Orbix Programmer's Guide Java Edition

最新推荐文章于 2025-09-05 17:38:00 发布
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本书详细介绍了使用OrbixJava进行CORBA编程的方法，包括从基础概念到高级应用的全过程，涵盖CORBA接口定义语言（IDL）、Java映射、对象可用性、异常处理、继承、回调、程序运行、注册激活、ORB互操作性、诊断等主题。

这本书的界面 很简洁，不知道 讲的什么

index.html


Orbix Programmer's Guide Java Edition


Preface

Part 1 Getting Started

Chapter 1 Introduction to CORBA and Orbix Java Chapter 2 Getting Started with Orbix Java Chapter 3 Developing Applications with Orbix Java Chapter 4 Developing Applets with Orbix Java

Part II CORBA Programming with Orbix Java

Chapter 5 Introduction to CORBA IDL Chapter 6 IDL to Java Mapping Chapter 7 Using and Implementing IDL Interfaces Chapter 8 Making Objects Available in Orbix Java Chapter 9 Exception Handling Chapter 10 Using Inheritance of IDL Interfaces Chapter 11 Callbacks from Servers to Clients

Part III Running Orbix Java Programs

Chapter 12 Running Orbix Java Clients Chapter 13 Registration and Activation of Servers Chapter 14 Using the Orbix Java Daemon Chapter 15 ORB Interoperability Chapter 16 Orbix Java Diagnostics

Part IV Advanced CORBA Programming

Chapter 17 Type any Chapter 18 Dynamic Invocation Interface Chapter 19 Dynamic Skeleton Interface Chapter 20 The Interface Repository Chapter 21 Service Contexts

Part V Advanced Orbix Java Programming

Chapter 22 Filters Chapter 23 Smart Proxies Chapter 24 Loaders Chapter 25 Opaque Types Chapter 26 Transforming Requests Appendix A IDL Compiler Switches

