xx系统离线部署dify、智能体创建、应用、调用及附属产品阐述「全集」 生产环境使用资源（申请16-32配置被砍，但后续资源可添加，假设申请8-16可能会给4-8资源）并在无网络环境下将该 .difypkg文件上传并安装，选择本地上传，上传完毕后便可使用。点击进入想下载的插件安装右侧的下载按钮下载 xxx.difypkg文件。下载对应docker 版本的docker-compose文件。docker、docker-compose安装。授权 .sh文件 执行 .sh 安装完成。编写docker-compose安装脚本。授权 .sh文件 执行 .sh 安装完成。

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揭秘AI自动化框架Browser-use（四）：Browser-use记忆模块技术解析 Browser-use 项目的记忆模块设计非常全面，主要特点包括分层记忆结构、智能令牌管理、丰富的历史分析方法、DOM 元素追踪、多种持久化选项等。这种设计使得代理能够有效地利用历史信息来指导未来的行动，同时提供了丰富的调试和分析功能。想了解更多技术实现细节和源码解析，欢迎关注我的微信公众号**【松哥ai自动化】**。每周我都会带来一篇深度技术文章，从源码角度剖析各种实用工具的实现原理。通过这些实践建议和最佳实践，开发者可以借鉴 Browser-use 的记忆模块，构建更可靠、更高效的自动化任务。

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智能体2.0深度解读：从工具到协同智能体的多路径演进 智能体（AI Agent）正在成为连接大模型与现实任务的关键桥梁。从 AutoGPT、Devika、xAgent 到 Manus、DeepSeek、GPT-4o，我们正在进入一个“多路径智能体演进”的新时代。它不再只是一个能调工具的小助手，而是一种融合记忆、规划、协作、人格的智能生命体雏形。

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大厂高级产品经理面试必考：管理方法论如何答出彩？ 阿亮微微一笑：“如果面试官问你这个问题，你就可以说——”目标管理（OKR & SMART）：让团队目标清晰、可衡量PDCA循环：确保团队高效执行教练式管理（GROW模型）：培养团队的自驱力和成长性结合自己的案例，讲讲如何实际应用这些方法论如果面试官有追问，可以深入拆解一个案例，展示你的管理思维小米顿悟：“这样不仅能展示方法论，还能体现自己的管理经验，完美！

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超智能的战略：在AI时代的国家安全新篇章 这一概念类似于冷战时期的核互相确保毁灭（Mutual Assured Destruction, MAD），即任何国家如果试图单方面追求AI的战略垄断，其他国家将采取预防性破坏措施。AI技术的进步可能改变经济和军事力量的基础，国家之间的竞争将愈加激烈。拥有先进AI芯片的国家将能够在经济上占据优势，而在军事上，AI的应用将使得战争的形态发生根本性变化。面对超智能AI带来的机遇与挑战，各国必须采取务实的战略，以确保国家安全。各国应当投资于国内高端AI芯片的制造，以确保供应链的韧性，避免对外部供应的依赖。

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AI时代 IT 从业者们已不需要“学历”？ 在AI时代，学历虽然不再是IT从业者的唯一敲门砖，但学历与技能之间的辩证关系仍然值得我们深入思考。对于IT从业者而言，构建多元化的技能体系、注重实战经验与项目积累、培养持续学习与创新能力以及加强跨领域融合与团队协作等策略将有助于他们在激烈的市场竞争中脱颖而出。同时，生成式人工智能认证（GAI认证）作为提升个人竞争力的有力工具，也将为IT从业者的职业发展提供重要的助力。在未来的发展中，我们期待看到更多具备扎实技能、丰富经验和创新精神的IT从业者，在AI浪潮中书写属于自己的辉煌篇章。

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科学与《易经》碰撞（69）：物流路径优化的六爻空间规划的技术应用 六爻空间规划将物流从“路径计算”升维至“时空交响”的系统艺术。当货车轨迹与卦爻变动的韵律共振，当无人机群在“六虚”拓扑中编织绿色网络，现代物流便与《易经》“变通配四时”的古老智慧达成跨时空对话。未来，此类技术或将成为供应链的“新操作系统”——以六爻为算法，以城市为算力，在商品的流动中书写效率与可持续的平衡之道。

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利用DeepSeek实现工作或者学习的监控，并实现数据统计 目前DeepSeek非常火，各位大神对DeepSeek应用非常之广，偶然的机会在抖音上刷到一个大神利用python+DeepSeek+阿里云的QWen-VL 模型实现了人行为分析和语音对话，代码示例本人已经测试过，没有什么问题。我们安装Anaconda,来实现本地conda环境应用，安装步骤。大家可以在晚上搜索一下

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热成像通用开发 本文档旨在开发思路，因为各位今后遇到的情况不尽相同，但是如果有一定的思路那么今后遇到其他的不同类的外设也不至于束手无策。

