Autosar DaVinci Developer 配置

最新推荐文章于 2025-12-02 21:41:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 21:41:05 发布 · 1.7k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#服务器 #运维

1.新建接口

可选择不同类型

2.对接口命名

3.配置数据元素

点击左下角的New添加所需要的元素属性

4.选择包

5.新建端口

6.配置端口

将新建的端口与之前建好的接口连接起来，并选择端口的工作方式

7.通信规范

可以看到之前在接口中中新建的元素已经连接到端口，

初始化值一般为0，可选择不同类型

在接口属性中可以看到之前在接口中配置的元素属性

8.配置数据类型（Data Type)

新建应用数据类型

命名

选择包

新建实例数据类型

命名，选择数据类型和计算方法

选择包

新建计算方法

命名并选择类别

Identical（相同的）Linear（线性）Scale-Linear（规模线性）TextTable（文本表）Scale-LinearAndTextTable（规模线性和文本表）BitfieldTextTableBitfield Text Table（位域文本表）

Symbol:符号，Constant:常量，Label:标签:

选择包

9.数据类型映射

在下面文章中有写过

https://blog.youkuaiyun.com/qq_59258431/article/details/132984981?spm=1001.2014.3001.5502

超越简单检索：Agentic RAG 的设计逻辑与代码实现
kakaZhui的博客
04-14 388
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 已经彻底改变了我们构建应用程序的方式，这些应用程序利用大型语言模型 (LLM) 处理外部知识。通过将 LLM 的响应基于检索到的事实文档，RAG 显著减少了幻觉，并提高了生成内容的相关性和准确性。然而，标准的 RAG 工作流——检索相关块，将它们塞进提示，然后生成答案——在面对复杂、多方面查询或需要多个检索步骤的任务时，往往显得力不从心。
本地电脑大模型系列之 16 使用 LangGraph 和 Llama 3 的本地 Agentic RAG (教程含源码)
iCloudEnd的博客
07-30 563
语言模型本身无法采取行动——它们只是输出文本。代理是使用 LLM 作为推理引擎的系统，用于确定要采取哪些行动以及要传递哪些输入。执行行动后，结果可以传回 LLM，以确定是否需要采取更多行动或是否可以完成。它们可用于执行诸如搜索网页、浏览电子邮件、纠正 RAG 以在检索到的文档上添加自我反思或自我评分等操作。设置LangGraph—— Langchain 的扩展，旨在通过将步骤建模为图中的边和节点，使用 LLM 构建健壮且有状态的多参与者应用程序。
清晰解析传统 RAG 与 Agentic RAG 的区别（含源码）
2401_84208172的博客
12-23 961
传统 RAG 存在以下限制… 👇1）检索一次，生成一次。↳这意味着如果检索到的上下文不够或不正确，LLM 就无法动态搜索更多信息。2）无法通过复杂的查询进行推理。↳如果查询需要多个检索步骤或 CoT（思路链），传统的 RAG 就不够了。3）适应性有限↳系统无法根据当前问题修改其策略。例如，是否进行向量搜索、网页搜索或调用 API。Agentic RAG 解决了传统 RAG 的以上问题核心思想是在RAG的每个阶段引入代理行为。
【读代码】微软开源Agentic-RAG深度解析
kakaZhui的博客
08-11 1067
是微软开源的面向初学者的智能体（Agent）检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）应用示例。该项目通过 Agentic-RAG 架构，将智能体的任务分解、工具调用、检索与生成能力有机结合，实现了更智能、更可控、更可扩展的 RAG 应用范式。让初学者快速理解并实现一个具备 Agent 能力的 RAG 应用展示智能体如何自主分解任务、调用检索工具、整合信息并生成高质量答案提供可扩展的代码基架，便于二次开发和场景迁移。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2894
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
Agentic-RAG-R1：提升语言模型推理能力
gitblog_00737的博客
05-06 926
Agentic-RAG-R1：提升语言模型推理能力 项目介绍 Agentic-RAG-R1 是一个开源项目，旨在通过强化学习增强基础语言模型的搜索和推理能力，从而构建一个具备自主检索与推理功能的 Agentic Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统。该系统结合了生成式力量和实时检索外部知识库的能力，确保回答既准确又与时俱进。 项目技术分析 Agentic-RA...
Agentic RAG原理与实现：基于可运行源码的解析
本文围绕“Agentic RAG解析[可运行源码]”这一主题，深入剖析其核心概念、架构设计、实现路径、技术优势与局限性，并结合所提供的压缩包文件结构（jvjV8HEsIY9J4jYA5E3Q-master-...），探讨其实现细节与工程落地的...
