Beyond Surface Reasoning: Unveiling the True Long Chain-of-Thought Capacity of Diffusion LLM-优快云博客

AI 应用开发：四维架构落地实战——以 HR Agent 为例拆解感知·推理·记忆·执行【意图路由、规划编排、长期记忆、工具执行、面试题】

本文基于四维架构（感知·推理·记忆·执行），以HR Agent为例，系统拆解大模型应用从“聊天”到“生产可用”的落地路径。通过Spring AI实现意图路由、规划编排、RAG检索与工具调用，结合真实踩坑复盘，揭示架构化设计对安全、成本与可维护性的关键价值，为AI Agent工程化提供可复用的实战框架。

王大师企业官方博客 712

Jetson AGX Orin 部署 JetPack：从依赖缺失到系统升级的完整排障指南

本文详细介绍了在Jetson AGX Orin开发板上部署JetPack SDK的完整排障指南，包括解决依赖缺失、系统升级和常见错误处理。通过确认硬件版本、配置正确的软件源、执行系统升级和安装核心组件等步骤，帮助开发者顺利完成JetPack的安装与配置，确保AI开发环境的稳定运行。

weixin_29172963的博客 160

DNF服务器搭建服务端架设教程

第三步：打开winscp，上传Script.pvf（版本）、publickey.pem（密钥）、df_game_r（等级补丁）到home/neople/game目录下。第四步：打开putty输入./stop，./stop（两次，如果是首次架设不用./stop），./run，运行刚才上传的三个游戏文件。③是本地配置登录器的配置文件，自动生成，可以删除，但是还是会根据你生成的登录器生成这个文件，类似日志。⑤密钥中所上传的三个文件其中之一，重中之重，上传到服务器的密钥必须和登录器中的密钥为一个。

V13807970340的博客 6263

宇树G1嵌入式软件架构及技术实现

该架构通过硬件加速（FPGA）+确定性调度（RTX5）的组合，在1ms控制周期内完成从传感器采集到43轴输出的全链路处理，相比波士顿动力系统缩短40%的着地稳定时间。，结合ARM Cortex-R5与FPGA的异构计算能力，实现43自由度1kHz实时控制。

m0_60674045的博客 4311

差分音频转单端音频单电源方案

其中，芯片设计中的轨到轨输出（Rail-to-Rail Output）是指通过特定的电路设计，使芯片（如运算放大器、驱动电路等）的输出电压能够达到或接近电源电压的上下极限（即“电源轨”），从而最大化信号的动态范围。最终，Vout=R2/R1*(Vin2−Vin1)，即输出电压为输入电压差(Vin2−Vin1)乘以电阻比R2/R1。2、电阻：R1、R2、R3、R4是电路中的电阻，其中R1 = R3，R2 = R4。因R1=R3，R2=R4，且Vn=Vp，设R1=R3=R，R2=R4=kR。

电子绿洲的博客 4959

mbedtls | 01 - 移植mbedtls库到STM32的两种方法

一、mbedtls 开源库 1. mbedtls是什么 Mbed TLS是一个开源、可移植、易于使用、代码可读性高的SSL库。可实现加密原语，X.509证书操作以及SSL / TLS和 DTLS 协议，它的代码占用空间小，非常适合用于嵌入式系统。 mbedtls遵循 Apache 2.0 开源许可协议，目前由 TrustedFirmware 维护（Linaro主持的一个治理开放社区项目），在Github上已收获 2.6k star，目前Github上发布的最新版本为 2.24.0 版本，开源仓库地址为：

Mculover666的博客（嵌入式） 1万+

AB测试面试题

AB实验流程以一个实际的业务场景去描述AB实验流程，限定场景来减少和面试官的信息差，确保沟通高效可以以自己简历上某个相关项目的场景来举例，或者以面试的岗位对应的业务来举例子。不能光自己说，要让面试官参与进来，引导面试官往自己熟悉的内容提问，从被动转为主动。回答要有逻辑性，简洁、准确的表达。还是延用之前提到的项目案例，假设之前抖音拍摄页面中右下角相册功能的icon 由相册图标改为用户相册的最新一张照片这个案例写在了我的简历中。

qq_45727498的博客 857

ruoyi-nbcio基于ruoyi的flowable前端支持自定义表单组件的自动获取方法

宁波阿成的博客 608

Transformer实战（38）——视觉Transformer (Vision Transformer, ViT)

Transformer 在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著成就，在许多不同的任务中都表现出色。在本节中，我们将探索视觉 Transformer (Vision Transformer, ViT) 模型。正如 NLP 领域创建了多种模型一样，视觉领域也开发了多种模型，每种模型都为计算机视觉提供了新的视角。通过本节，将学习如何使用 ViT 等模型进行计算机视觉任务，了解基于 Transformer 的预训练计算机视觉模型的工作原理，以及如何针对特定任务进行微调。

盼小辉丶的博客 2896

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版【x86|x64】

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制

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/

Probability and Statistics - 4th edition