一、先試試:直接導入網頁 如果你第一次用 NotebookLM,多半會很自然地想:網頁鏈接我都拿到了,直接丟進去不就完事了? 確實,NotebookLM 添加來源時可以選擇 “網站(Website)”,然後粘貼你想導入的網址,把網頁內容當作資料源塞進你的知識庫。 但注意:這一步“看起來很簡單”,也是最容易讓人卡住的一步。下面我們把坑先講透,避免你反覆試到懷疑人生。 二、為什麼會失敗:常見坑與原因
過去幾年,AI 系統的能力提升速度非常快: 模型更強、推理更快、Agent 越來越“像人”。 但在真實工程落地中,很多團隊逐漸意識到一個殘酷現實: AI 系統不是“跑不跑得通”的問題,而是“允不允許上線”的問題。 而決定這一點的,往往不是模型能力,而是一個被長期忽略的工程能力: 系統是否具備“不可繞過的拒絕執行機制”。
1. 綜合對比總覽 框架 開發團隊 技術基礎 核心特點 構建性能 成熟度 推薦指數 Module Federation 生態 @module-federation/enhanced Webpack 官方 Webpack 5 原生 官方增強版,類型支持完善 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
從 Vue 組件庫(Vue Lib)到 Weex 渲染為 iOS 原生 UIKit 元素,核心是 “Virtual DOM → 跨線程通信 → Native DOM 構建 → 佈局計算 → 原生 View 渲染 → 事件反向綁定” 的完整鏈路。Weex 作為中間層,主要完成 7 大核心工作,接下去看看詳細內容 一、核心步驟 從 Vue Lib 到 Weex 原生 UIKit 元素的完整流程。 首先
AI-Rime 基於Rime的lua腳本系統打造AI增強輸入法 Rime AI 糾錯 v1 智能糾錯 功能説明 極簡版 AI 糾錯功能: 按 6 觸發糾錯,顯示"AI糾正中..." 再按 6 顯示糾正結果 文件清單 文件 説明 ai_corrector_processor.lua 按鍵監聽(放入 lua/ 目錄)
在“數據民主化”浪潮下,業務人員希望能像使用搜索引擎一樣,通過自然語言對話即可實現自主數據探查、分析和洞察。以 ChatBI、Data Agent 為代表的數據分析智能體,正憑藉着自然語言交互、自動生成分析結果的優勢,推動數據分析從“IT 取數”走向“人人問數”。 但在 ChatBI、Data Agent 規模化落地過程中,一個尖鋭的問題隨之浮現:當一線員工、合作伙伴都能隨
在企業數字化向數智化進階的關鍵階段,iPaaS(集成平台即服務)已從“可選工具”升級為“核心基礎設施”,成為打破數據孤島、提升業務協同效率的核心引擎。據行業數據顯示,2025年中國iPaaS市場規模將突破60億元,市場需求持續爆發的同時,也讓“國內iPaaS平台哪家好”成為企業數字化決策者的核心疑問。綜合連接器生態、易用性、成本控制、場景適配能力等權威評估維度,穩居行業領先陣營的
讀人機溝通法則:理解數字世界的設計與形成04機器是不完整的 1.適時的設計 1.1.適時的設計比永恆的設計更重要 1.2.Scrum 1.2.1.發佈一個不完整但會進行多次迭代的產品,而非試圖交付一個完整的產品 1.3.瀑布式開發 1.3.1.傳統的軟件產品開發方式是“瀑布式開發”,這是一系列從高處開始逐步向
numpy.array numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) object 數組或嵌套的數列 dtype 數組元素的數據類型,可選 copy 對象是否需要複製,可選 order 創
促銷活動開始10分鐘,商品服務掛了。 然後呢?訂單服務調商品服務超時,線程池打滿。用户服務調訂單服務超時,線程池也打滿。整個系統像多米諾骨牌一樣全倒了。 這就是經典的雪崩效應。 解決方案:熔斷和降級。 雪崩是怎麼發生的 用户請求 │ ▼ ┌─────────┐ 調用 ┌─────────┐ 調用 ┌─────────
工作原理拆解 第一步:left: 50% .child { left: 50%; } 將子元素的左邊緣定位到父元素的中心點 此時子元素的左邊緣在父元素的中間位置 問題:整個子元素是偏右的,因為只有左邊緣居中 第二步:transform: translateX(-50%) .child
在企業數字化轉型持續深入的背景下,客户關係管理(CRM)系統已從單一的銷售輔助工具,升級為貫穿客户全生命週期、聯動多業務環節的核心數字化平台。其核心價值在於通過整合客户數據與業務流程,實現精準獲客、高效轉化與長期客户價值挖掘,成為企業提升運營效率與市場競爭力的重要支撐。本文結合 2025 年市場發展趨勢、主流品牌特性及行業應用場景,為不同類型企業提供全面的選型參考。 一、客