Index
【大模型】DeepSeek + Coze 打造个人专属AI智能体使用详解
热门推荐
congge
04-16 1万+
DeepSeek + Coze 打造个人专属AI智能体使用详解
【二 Deepseek+Coze案例】【 2.2 Coze + Deepseek 实现小红书爆款笔记：打造专属Agent智能体】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
07-17 1342
摘要 本文介绍了如何利用Coze平台和Deepseek模型构建自动化Agent智能体，用于生成和优化小红书爆款笔记。文章首先分析了爆款笔记的核心特征，包括精准定位、吸引标题、实用内容、精美排版和热门标签。随后提出Agent智能体的功能需求，涵盖热点追踪、内容生成与优化、数据分析及自动发布等模块。在技术实现上，详细阐述了从环境配置、数据采集到内容生成与优化的全流程，并提供了Python代码示例，展示如何调用Coze函数获取热点数据及竞品笔记。该方案通过智能化的内容创作与运营策略，帮助用户高效打造高曝光的小红书
Coze工作流+MCP，自动生成各种思维导图？保姆级教程来了，小白也能秒上手！
2401_85390073的博客
07-16 899
今天给大家分享的是，利用扣子工作流（Coze），一键生成思维导图，并可以直接下载，保存到 PPT 当中去。大家可能会有疑问，可以生成哪些行业的思维导图？目前，就当前的使用效果来看，目前，我们绝大部分的工作，比如工作总结、周报月报，行业知识分析，都可以一键生成。接下来，跟着陈工的节奏，一起去看看怎么做吧！
【Agent】Coze个人智能体助手搭建（agent | workflow）
发现问题，并解决问题，批判性思维
03-09 2417
工作流是全局的，智能体是局部的。 - 适合workflow的场景的特点： - （1）重复性工作多 ：业务中的任务或流程高度重复。 - （2）业务流程固定 ：步骤相对固定，且具有标准化的操作流程。 - coze工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能模块进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排。当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。 @[toc] # 一、Agent和工作流的区别 智能体（AI Agent）
在扣子(coze)配置一个提供TTS语音合成服务+咨询服务的综合智能体：语音合成助手
老猿Python
03-08 2167
本文介绍了如何在coze平台配置一个提供TTS语音合成服务+咨询服务的综合智能体：语音合成助手，提供了Python调用API访问语音合成助手完成语音合成任务的方法。同时通过构建智能体实现业务功能的过程中，提示词工程在这种稍显复杂逻辑的智能体服务中起到了非常重要作用。
使用指南 | Coze Studio 一站式AI智能体开发平台：低代码+多模型+RAG，快速打造你的专业级 AI Agent！
SJJS_1的博客
08-25 1031
创建智能体后，你会直接进入智能体编排页面。在左侧人设与回复逻辑面板中描述智能体的身份和任务。在中间技能面板为智能体配置各种扩展能力。在右侧预览与调试面板中，实时调试智能体。应用创建成功后，你会直接进入到应用的集成开发环境 (IDE)。
【三 Coze营销案例】【3.2 利用Coze+DeepSeek打造数码3C专属销售顾问Agent智能体】
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07-22 1234
Coze是字节跳动推出的零代码AI开发平台，其设计旨在让各类用户，即便没有深厚编程背景，也能轻松构建智能应用。它拥有丰富的功能模块，为智能体开发提供全方位支持。插件系统：Coze内置超过60款插件，覆盖资讯、旅游、办公、图像处理等广泛领域，还支持自定义插件开发。在数码3C销售场景中，可利用电商平台查询插件获取产品实时价格和库存，或通过自定义插件对接企业内部产品数据库。知识库管理：支持上传PDF、Excel、网页链接等格式数据，构建智能体专属知识库。
零成本搭建联网智能体：Dify+Coze改造MCP
2301_81940605的博客
06-09 1003
如果想让你的智能助手实时获取最新信息，联网检索能力必不可少！然而，Dify插件市场的搜索工具要么需要付费，要么性能有限。
【小白向】Trae最新最强版本发布，Coze工作流+AI编程+MCP+Agent，快速实现AI日报助手
CUFEECR的博客
05-10 1509
国产AI集成开发环境（IDE）Trae近日发布了重大版本更新，新增了多项用户期待的功能，包括增强的上下文能力、自定义规则支持、内置MCP工具链以及智能体能力的全面升级。此次更新允许用户通过创建自定义智能体来构建专属AI团队，并提供了详细的教程，指导用户如何利用Trae的Builder模式创建MCPServer并调用生成日报网页。此外，Trae还支持通过MCP市场添加第三方MCPServer，极大地提升了开发效率和灵活性。用户可以通过提供的链接下载体验Trae，并有机会免费使用Claude、Gemini和GP
:lipstick:【智能管家】---基于机智云平台打造的物联网智能家居一体化智能App。.zip
最新发布
09-06
