽车有90名工程师全职开发网络安全对策。

然而,十年前,“车辆软件的设计需要保证行驶安全,而信息安全是次要的。”车辆网络安全专家、美国运输部克莱门森大学互联多式联运中心主任Mashrur Chowdhury说道。我们需要注意这一点,因为大部分软件都是十年或更早以前设计的,在当时信息安全并不是需要优先考虑的大环境下,这些软件仍在现如今的ECU中使用。

此外,在过去十年中,车辆内外的通信呈爆炸式增长。据估计,2008年,豪华汽车的ECU之间数据信号交换只有2500个。沃尔沃的Antinyan表示,如今沃尔沃汽车中的120个ECU连接了7000多个外部信号,而汽车内部交换的信号数量要高出两个数量级。咨询公司麦肯锡估计,这些信息每小时的数据量可轻松超过25GB。

Chowdhury表示,随着过去十年间移动应用和基于云的服务爆炸式增长,车辆本身内置的电子设备越来越复杂,“潜在的攻击面几乎每天都在增加。”

各国政府也注意到了这一点,并推出了多项汽车制造商需要贯彻的网络安全义务。其中包括拥有经过认证的网络安全管理系统(Cyber Security Management System,CSMS),该系统要求每个制造商“展示基于风险的管理框架,用于发现、分析和防范相关威胁、漏洞以及网络攻击。”

此外,原始设备制造商还需要通过软件更新管理系统,确保安全地管理无线软件更新。他们鼓励汽车制造商“维护每台车辆的ECU、每辆组装车辆中使用的操作软件组件的数据库,以及整个车辆生命周期内应用的版本更新历史日志。”这份软件清单可以帮助汽车制造商快速确定哪些ECU和特定车辆会受到某个网络漏洞的影响。

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软机械师


在汽车内的电子线路不出问题的情况下,相信大多数司机并不会关注到它。不过,随着过去十年间电子线路的增加,驾驶员也会经常关注车辆的电子设备。

根据金融咨询公司Stout Risius Ross编制的《2020年汽车缺陷和召回报告》显示,2019年是创纪录的一年,因电子元件缺陷而被召回的车辆高达1500万辆。其中一半的召回都涉及软件的缺陷,这个比例创下了自2009年以来的新高。另外,近30%的缺陷与软件集成有关,也就是软件与车辆中其他电子组件或系统的接口引发了故障。三菱汽车曾经召回了60000辆SUV,原因是其液压单元ECU中的软件错误干扰了多个安全系统。

最后,超过50%的缺陷都有一个特征:虽然不是由软件缺陷引起的故障,但仍然可以通过软件更新进行补救。福特汽车曾召回了Fusion和Escape车辆的某些型号,原因是冷却液可能会进入发动机气缸孔,并永久损坏发动机。福特的解决方法是,重新编写车辆的动力传动系统控制软件,以减少冷却液进入发动机气缸的可能性。Stout的数据显示,在过去五年中,利用软件修复车辆硬件问题的现象在稳步上升。

Stout总经理Neil Steinkamp表示:“平均召回规模一直在下降,车辆的平均年龄也在下降。制造商可以利用科技更快地发现缺陷”,尤其是一些涉及电子产品的缺陷。与软件相关的缺陷往往出现在新款车辆中,而ECU和其他电子元件的缺陷往往在车辆推出一段时间后才会出现。

Stout总监Robert Levine指出,最近与车辆电子设备相关的组件缺陷有所增加,“不仅限于方便性,关键的行驶安全组件的缺陷也在增加。”例如,自要求2018年5月1日之后制造的所有车辆都必须为驾驶员提供车辆正后方3×6米的可见区域以来,美国就发生了一系列倒车摄像头召回事件。许多原始设备制造商发现,复杂的摄像头软件与其他车辆安全系统的集成非常困难。

此外,其他新的车辆安全系统的运行也并非完全顺利。美国汽车协会(American Automobile Association,AAA)针对可以帮助驾驶员转方向或制动/加速的先进驾驶辅助系统进行的一项研究表明,这些系统往往会在没有任何通知的情况下停止辅助,即刻将控制权交还给驾驶员。测试表明,平均每13公里就会出现某种类型的问题,包括很难让车辆保持在车道中正常行驶,或者不要让车辆太靠近其他车辆或护栏。