Agentic RAG与多源RAG技术深度解析及代码实践
本文基于标题“Agentic RAG与多源RAG技术进展[源码]”及详细描述内容，深入剖析这两项前沿技术的核心理念、架构设计、实现机制及其实际应用价值，并结合标签中提到的“软件开发”“源码”等关键词，说明其工程实践...
25种RAG变体技术全景解析与源码实现
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为当前大语言模型（LLM）领域中极具突破性的技术路径，其核心思想在于将传统信息检索系统与生成式语言模型深度融合，从而弥补纯生成模型在知识更新滞后、事实...
再见RAG，你好Agentic RAG！
m0_59235945的博客
11-27 759
检索增强型生成（RAG）是一种构建LLM驱动应用的技术。它利用外部知识源为LLM提供相关上下文，减少幻觉现象。一个简单的RAG流程包括一个检索组件（通常由一个嵌入模型和一个向量数据库组成）和一个生成组件（一个LLM）。在推理时，用户查询用于在索引文档上运行相似性搜索，检索与查询最相似的文档，并为LLM提供额外的上下文。典型的RAG应用有。
Agentic AI：8个开源框架对比-2025更新
m0_59235945的博客
04-21 2144
我们都听说过和，但你知道吗，除此之外还有几十个开源的代理框架 - 其中很多都是在去年发布的。简单测试了一些比较流行的框架，以便了解它们的工作方式以及开始使用的难易程度。下文就来进行详细的对比我们将重点关注和。我们还会把它们和以及做个比较。我们将看看一个框架实际上是做什么的，不同的设计选择，它们之间有何不同，以及一些关于它们背后的思想流派的信息。
RAG+AI工作流+Agent构建开源知识库：MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM
顺其自然~专栏
10-31 4184
1）开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化、RAG（检索增强生成），智能问答交互体验好；2）无缝嵌入：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统，让已有系统快速拥有智能问答能力，提高用户满意度；灵活编排：内置强大的工作流引擎，支持编排 AI 工作流程，满足复杂业务场景下的需求；模型中立：支持对接各种大语言模型，包括本地私有大模型（Llama 3 / Qwen 2 等）
告别RAG，迎接全新Agentic RAG时代！
m0_63171455的博客
11-25 963
检索增强型生成（RAG）是一种构建LLM驱动应用的技术。它利用外部知识源为LLM提供相关上下文，减少幻觉现象。一个简单的RAG流程包括一个检索组件（通常由一个嵌入模型和一个向量数据库组成）和一个生成组件（一个LLM）。在推理时，用户查询用于在索引文档上运行相似性搜索，检索与查询最相似的文档，并为LLM提供额外的上下文。典型的RAG应用有。
盘点2024年十大开源RAG框架
m0_56255097的博客
10-29 6887
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
大模型RAG | RAG技术演进全解析（三）Agentic RAG
老皮的博客
08-19 1702
架构上引入Agent的思路，实现动态决策（如是否检索、工具调用）和多轮迭代优化。相比上述提到的几种RAG，Agentic RAG将实际输入处理的多样性交给LLM处理，可以解决更复杂的问题。如何运作?从Modular RAG的架构来看，只要是涉及LLM的模块理论上都可以使用Agent来增强，但在该Agentic RAG架构中更多强调的是在retrievel模块中使用。在检索阶段，不同数据源可以视作不同的tool，然后由检索Agent集成这些tool动态检索内容一些Agent Agentic RAG架构。
Vue 通用复选框组互斥 Hooks：兼容 Element Plus + Ant Design Vue
最新发布
a3212768093的博客
12-02 483
本文介绍了一个通用的Vue Hooks useExclusiveCheckbox，用于实现复选框组的互斥选择功能。该Hooks兼容ElementPlus和AntDesignVue两大UI库，主要特点包括：跨UI库兼容、轻量无依赖、灵活配置互斥选项值、全场景适配和类型安全。核心逻辑通过对比新旧选中值数组，自动处理互斥选项与其他选项的切换关系。文章提供了完整代码和使用示例，分别演示了在ElementPlus和AntDesignVue中的实现方式，并解答了常见问题。该方案可显著提升开发效率，适用于各类需要互斥选择
我用Gemini3pro 造了个手控全息太阳系
乐于分享，共同成长
11-28 200
摘要：作者开发了一个基于Web的沉浸式3D太阳系互动项目，通过Three.js实现逼真的天体渲染，并集成MediaPipe手势识别技术，用户只需摄像头即可用手势控制太阳系模型。核心功能包括：真实轨道和自转动画、UnrealBloomPass辉光特效、左手捏合缩放、右手食指控制旋转。技术栈采用Three.js、MediaPipe Hands和Vite，实现了突破传统输入方式的创新交互体验。项目展示了前端技术与AI视觉结合的潜力，代码已开源供体验。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值