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多模态感知融合驱动的自动驾驶动态决策优化 在复杂城市道路场景中，自动驾驶系统面临着多源异构感知数据融合、动态环境适应性等关键挑战。传统模型切换策略常因传感器信息利用不充分导致响应延迟和决策偏差，尤其在施工路段、密集车流等极端场景下性能急剧下降。本文提出创新的时空特征金字塔网络（STFPN）与混合决策框架，通过多模态数据深度融合与动态安全边界建模，实现更鲁棒的自动驾驶决策系统。

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5G 边缘计算如何助力车联网实现低延迟、高可靠的通信服务 5G 边缘计算，也被称为多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing，MEC），是一种将计算、存储和网络资源下沉到网络边缘的新型计算架构。它将传统云计算中心的部分功能延伸到靠近数据源和用户设备的网络边缘节点，使数据能够在离产生地最近的地方进行处理和分析，而无需全部传输到遥远的云端数据中心。在 5G 网络环境下，边缘计算节点可以部署在 5G 基站、汇聚节点或边缘数据中心等位置。

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AI浪潮下IT从业者必备能力解析 AI的出现为IT从业者带来了前所未有的挑战和机遇。为了在这场变革中立于不败之地，IT从业者需要不断提升自身能力，包括扎实的编程与算法基础、数据处理与分析能力、机器学习与深度学习知识、自然语言处理与计算机视觉能力、持续学习与创新能力以及跨领域融合与团队协作能力。同时，获得生成式人工智能认证（GAI认证）也将为他们的职业发展提供有力的助力。在未来的日子里，IT从业者需要紧跟时代步伐，不断学习和创新，以适应AI时代的新要求，实现个人职业价值的最大化。

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论文翻译提示词 对论文进行语言和结构的精炼，使其更加引人入胜。遵循提供的篇章结构，进行有条理的修改。精准分析文案的情感、意图、角度深入理解中文语境、文化和修辞技巧具备高度的分析能力，能迅速识别文案的核心方向具备良好的沟通能力，可以与作者或翻译者进行有效的交流，确保润色后的内容符合原意熟悉中文文案润色技巧，能够识别文本中的错误和不通顺的地方具有丰富的润色经验，能够迅速而准确地完成润色任务熟悉人工智能和深度学习，模式识别、图像分类词汇的累计技巧。

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50、AI工程日志：模型监控之漂移检测与在线更新策略【附核心代码】 协变量漂移PtrainX≠PprodXPtrain​XPprod​X)]概念漂移PtrainY∣X≠PprodY∣XPtrain​Y∣XPprod​Y∣X)]标签漂移PtrainY≠PprodYPtrain​YPprod​Y)]fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;协变量漂移。

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Root Cause Analysis in Microservice Using Neural Granger Causal Discovery 对比+因果吗？有点意思

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视觉语言，轻量且开源-Gemma 3 谷歌更新了其开源权重的大语言模型家族，发布了 Gemma 3 多语言大语言模型，包含 10 亿、40 亿、120 亿和 270 亿参数等不同版本。其中最小的 10 亿参数版本仅处理文本，其他三个版本为视觉语言模型，可在消费级硬件上运行。这一发布标志着谷歌在大语言模型领域的进一步拓展，尤其是在视觉语言结合方面的努力。

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YOLOSCM: 基于改进YOLO算法的车辆检测模型详解 本文提出了一种针对城市交通场景的改进YOLO算法——YOLOSCM（You Only Look Once with Segmentation Clustering Module）。该算法主要解决了三大挑战：大尺寸图像处理、小目标检测困难、车辆分布不均导致的资源浪费。通过引入分割聚类模块（SCM）​和分阶段训练策略，显著提升了检测精度与效率。YOLOSCM通过创新性的区域聚类策略和训练方法优化，在保持实时性的前提下显著提升检测精度。多模态数据融合（雷达/LiDAR）动态聚类参数自适应调整。

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人工智能辅助的自动化测试技术：智能测试用例生成与缺陷预测 自动化测试起源于 20 世纪 70 年代，随着计算机技术的发展，一些简单的测试工具开始出现，用于辅助软件测试人员进行重复性的测试任务。早期的自动化测试主要集中在功能测试方面，通过录制和回放测试脚本，模拟用户的操作行为。随着软件系统复杂度的增加，自动化测试的范围逐渐扩展到性能测试、安全测试、兼容性测试等多个领域。近年来，随着人工智能技术的兴起，自动化测试进入了智能化阶段。人工智能技术能够自动分析软件的结构和行为，生成针对性的测试用例，并对测试结果进行智能分析，预测软件中潜在的缺陷。

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Mask R-CNN（2017 PAMI） Mask R-CNN是一种简单灵活的框架，用于实例分割任务。该方法在检测图像中的物体同时，能生成高质量的分割掩模。通过在现有Faster R-CNN的基础上添加预测分割掩模的分支，实现了与目标框识别并行的操作。Mask R-CNN易于训练且仅增加较小的计算开销，运行速度可达5帧每秒。此外，它还能轻松扩展到其他任务，如人体姿态估计。实验表明，Mask R-CNN在COCO数据集的三项挑战任务中均取得最佳结果，包括实例分割、目标检测及人体关键点检测。即使不使用额外技巧，其性能也超越所有先前的单一模型。

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