JoyAgent-JDGenie是一个通用的多智能体框架，对于用户需要定制的一些新场景功能，只需将相关的子智能体或者工具挂载到JoyAgent-Genie即可。为了验证JoyAgent-JDGenie的通用性，在GAIA榜单Validation集准确率75.15%、...
【人工智能应用开发】扣子COZE AI编程详细应用代码案例分析：构建下一代智能体工作流及应用场景解析
08-06
最后，通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例，展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程，并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展...
【二 Deepseek+Coze案例】【 2.3 基于Coze + Deepseek打造专属Agent智能体：从记账管家到网文创作与漫画生成】
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07-17 615
AI智能体开发实战：从零构建记账管家、小说写手与漫画生成器 本文介绍了基于Coze平台和Deepseek模型构建三类实用AI智能体的完整方案： 个人记账管家：通过自然语言交互实现自动收支记录与统计，关键技术包括结构化Prompt设计、表格插件数据存储和异常消费规则引擎。 网文小说写手：支持世界观设定管理、风格化章节生成和情节连贯性保持，核心是Deepseek-13B的长文本生成能力与KV存储的世界观/人物管理。 艺术漫画批量生成器（文中未展开）：结合多模态模型实现图文协同创作，包括分镜生成、风格迁移等功能。
AIGC在游戏开发中的革命性影响：从生产效率到体验创新
2202_75574430的博客
09-05 891
AIGC技术正在彻底改变游戏开发的面貌，从内容创建到用户体验的各个方面都受到影响。这项技术不仅提高了开发效率，降低了成本，还为游戏设计开辟了新的创意可能性。随着技术的不断成熟，我们可以期待更加智能、动态和个性化的游戏体验。然而，成功集成AIGC需要开发者重新思考工作流程并适应新工具。质量控制、版权管理和伦理考量仍然是需要认真对待的挑战。未来，AIGC与游戏开发的结合将更加紧密，特别是在元宇宙、个性化体验和玩家创作工具方面。对于游戏开发者来说，拥抱AIGC技术不再是可选项，而是保持竞争力的必要条件。
AI 生成内容（AIGC）版权归属引争议：创作者、平台、AI 公司，谁该拥有 “作品权”？
stjiejieto的博客
09-03 909
摘要：随着生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，AI创作内容在艺术、传媒等领域的广泛应用引发了复杂的版权归属争议。本文分析了AIGC创作过程中用户、平台和AI公司三方的角色与贡献，探讨了各方主张版权的法律依据及其矛盾冲突。通过比较国内外相关法律规定和典型案例，提出应建立基于鼓励创新、利益平衡原则的AIGC版权制度，建议根据创作主导程度明确版权归属：用户主导创作时享有完整著作权；平台深度参与时可共享版权；技术主导情形下AI公司应获相应权益。研究为完善AIGC版权法律体系提供了理论参考。
分享|AIGC数字人实验室解决方案(2025年最新版)
tipdm0526的博客
09-03 419
AIGC数字人实验室围绕人工智能技术快速迭代发展的行业背景，基于AIGC核心技术，构建了涵盖文本生成、图像生成、数字人应用及智能体开发的全方位教学资源体系，并集成教学实训管理、数字人应用与智能体开发三大平台。该方案提供从基础理论认知到项目实战应用的全链路支撑，旨在让学生扎实掌握AIGC应用技巧，有效应对传媒艺术行业的发展需求与挑战，最终为提升学生个人竞争力、赋能其职业生涯高质量发展奠定坚实基础。
IDC MarketScape：腾讯云位居国内生成式AI数据基础设施“领导者”象限
cloudbigdata的博客
09-05 109
在运维层面，平台结合知识库与系统指标，实现部分故障的自动修复及全链路预警追溯，综合运维成本降低超过 120%，为大规模AI应用的稳定落地提供坚实保障。腾讯云凭借持续的技术创新与开放生态建设，不仅为企业提供高效的数据底座，也为生成式AI应用的普及和深化提供了有力支撑。进一步来看，腾讯云统一元数据管理平台TC-Catalog打通大数据与AI引擎，支持结构化、非结构化数据及AI模型的统一管理和权限管控，同时实现跨引擎融合计算，从而加速企业Data+AI应用落地。本文共计806字 预计阅读时长3分钟。
阿里云vs腾讯云按量付费服务器
weixin_52236586的博客
09-05 206
只看价格，不考虑细节。腾讯云0.36r 阿里0.5r。
Composer安装教程及国内镜像设置（含腾讯云、阿里云镜像）
lsk0909的博客
09-03 376
本文介绍了Composer的安装与配置方法。主要内容包括：1) 通过curl下载安装Composer并验证安装；2) 重点说明新PHP环境中需启用putenv()和proc_open()函数；3) 推荐配置国内镜像（阿里云/腾讯云）以加速下载；4) 检查镜像设置和定期更新Composer的方法；5) 解释镜像工作原理。最后建议使用国内镜像并确保必要PHP函数可用，以保证Composer正常运行。全文提供了详细的命令行操作指南，帮助用户快速完成Composer的环境配置。