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维修费用节节攀升


许多车主只有在必须支付维修费用时,才会意识到他们的车辆越来越复杂。在具有高级安全功能的车辆发生碰撞事故后,60%的修理费均来自车辆的电子设备。AAA于2018年的一项研究表明,一块挡风玻璃的维修成本原本在210~220美元之间,但如果车辆的挡风玻璃上安装了摄像头,用于自动紧急制动、自适应巡航控制和车道偏离警告系统等,那么即便是轻微的损坏,维修费用也 会攀升至1650美元。校准这些系统的费用(通常是手动完成的)是高成本驱动的因素。

由于传感器的微小错误校准也会大大降低这些安全功能的有效性,“因此,供应商开发了自动校准系统,可以消除或简化手动操作,”ZF的Whydell说道。这有助于提高校准精度,同时还可以降低维修成本。

Whydell还表示,供应商和原始设备制造商正在研究如何将车辆周围的传感器安装在不太可能在事故中损坏的位置上。AAA报告称,仅修理位于后保险杠的超声波系统(可提供停车辅助功能)这一项的成本就高达1300美元。如果用于盲点监测和交叉路口警报的后方雷达传感器也损坏,则追尾事件可能会产生2050美元的额外费用。

随着电子产品维修成本的攀升,保险公司判定报废的成本可能更低。理赔管理公司Mitchell International最近的一份报告称:受汽车电子设备维修成本的影响,报废车辆的平均车龄一直在下降。报告指出,随着“车辆复杂性的增加”,预计这一趋势将持续下去。

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EV+AI=难以管理的复杂性


如今,汽车制造商面临着一个特殊的难题。根据J.D. Power市场信息公司对美国车辆最新可靠性的研究显示,内燃机车辆的可靠性达到了32年以来最高,而且也更加舒适、更安全且污染更少。然而,为了应对政府以及公众对全球气候变化日益增长的担忧,制造商不得不放弃精心制作的内燃机车辆,转向将来能够实现自动驾驶的电动汽车(Electric Vehicle,EV)。

令汽车制造商的处境雪上加霜的是,为了开发电动汽车,他们必须跨越软件的鸿沟。ZF的Whydell观察到,在车辆中,使用当今最新架构的软件管理难度非常大。对此,不少人也非常赞同这种看法。

咨询公司麦肯锡称,车辆软件的复杂性正在迅速超越开发以及维护的能力。过去十年中,软件的复杂性增加了四倍,但供应商和原始设备制造商的软件生产力却几乎没有提高。此外,他们还认为,在未来十年内,软件的复杂性可能还会再增加三倍。汽车制造商和供应商都在努力缩小“开发能力与生产能力之间的鸿沟”。

部分问题在于如何支持稳步增长的代码库。一位汽车公司负责人向麦肯锡公司分享道,按照目前的速度,如果开发与生产的差距不缩小,现有代码库的软件维护将耗尽他们公司所有的软件研发资源。事实上,Whydell观察到,“在有些情况下,汽车行业不再将总代码行数视为复杂性的衡量标准,而是以原始设备制造商或供应商为满足当前及未来的需求而雇用的软件开发者数量。”

如果真如大众汽车董事长Herbert Dies所说,“未来汽车创新的90%皆来自软件”,那么缩小开发能力与生产能力之间的差距是尤为艰巨的任务。而拥有必要的软件专业知识将是成功的关键。麦肯锡公司表示,“虽然为了赢得软件上的优势,各个汽车企业必须在许多层面上都有优异的表现,但吸引和留住顶尖人才可能是最关键的因素。”Whydell承认,聘请到合适且优秀的软件专业人才是“让我夜不能寐”的原因之一。这同时也是其他供应商以及原始设备制造商的高管寝食难安的原因之一。

原始设备制造商认识到,根据特斯拉CEO Elon Musk提出的“软件定义汽车”的概念(以特斯拉为代表),他们目前的做法——将必要的软件和电子设备外包给供应商,然后将它们集成到内燃机车辆的做法,并不适用于电动汽车。

WardsAuto网站引用了一级汽车供应商Continental AG研究及高级工程主管Tamara Snow的一句话:内燃机车辆中使用的分散式ECU架构的功能和复杂性“已达到极限”,尤其是考虑到完全自动驾驶功能需要大约5亿行或更多的代码。

