网页版长链接对话

Hermes智能工作流部署指南:从零构建可进化的AI代理 AI智能体(Agent)是当前大模型落地的核心范式,其本质是将语言模型与工具调用、记忆管理和自主反思能力深度集成,形成具备任务闭环执行能力的系统。Hermes作为开源Agent框架,以‘可插拔模型+多后端执行+消息网关’为技术底座,支持本地、Docker、SSH等六种运行模式,并通过WebSocket实现免公网IP的飞书/Telegram接入。其核心价值在于构建私有化、可沉淀、越用越懂你的智能工作流,而非一次性对话工具。本文聚焦真实部署场景,直击PATH配置、飞书权限开关、open_id获取、gateway 阅读详情

websocket初级示例


import json
import os
from typing import Union
from tornado.web import url
import tornado.websocket
import tornado.web
import tornado.ioloop
import requests


class Client(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        return self.render('index.html')


class ServerHandle(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    web_client = set()



    def open(self, *args: str, **kwargs: str):
        self.web_client.add(self)

    # 接受客户端信息
    def on_message(self, message: Union[str, bytes]):
        print(message)
        # 图灵机器人示例
        req = requests.post(url='请求地址',json={
            '请求参数(userinfo 必须有  perception 请求的问题)'
        })


        print(req.text)
        resdict = json.loads(req.text)
        print(resdict['results'][0]['values']['text'])
        # 返回信息给客户端,写进p标签
        self.write_message(resdict['results'][0]['values']['text'])

        # self.write('你好')
        

    def on_close(self):
        self.web_client.remove(self)

def main():
    app = tornado.web.Application(handlers=[
        url(r'/$',Client,name='index'),
        url(r'/ws/$',ServerHandle,name='ws'),
    ],
        debug=True,
        autoreload=True,
        template_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__),'templates')
    )
    app.listen(8000)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

if __name__ == "__main__":
    main()

前端简单展示及jquery请求

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>联通</title>
</head>
<body>

<input type="text" name="message" id="content">
<input type="button" value="发送">

<hr>

<p id="result">

</p>
</body>
</html>
<!--引入js样式-->
<script src="********">

</script>

<script>

    var ws =new WebSocket('ws://localhost:8000/ws/')
//    接受服务器返回的信息(谁发送谁就是服务器)
    ws.onmessage = function (ev) {
        console.log(ev.data)
        
//        得到相应
        $('#result').append("<p>"+ev.data+"</p>")
    }

//    发送
    $('input[type="button"]').click(function () {
        content = $('#content').val()
        ws.send(content)
        
//        提出问题
        $('#result').append("<p>"+content+"</p>")
    })
</script>
文档操作系统:模板驱动的PDF自动化生成原理与实践 文档操作系统是一种面向结构化内容的自动化出版框架,其核心在于将排版逻辑封装为可配置、可复用的模板规则引擎。它不依赖AI生成,而是通过语义归一化、确定性布局计算和参数化组件管理,实现内容到出版级PDF的稳定转化。这种技术显著提升白皮书、操作手册、销售资料等高频文档的交付效率与品牌一致性,尤其适用于需批量产出、多客户适配、强合规要求的市场、培训与运营场景。本文深入解析其模板驱动机制与云原生架构,揭示如何让非技术人员也能掌控专业级文档生产力。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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