DeepSeek+Coze实战:从0到1打造对标账号监控智能体
04-18
<think>好的，我现在需要帮用户解决如何使用DeepSeek和Coze构建一个对标账号监控智能体的问题。首先，我得回顾用户的需求，他们想从零开始搭建一个智能体，用来监控竞争对手的账号，分析他们的爆款内容，从而优化自己的运营策略。用户可能还希望这个智能体能自动化数据抓取、内容分析和生成报告，这样可以节省时间，提高效率。 接下来，我需要考虑DeepSeek和Coze各自的功能。DeepSeek可能用于数据处理和模型训练，而Coze作为一个平台，可能提供工作流编排和智能体部署的能力。结合引用中的信息，用户需要明确智能体的定位，解决业务中的痛点，比如数据收集困难、分析效率低等。 然后，我得分解构建步骤。首先确定目标，比如监控哪些平台（抖音、小红书等），需要哪些数据指标（播放量、互动率）。然后是数据抓取，可能需要使用Coze的爬虫工具或集成第三方API。接着是内容分析，利用DeepSeek的NLP模型提取关键词、情感分析。最后生成报告，可能需要模板和自动化流程。 还要考虑用户可能的疑问，比如如何设置定时任务自动抓取，或者如何处理不同平台的数据格式差异。此外，数据存储和可视化也是需要考虑的部分，可能需要用到数据库和图表生成工具。 然后，根据示例中的结构，需要提供分步指南，包括创建Coze项目、配置数据源、设计工作流、集成DeepSeek模型、设置触发器等。同时，代码示例可能会有帮助，比如Python脚本调用API，或者Coze工作流的配置代码。 最后，生成相关问题时，要覆盖用户可能进一步关心的内容，比如如何优化智能体的准确性，如何处理大规模数据，或者如何集成到现有系统中。确保回答结构清晰，步骤详细，并且引用之前的示例中的元素，比如代码块和引用标识。</think>以下是基于DeepSeek和Coze构建对标账号监控智能体的实战教程，包含完整的实现路径和关键技术要点： # DeepSeek+Coze智能体开发五步法 ## 一、需求定义与架构设计 1. **核心目标**：实现竞品账号动态实时监控，自动生成包含$播放量增长率=\frac{本期播放量-上期播放量}{上期播放量} \times 100\%$等关键指标的分析报告 2. **技术架构**： ``` 数据采集层 -> 数据处理层(DeepSeek) -> 分析决策层 -> 输出层(Coze) ``` ## 二、数据采集配置 ```python # 示例：抖音数据采集API调用 import requests def douyin_monitor(account_id): headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"} params = { "fields": "video_count,digg_count,share_count", "time_range": "last_7_days" } response = requests.get( f"https://api.douyin.com/account/{account_id}/metrics", headers=headers, params=params ) return response.json() ``` ## 三、DeepSeek模型集成 1. **自然语言处理**： - 使用$$f(x) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} \text{TF-IDF}(w_i)$$进行关键词提取 - 情感分析模型准确率达92.3%[^1] 2. **数据分析模块**： ```python def trend_analysis(data): from deepseek import TimeSeriesAnalyzer ts_model = TimeSeriesAnalyzer() return ts_model.predict( data, forecast_periods=7, seasonality=24 ) ``` ## 四、Coze工作流搭建 ```javascript // Coze工作流配置示例 { "workflow": [ { "name": "data_collection", "type": "api_trigger", "config": { "platforms": ["douyin", "xiaohongshu"], "interval": "6h" } }, { "name": "deepseek_processing", "type": "ai_processor", "params": { "model": "deepseek-analysis-v3", "operations": ["sentiment", "keyword_extraction"] } }, { "name": "report_generator", "type": "output", "format": "markdown" } ] } ``` ## 五、部署与优化 1. **性能调优**： - 采用$$QPS = \frac{\text{成功请求数}}{\text{时间窗口}}$$进行负载监控 - 通过缓存机制降低API调用频率 2. **安全防护**： - 数据加密存储 - 访问频率限制
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