我们需要新的车辆软件和物理架构来管理电池组,而不是内燃机和相关的动力传动系统。这种架构仅包含少量功能强大、速度极快的计算机处理器,它们负责执行微服务驱动的代码,并通过更轻量级的线束甚至是无线的方式在更多传感器之间进行内部通信。外部沟通也将更加重要。ZF的Hartmann指出,这些新架构需要由原始设备制造商和供应商的软件团队来开发,而且要低成本且不断缩短开发周期,所以他们需要学习开发软件以及系统的新方法。

Manfred Broy表示,最大的问题在于,高管层的软件专业知识不足以理解当下所需的转型。虽然车辆中硬件的复杂性非常明显,但Broy观察到,“更重要的是软件的复杂性(这在很大程度上取决于硬件的选择),尤其是软件的成本,原始设备制造商很难认清这一点,但这对于他们的长期发展尤为重要。”他表示,汽车行业的高管大多是“顽固派”,但是他们又手握大权。

克莱门森大学国际汽车研究中心汽车工程系主任Zoran Filipi解释说:“一百多年来,原始设备制造商的精力一直都集中在完善内燃机上,车辆的其余组件都外包给供应商,最后将所有组件集成在一起。随着电子产品和软件在车辆中的普及,他们也采用了相同的方法,即将它们视为集成到车辆中的另一个‘黑匣子’。而如今,原始设备制造商及其供应商需要将工作重心从硬件至上转变为软件至上,同时在未来十年内仍然需要使用现有的方法支持和改进内燃机汽车。”

奥迪AG前研发主管兼董事会成员Peter Mertens最近在接受CleanTechnica采访时表示,“德国汽车工业赋予了他们最关键的新产品,这将决定他们的公司能否在现有结构中生存下去,这些公司成功的关键在于软件,但各位高管在这方面的经验和知识却非常薄弱。”

Mertens表示:“我们需要一种方法来淘汰不能胜任的高管,譬如可以让大众、奥迪、保时捷、宝马和戴姆勒针对所有高层管理人员进行一次评估,并要求他们编写一个小游戏或一个简单但有效的病毒。如果他们做不到,就立即解雇他们,因为他们不适合这份工作。看看这样下来还能剩下多少人?”Mertens说道。

毕竟,历史是血与泪的教训。

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本文出自《新程序员002:新数据库时代&软件定义汽车》,由60余位专家倾力创作。随书附赠《2021数据库全景图V1.0》和《2021汽车技术与产业生态全景图V1.0》,同时内含《2021年度数据库发展研究报告》和《2021年度软件定义汽车研究报告》,图文与视频多媒体呈现。

数据库作为核心技术三大件之一,我们从新型数据库普及、数据库开源趋势、数字化转型实现,以及资本助力产业等角度,邀请到27位数据库行业专家,共著非关系型数据库、文档型数据库、分布式数据库、混合式数据库、时序数据库、图数据库等的理论技术及行业实践,让数据库开发者快速提升。

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《软件定义汽车》目录

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但需注意的是,芯迈微的盈利能力并不理想,2024年及2025上半年的累计亏损超1.3亿元,核心产品未形成规模化收入,且其截至2024年末的经审计净资产为5096.76万元,晶晨股份给出的3.16亿收购价格的实际溢价率高达500%。在销量低迷的影响下,晶晨股份的各项利润指标同样存在较大波动,2022年至2024年的毛利率分别为35.1%、33.2%和37.1%,净利润分别为7.32亿元、4.99亿元和8.19亿元,均在2023年出现了负增长的情况。截至2025年6月末,晶晨股份的芯片累计出货量超10亿颗。

beiduocaijing的博客 9986

【AI·FDE】第9篇:FDE 的未来——从人 FDE 到 AI FDE 到自助化,价值迁向哪里

系列文章 | 2026年9月这是【AI·FDE】系列的终章。前面 8 篇把 FDE 的起源、能力、方法论、产品化、转型路径、工具化都讲透了。我们用一条"三段式演变弧线"来回答——从手工作坊,到平台化,再到自助化。

求知若渴、虚心若愚 65

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

AI一分钟 | 马斯克:特斯拉内部有人故意搞破坏;亚马逊推出酒店定制版Alexa

1. 马斯克:特斯拉内部有人故意搞破坏影响生产电动车厂商特斯拉首席执行官伊隆-马斯克近日在一封发送给全体员工的内部信中称,特斯拉内部有员工故意搞破坏,影响了 Model ...