第4章網絡層:數據平面 4.1 導論 4.1.1 章節定位:從網絡 “邊緣” 到 “核心” (1)網絡分層學習的過渡 前序章節(1-3 章):聚焦網絡 “邊緣”,覆蓋應用層(HTTP、DNS)、傳輸層(TCP、UDP),核心是端系統間的進程通信(如瀏覽器與 Web 服務器的交互); 本章(第 4 章)+ 第 5 章:進入網絡 “核心”,聚焦網絡層,核心是主機到主機的分組交付(如主機 A 經
還在半夜SSH上服務器跑腳本?我用這個工具,3分鐘搞定自動化任務編排 我敢打賭,每個開發者都經歷過這種折磨:為了幾個定時任務,不得不維護一堆散落在不同服務器上的 crontab 規則。沒有統一的管理界面,查日誌得一個個登錄服務器,任務失敗了更是兩眼一抹黑。 直到我發現了 Cronicle,一個在 GitHub 上擁有超 3.2k Star 的開源項目。它徹底改變了我的
AI 的發展速度令人目不暇接。如果説 2023 年是“對話框(Chatbot)”的元年,那麼 2025 年似乎正在成為“工作流(Workflow)”的一年。 Google Labs 近期放出的三個生成式 AI 實驗項目——Mixboard、Flow 和 Learn Your Way,展現了這一趨勢。這三款工具分別針對視覺創意、視頻敍事和深度學習場景,設計了完全不同的交互形態。它們不再是單純的“生成
一、引言 1.1 複雜文檔的感知瓶頸 當前,以大語言模型(LLM)為核心的智能體(Agent)技術,正快速融入法律文書問答、合同條款比對、技術標準解讀等企業核心業務流程中。基於自主任務理解、步驟規劃與工具調用能力,智能體能夠可靠執行教育科研輔助、法律信息提取、合同自動比對、標準結構化解析等一系列複雜業務操作,有效提升效率與準確性。 然而,當Agent真正
所有64位WinForm應用都是Chromium瀏覽器(2) 為什麼糾結? 所有64位WinForm/MFC/WPF應用都是Chromium瀏覽器,這一個技術完成於“非典疫情”期間,因為當時無事可做,只能被困在家裏。那個時期Chromium的版本是M81,因為疫情嚴重,Chrome團隊放棄了M82、83,直接發佈了M84。 直到2022年,LLM
一、性能巔峯:刷新"最快.NET"紀錄 微軟性能團隊直言,.NET 10是"運行時史上最激進的一次性能重構"。官方基準測試數據顯示,相較於.NET 9,關鍵指標實現跨越式提升,這背後是JIT編譯、垃圾回收(GC)及硬件適配的深度優化。 1. JIT編譯:37.5%的速度飛躍 JIT編譯器通過三大核心改進實現效率突破:一是優化內聯邏輯與方
當“C#默認封送 ≠ 你想要的 C++ 內存佈局”時,需要在結構體設置[MarshalAs]特性 【不需要】MarshalAs 的類型(⭐最安全) 這些是 blittable types,CLR 可以直接 memcpy 基礎數值類型 C#
在Java中,如果你想初始化一個ListMapString, String,有多種方法可以做到這一點。這裏我會介紹幾種常見的方法來創建和初始化這樣的列表。 方法1:使用ArrayList和HashMap import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; impo
文章目錄 1 QDial 1.1 核心屬性 1.2 核心信號 1.3 代碼示例 - 創建 QDial 控制 Widget 透明度 2 QSlider 2.1 核心屬性 2.2 核心信號 2.3 示例代碼 - 創建 QSilder 控制 Widget 長寬
技術背景 在數據安全和個人信息保護領域,手機號、姓名和身份證號碼的加密存儲與驗證是常見需求。MD5作為廣泛使用的哈希算法,在這些敏感信息的加密場景中有着重要應用。本文基於實際技術調研,分享一套完整的個人信息MD5處理綜合方案。 核心功能模塊 1. 在線加解密工具 綜合MD5加解密平台:https://www.md5pho
第一章:教育編程中的圖形化與代碼轉換工具(Scratch+Python) 在編程教育領域,如何幫助初學者平滑過渡從圖形化編程到文本編程,是教學設計中的關鍵挑戰。Scratch 作為廣受歡迎的圖形化編程平台,通過拖拽積木塊的方式降低了編程門檻;而 Python 以其簡潔語法和強大生態成為進階學習的理想語言。結合兩者優勢的轉換工具,正逐漸成為教育實踐中的重要橋樑。
一、 實驗目的 1.驗證tcp的運輸連接管理; 2.學習在思科路由器上該協議的使用方法。 二、實驗環境 • Cisco Packet Tracer 模擬器 三、實驗內容 (1)第一步:建立網絡拓撲,如圖1所示: 圖1 (2)第二步:配置服務器ip地址,並且查看瀏覽器,如圖2,圖3所示: