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bot555666 - 企業微信接口在自動化工作流中的關鍵角色與設計模式

企業微信接口在自動化工作流中的關鍵角色與設計模式 在數字化辦公環境中，自動化工作流已成為提升運營效率的核心驅動力。企業微信通過其開放的API接口，為連接各類企業應用、觸發自動化任務提供了標準化入口。本文將深入探討如何基於企業微信接口，設計穩定、可維護的自動化流程，並解析其背後的關鍵架構模式。 一、自動化場景與接口能力映射 企業微信接口在自動化流程中主要扮演兩大角色：觸發器和執行器。 作為觸發器

postman

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AIAgent研究 - 2026年第三週學習——記憶系統核心原理

核心目標 區分短期/長期/經驗記憶，理解向量數據庫的作用 推薦資源 1、AI Agent 記憶系統：技術原理、架構設計與實戰落地全解析 https://segmentfault.com/a/1190000047526306 2、Chroma 官方入門教程（完整中文版，適配新手學習） https://segmentfault.com/a/1190000047526436 實戰任務 AI Agent

人工智能 , ai-agent

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mob64ca14193248 - 架構師之路 — 軟件架構 — 系統架構設計模式_51CTO博客

在模塊化RAG（Retrieval-Augmented Generation）設計中，各種操作模式通過模塊化的方式協同工作，形成了一個名為 RAG流 的工作流程。這個 RAG流 可以被視為由多個子函數組成的圖形結構。通過控制邏輯，這些子函數會按預定的順序執行，同時也能根據需求進行條件判斷、分支或循環。 這種模塊化特性讓RAG系統能夠靈活應對不同的應

llm , agent , 大數據 , hadoop , langchain , 人工智能 , RAG

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icodebuddy - Java 中的 AI 與機器學習：TensorFlow、DJL 與企業級 AI

1. 引言：Java 意外的機器學習復興 儘管 Python 主導了機器學習的研究與實驗，但生產部署講述着不同的故事。截至 2025 年，68% 的應用程序運行在 Java 或 JVM 上，那些已在 Java 生態系統投入巨資的企業面臨一個關鍵問題：是重新培訓團隊並重寫系統，還是將機器學習能力引入 Java？答案正日益傾向於後者。 Netflix 使用 Deep Java Library 進行分

人工智能

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雨大王 - 汽車製造全鏈路智能化優秀企業案例

汽車製造的全鏈路智能化是指通過人工智能、大數據、雲計算、物聯網、數字孿生等技術手段，實現從研發設計、原材料採購、生產製造、質量檢測、倉儲物流到售後服務的全流程數字化、自動化與智能化轉型。其核心是打通傳統制造中的數據孤島，構建一個“數據驅動、智能決策、柔性響應”的閉環製造系統，全面提升效率、質量與成本控制能力。 一、全鏈路智能化的四大核心環節 研發設計智能化 AI設計推理大模型：通

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悲傷的斑馬 - 重構品牌“認知資產”：2026年GEO優化服務商前瞻與評估

Gartner預測，到2026年，超過30%的企業將把生成式AI作為其數字營銷戰略的核心組成部分。一個更為根本的變革在於：用户的決策鏈路不再始於十條藍色鏈接，而是始於AI直接生成的、結構化的答案摘要。品牌信息的戰場，已從“搜索結果頁”前移至大模型的“認知框架”中。 由此，生成式引擎優化（GEO） 爆發式增長，其核心目標是提升品牌在AI生成答案中的被引用概率、排名權重與信任度，實現“AI認知滲

資訊 , 自然語言處理 , 數據庫 , 人工智能

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AIAgent研究 - n8n 全面學習指南

一、n8n是什麼？—— 連接萬物的自動化工作流引擎 n8n（發音為“n-eight-n”）是一款開源低代碼工作流自動化平台，核心定位是打破軟件“信息孤島”，通過可視化節點編排，實現跨應用、跨系統的數據流轉與任務自動化。它兼具無代碼的易用性和代碼的靈活性，既能讓非技術人員快速搭建簡單自動化流程，也能支撐開發者構建複雜的企業級業務系統，被譽為工作流領域的“萬能連接器”。 核心價值與定位 連接能力：

人工智能 , ai-agent

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躺柒 - 讀共生：4.0時代的人機關係12消費者（下）

1.購物方式 1.1.零售商利用增強現實技術幫助消費者購買傢俱，讓消費者能夠將虛擬產品放置在預定的三維空間中 1.2.零售商利用增強現實技術幫助消費者購買眼鏡、服裝、時尚配飾和選擇新發型 1.3.零售商利用增強現實技術來增強顧客的實體店購物體驗 1.3.1.虛擬優惠、虛擬食品成分表、店內地圖、增強鏡、店內遊戲化 1.4.數字助理被用作數字購物助理 1.5.由人工智能生成的購物單和購物推薦

AI

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坎窩主夜 - 希賽-數據庫系統工程師

希賽數據庫系統工程師通關指南：高頻考點精析 + 真題解析秘籍 在軟考的中級科目中，“數據庫系統工程師”（以下簡稱“數工”）一直扮演着一個特殊的角色。它既不像網絡工程師那樣需要大量的設備配置實操，也不像軟件設計師那樣考查複雜的算法設計。“數工”的核心，在於“邏輯”與“規範”。 希賽教育的課程體系在備考圈中素有盛名，其核心精髓在於將枯燥的理論轉化為結構化的知識樹。結合希賽的教學理念與歷年真題趨勢

觀點 , 工程師 , 系統 , 教程 , 知識

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AIAgent研究 - Dify 全面學習指南：從核心認知到企業級落地

一、Dify 是什麼？—— 不止是低代碼 AI 開發平台 Dify 是一款全生命週期 LLM 應用開發操作系統，核心定位是“讓 AI 應用開發無需深陷底層技術”，通過無代碼/低代碼可視化操作，將複雜的大模型應用開發流程（知識庫構建、模型調用、工作流編排、權限管控）轉化為“搭積木式”操作。 它的核心價值在於解耦化與抽象化：屏蔽模型調用、向量檢索、流程控制等底層細節，讓非技術人員能快速搭建 AI 工具

人工智能 , ai-agent

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雨大王 - 汽車行業如何構建綠色供應鏈實現可持續發展？

在全球碳中和目標與環保法規日益嚴格的背景下，汽車產業作為能源消耗和碳排放的重要領域，正面臨前所未有的轉型壓力。傳統供應鏈模式在資源利用、廢棄物處理和碳足跡管理等方面存在明顯短板，而綠色供應鏈通過將環境管理融入從原材料採購到產品回收的全生命週期，正在成為汽車行業可持續發展的重要解決方案。這種新型供應鏈模式不僅關注成本與效率，更強調環境效益與社會責任的統一，推動汽車產業向資源節約、環境友好的方向轉型。

人工智能

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NocoBase - NocoBase 本週更新彙總：優化及缺陷修復

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20260108 彙總一週產品更新日誌，最新發布可以前往我們的博客查看。 NocoBase 目前更新包括的版本更新包括三個分支：main ，next和 develop。 main ：截止目前最穩定的版本，推薦安裝此版本。 next：包含即將發佈的新功能，經過初步測試的版本，可能存在部分已知或

無代碼開發平台 , 低代碼 , 版本更新 , 開源

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雨大王 - 汽車AI智能體矩陣：驅動行業智能化變革的新範式

隨着汽車產業向"新四化"方向加速轉型，人工智能技術正成為推動行業變革的核心驅動力。傳統的單點AI應用已難以滿足現代汽車產業對複雜系統協同、實時響應和持續優化的需求，而汽車AI智能體矩陣通過多智能體協同與分佈式學習機制，為整車研發、生產製造、供應鏈管理和智能駕駛等領域提供了全新的技術解決方案。這種矩陣式架構不僅能夠實現各環節的高效聯動，還能在動態環境中實現自適應決策，成為智能汽車時代不可或缺的技術基

人工智能

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拓端tecdat - Stata空間面板數據模型SAR、中介效應模型、分位數迴歸分析數字普惠金融指數與農村人均消費支出關係及區域異質性研究|附代碼數據

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44740 原文出處：拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對Xue Zhang對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，她在對應院校完成了應用統計學專業的學習，專注數字金融與農村經濟分析領域。擅長SPSS、Stata、R語言、SAS、數據分析、數據收集。Xue Zhang曾參與多項農村經濟數據分析項目，聚焦數字普惠金融對農村消費的賦能研究，憑藉紮實的統

數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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SmalBox - 【節點】[Channel-Combine節點]原理解析與實際應用

【Unity Shader Graph 使用與特效實現】專欄-直達 在Unity URP（通用渲染管線）的ShaderGraph中，Combine節點作為基礎卻不可或缺的工具，主要用於將獨立的浮點數值組合成向量，廣泛應用於材質編輯、數據整合和算法邏輯中。本文將系統解析Combine節點的功能特性、端口參數、實際應用場景、性能影響及具體示例，幫助開發者深入理解並高效運用該節點。通過全面學習，讀

遊戲開發 , unity3d , 圖形學

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雨大王 - 探索汽車製造智能化：工藝大師Agent的革命性作用

在全球製造業加速向智能化轉型的大背景下，汽車工業作為技術密集型的代表產業，正面臨前所未有的機遇與挑戰。傳統制造模式在效率、成本和質量控制方面逐漸暴露出侷限性，特別是在新能源汽車和定製化生產的需求激增下，如何實現柔性製造和精益管理成為行業關注焦點。工藝大師Agent的出現，為這一難題提供了全新的解決方案。它不僅整合了物聯網、大數據和人工智能技術，還通過自主決策和動態優化，推動汽車製造從“經驗驅動”向

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防火牆後吃泡麪 - 國產SSL證書≠國密SSL證書，一字之差，大不同！

如今，SSL證書已成為政府、企業網站的標配，但很多人在選擇SSL證書時陷入了一個誤區：以為國產SSL證書就是國密SSL證書，認為兩者並沒有什麼區別。其實不然，國產SSL證書和國密SSL證書雖然只有一字之差，但存在很大的區別。接下來，國科雲針對兩者之間的關係和區別做下簡單介紹。 一、什麼是國密SSL證書？ 國密SSL證書，簡單説就是遵循國家密碼標準、採用國產自主研發算法的SSL證書，核心特點是 “自

ssl證書

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冷姐Joy - 國產SSL證書怎麼申請

什麼是SSL證書 SSL證書是安裝在網站服務器上的數字證書，它能讓網站地址從"http://"變成"https://"，並在瀏覽器地址欄顯示小鎖圖標。主要作用是： 加密數據傳輸，防止信息被竊取 驗證網站真實性，防止釣魚網站 提升用户信任度和SEO排名 國產SSL證書是由中國認證機構頒發的，符合國內監管要求，適合國內企業使用。 選擇國產SSL證書機構 國內主流的SSL證書頒發機構有： 1.CFCA：

ssl證書 , HTTPS

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圖形天下 - “情節線與伏筆規劃”思維導圖構建技巧：脈絡梳理，人物聯動

                “情節線與伏筆規劃”思維導圖 “情節線與伏筆規劃”思維導圖模板獲取鏈接 一、核心主題確定 該思維導圖的核心主題為“情節線與伏筆規劃”，聚焦於故事創作中主線情節、支線情節的推進以及伏筆的埋設與回收，旨在構建一個邏輯嚴密、情節緊湊且富有懸念的故事架構。 二、導圖結構設計 主線情節 以時間軸和邏輯順序為脈絡，通過時間線佈局形式，清晰梳理出三個關鍵事件，即“導火索

思維導圖

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FayLau - Windows系統雙擊.msi文件無法進行安裝

所有的.msi文件都安裝不了，雙擊打開結果如圖所示： 這是因為系統沒有關聯正確的打開方式，導致無法正常安裝.msi文件。可以嘗試以下解決方法： 按下Win + R組合鍵打開 “運行” 窗口，輸入regedit並回車，打開註冊表編輯器。 在註冊表中依次找到HKEY_CLASSES_ROOT.msi ，確保右側窗格中 “默認” 項的值為Msi.Package。 接着找到HKEY_CLASS

編輯器 , github , 教程 , 知識 , webstorm

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藍易雲 - 藍易雲cdn:volatile的語義與實現

下面直接聚焦核心、講清本質，從語義 → JVM 實現 → CPU 層機制 → 使用邊界四個層次，把 volatile 徹底講透。內容偏工程與原理結合，不繞彎子。 一、volatile 的本質語義（一句話先給結論）⚠️ volatile 解決的不是併發修改的原子性問題，而是兩個更底層、也更容易被誤解的問題： span style="color:red"可見性/span + span style

服務器 , 微服務 , Debian , Nginx , Ubuntu

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藍易雲 - 藍易雲cdn:Ubuntu18.04下安裝ES6.8基礎服務

下面直接給你一份可落地、可複用、偏運維實戰的方案説明，針對 Ubuntu 18.04 安裝 Elasticsearch 6.8（基礎服務），我會按“為什麼 → 怎麼做 → 做完怎麼驗證”的邏輯展開，避免空話。 一、安裝前的關鍵認知（先把坑堵住）⚠️ 在 6.8 這個版本段，Elasticsearch 對運行環境要求非常明確，否則不是啓動失敗，就是運行一段時間直接崩。 必要前提説明

kubernetes , devops , serverless , Docker , apache

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鐵骨錚錚 - 《實戰覆盤：DeepSeek-7B 在傳統制造業的私有化落地（附硬件清單）》

本文首發於 無形者AI (Wuxingzhe AI) 技術專欄，轉載請註明出處。 一、 背景：當製造業遇到大模型 在過去的一年裏，大模型（LLM）席捲了各行各業。然而，對於主要依靠“非標品”生存的傳統制造業（如傢俱廠、五金廠、注塑廠）來説，直接調用 ChatGPT 或 文心一言等公有云 API 存在兩個無法忽視的痛點： 數據安全（Data Sovereignty）：企業的核心資產是圖紙、

deepseek , 私有化部署 , 人工智能 , 大模型

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Baihai_IDP - Andrej Karpathy：2025 年 LLM 領域的六項範式轉變

編者按： 我們今天為大家帶來的文章，作者的核心觀點是：2025年大語言模型的真正突破不在於參數規模的擴張，而在於訓練範式、智能形態與應用架構的深層轉變——尤其是基於可驗證獎勵的強化學習（RLVR）、AI作為“幽靈”而非“動物”的認知重構，以及面向垂直場景的新型LLM應用層的崛起。 文章系統回顧了 2025 年 LLM 領域的六大關鍵趨勢：首先，RLVR 成為新訓練核心，通過可自動驗證的獎勵信

generative-ai , 觀點 , llm , 知識 , 人工智能

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