AI科技大本营 1661

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

数据标注工:训练AI,被AI替代

图片来源:由无界AI生成作者|马慧前景和覆灭同时存在,数据标注从业者代延从未如此矛盾。30岁的内蒙古人代延在今年初创业,组建了一个近30人的线上标注团队。此前代延曾在数据标注的众包平台做了两年。可以称为是“熟工”的他,对眼下的局面既期待又紧张。他从年初就关注到ChatGPT。从AI企业注册量的粗暴增长上,代延看到了AI的行业爆火与数据标注的创业机会。天眼查数据显示,仅今年一季度就新增注册17万家人...

weixin_44383880的博客 662

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

地球Online逃生指南(上卷)

本书是一部系统探讨人类意识困境的哲学著作。全书通过七卷本的结构,依次解构人类认知牢笼、自我本质、世界实相、痛苦根源,最终指向自由、慈悲与终极实相。第一卷揭示大脑建构的认知幻象;第二卷剖析"自我"的神经机制;第三卷以系统论阐释世界空性;第四卷建立痛苦的数学模型;第五卷提出觉知训练体系;第六卷论证利他主义的科学基础;第七卷超越逻辑束缚直指存在本质。著作融合现代神经科学、量子物理、复杂性理论与东方哲学,构建了一个从认识到解脱的完整认知框架,最终指向无条件的临在与宇宙层面的觉知。

weixin_45747731的博客 863

177.Agent-LangGraph-MCP的构成说明

MCP架构通过MCP主机、客户端与服务器的协同,实现工具、资源与提示词的统一管理。MCP服务器提供Tools、Resources、Prompts能力,MCP客户端则负责发现、调用与读取,使Agent可按需获取上下文。其核心在于将工具从Agent中抽离,封装为可复用的服务,提升灵活性与可维护性,推动AI应用高效协作。

计算机王的博客 291

Docker Compose:搭建本地多服务开发环境

从一个 Java API、PostgreSQL 和 Redis 开始,配置服务名、端口、环境变量、健康检查、数据卷和依赖关系。理解 Compose 文件如何被解析、项目如何隔离,以及哪些数据不能依赖“重建容器”保留,能够把个人开发环境整理成团队可复用的启动入口。

m0_62221377的博客 477

AI全栈实战 | 3.9-01 爬虫入门:requests 加 BeautifulSoup 三分钟跑通,但 90% 的人栽在这 4 个“礼貌“问题上

⚠️:本文内容仅用于。请遵守目标站点的服务条款与相关法律法规,不得对目标服务造成负担,不得采集、传播个人隐私数据。技术是中性的,边界在你手里。爬虫的入门技术(requests 发请求 + BeautifulSoup 解析)三分钟就能学会。真正区分"会用爬虫"和"会做爬虫的人"的,是这篇我们跑通"请求→解析→存储"的最小闭环,然后重点把"合规与礼貌"这根弦给你绷上。

源码获取 | 运行部署 | 定制二开修改,如果回复不及时请耐心等待,请见谅。 436

【基于 WebSocket 的多用户网页五子棋】—— 数据管理模块

但行好事,莫问前程

qq_42996461的博客 251

OpenClaw 深度调查:把 AI 助手做成你自己的控制平面

对 openclaw/openclaw 的完整技术尽调:Gateway 架构、Agent 运行时、工具与沙箱、30 个消息通道、181 个插件、安全信任边界、工程代价与采用建议。17 章 / 10 张图,全部数字标注口径,数据截至 2026-10-31。

厚积薄发 310

IDEA 简介:从零认识 IntelliJ IDEA

IDEA 全称,是由 JetBrains 公司开发的一款主流 Java 集成开发环境(IDE)。它集代码编辑、编译、调试、测试、版本控制、构建管理等功能于一体,被大量 Java 开发者视为日常开发的首选工具。所谓 IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境),就是把写代码所需的各类工具整合到同一个界面中。相比只用文本编辑器加命令行编译,IDE 能显著减少重复操作,让开发者把精力集中在业务逻辑上。

ztI10的博客 180

TransactionInactiveError:await 之后事务已经不活跃了

TransactionInactiveError 出现于 IndexedDB 事务已结束(非 active 状态)时调用 put、get 等操作。常见于 await 后或 setTimeout 中执行请求,因任务已完成,事务已提交或进入 finished 状态。请求必须在创建事务的同一任务中挂起,否则无效。解决方法:在 onsuccess 回调内同步发起后续操作,或提前将所有请求挂入事务。避免在异步上下文中使用事务操作,确保请求在事务活跃期内完成。

qq_40822000的博客 159
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Wang_AI
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