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2025年是AI人工智能大规模使用的一年。AI大模型能力在不断挖掘的同时，如何基于大模型做更进一步的升级呢，于是AI智能体就应运而生。AI智能体是结合了众多软件技术的合集，充分发掘大模型的能力，并且拓展大模型的能力，让更多使用者即使不懂大模型，也能低成本的快速掌握AI的使用。在众多的智能体平台中，像Coze ， Dify ，FastGPT等，都在构筑自己的智能体平台，为普通的非互联网人员也能快速打造属于自己的智能体应用，接下来以Coze平台为例，基于Coze制作一个在新媒体行业非常流行的诗歌生成，并且为诗歌配图的完整过程。
coze是新一代AI应用发布平台，不管你是否有编程经验，都可以在coze这个平台上面快速搭建基于大模型的各类AI应用，并将AI应用发布到各个社交平台，通讯软件等，也可以通过API或者SDK将AI应用集成到你的业务系统中。平台入口：
前言 题解 2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组（国赛）解题报告 睿抗一如既往的码量大，喜欢阅读理解挖坑，T_T。 T3 应该是最简单，如果去掉匹配串 2 字节的限制，感觉会是一道有趣的题。 RC-u1 谁拿冠军了？ 分值: 15分 考察点：hash表的使用 注意点：明明某一天里，可能存在多个相同操作，需要求其总和，在除 2。 #include<bits/stdc++.h>usingnamespace std;intmain(){int n, m; cin >> n >> m;int A1, A2, B1,
【React Native for OpenHarmony 实战】搞定底部TabBar开发：从0到1踩坑全记录 📝 社区引导 欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrosspatform.ZEEKLOG.net 🎯 摘要 本文基于React Native for OpenHarmony技术栈，完整记录了6天开发底部TabBar的全流程，包含从项目搭建、布局实现、交互逻辑到状态优化的完整代码，以及开发中遇到的各类错误与解决方案，为开发者提供可落地的实战参考。 📋 开发背景与目标 本次开发是项目的第8-13天，核心任务是为React Native for OpenHarmony跨平台应用新增不少于4个底部选项卡（TabBar），覆盖首页、数据列表、我的中心、设置等核心场景。 最终要实现： * 清晰的视觉区分（默认/选中状态） * 平滑的页面切换 * 切换时保留页面状态（如列表滚动位置） * 避免重复加载数据 * 通过开源鸿蒙设备的运行验证 📅 开发全流程拆解 ：前期准备与项目搭建 核心动作 1. 确认4个选项
文章目录 * 一、框架概述与技术背景 * 技术架构全景 * 二、核心特长分析 * 1. 完备的权限管理体系 * 2. 高度模块化的系统设计 * 3. 强大的代码生成器 * 4. 丰富的功能组件 * 三、显著短板与局限性 * 1. 技术栈相对保守 * 2. 代码生成器的局限性 * 3. 性能瓶颈与扩展性挑战 * 4. 学习曲线与定制成本 * 四、实际应用场景分析 * 适合场景 * 不适用场景 * 五、与其他框架对比 * 六、总结与展望 一、框架概述与技术背景 若依(RuoYi)是基于Spring Boot的权限管理系统，是中国Java低代码领域的代表性开源框架。其名称"若依"取自"若你"的谐音，体现了"
电力线路绝缘子破损识别无人机巡检：基于阿里开源万物识别模型的落地实践 引言：电力巡检智能化转型中的核心痛点 在高压输电网络中，绝缘子作为支撑导线、隔离电流的关键部件，其结构完整性直接关系到电网运行安全。传统人工巡检方式不仅效率低下，且在高山、峡谷等复杂地形中存在作业风险。近年来，无人机巡检已成为电力系统运维的重要手段，但海量图像数据的处理仍依赖人工判读，成为智能化升级的瓶颈。 当前主流方案多采用定制化目标检测模型（如YOLO系列）进行缺陷识别，但面临两大挑战： - 样本稀缺：绝缘子破损属于小概率事件，高质量标注数据难以获取； - 泛化能力弱：单一任务模型难以应对污秽、覆冰、遮挡等复合异常场景。 在此背景下，阿里云开源的“万物识别-中文-通用领域”模型为电力视觉巡检提供了新思路。该模型基于大规模中文图文对预训练，在少样本甚至零样本条件下具备强大的视觉理解能力，特别适合电力设备这类专业性强、异常样本稀少的工业场景。 本文将围绕如何利用该模型实现绝缘子破损的高效识别，详细介绍从环境配置、推理部署到工程优化的完整实践路径，并结合真实巡检案例验证其有效性。 技术选型：为何选择“万