CLI Agent一镜到底——我想要一个专属DeepSeek

结论放开头:这是一个利用CLI Agent调用api的简单实践。对于传统开发者,可能觉这件事毫无难度,没有任何技术含量,但在AI之前,在跨行业人的眼里,这一步已经极为困难,不光要掌握工具,还要学习各种概念,以及解决各种可能出现的问题,现在只要有想法,有"嘴"就行。

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API(Application Programming Interface),通常我们叫"接口",在软件开发中一个常见概念。通常软件商或者平台会通过公布接口的方式,让第三方可以扩展或者集成软件或平台的能力。这次我们通过CLI调用DeepSeek的能力,实现一个自定义的对话机器人。

视频内容

  • 00:00~02:07:环境安装——使用ai-launchpad自动配置开发环境

  • 02:08~03:50:获取DeepSeek接口——访问DeepSeek官网,创建用于对接的APIKEY

  • 03:51~06:20AI编程——将需求告诉AI,AI自动生成项目

  • 06:20~12:20:测试与修正——细化需求

CLI Agent一镜到底——我想要一个专属DeepSeek

视频中的安装器https://ai-launchpad.net

使用到的大模型服务https://aitoll.net

玩的愉快!

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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