🧑 博主简介：ZEEKLOG博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
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零.前言 在学习FPGA课程时，感觉学校机房电脑用起来不是很方便，想着在自己电脑上下载一个Quartus II 来进行 基于 vhdl 语言的FPGA开发。原以为是一件很简单的事情，没想到搜了全网文章发现几乎没有一个完整且详细的流程教学安装（也可能是我没搜到,,ԾㅂԾ,,）【视频b站上有，搞完才发现T.T】，因此想做一个纯小白式安装教程，将网上分享的几位大佬关于安装部分的流程都总结到一文当中，包括软件及软件配套仿真和芯片库的安装，让大家花最少的时间完成安装。相关文章链接在文末。 多图预警 一.Quartus安装 1.首先需要先去百度网盘下载相关资料 下载链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：qomk 2.下载的是压缩包，解压后可以看到13个文件 先打开QuartusSetup-13.1.0.162.exe文件开始安装。 3.安装流程 （1）打开后点击next （2）选择第一个accept，再点击next （3）选择文件夹可以自定义安装的位置，尽量建立一个新的文件夹（
RK3588+AI算力卡替代英伟达Jetson方案的技术对比与实施路径 1. 硬件性能与算力配置 * RK3588核心优势：采用8nm工艺，集成6TOPS NPU，支持INT4/INT8混合精度计算，搭配PCIe 3.0接口可扩展Hailo-8等AI加速卡，实现32TOPS总算力12。 Jetson Thor对比：英伟达新一代平台提供2070 FP4 TFLOPS算力（约5168 TOPS），是RK3588+扩展方案的160倍，但功耗高达130W，远超RK3588的5W典型功耗34。 2. 边缘AI场景适配性 * 实时性需求：RK3588在1080P视频结构化分析中延迟低于50ms，满足工业质检、安防监控等场景；Jetson Thor虽支持毫秒级多模态推理，但成本过高（量产模组2999美元）24。 能效比：RK3588方案能效达1.2 TOPS/W，优于Jetson Orin的4.5 TOPS/W，适合电池供电的移动机器人14。
随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。 一、RAG 基础：检索增强生成的核心逻辑 在深入模式解析前，需先明确 RAG 的核心逻辑。简单来说，RAG 由检索（Retrieval） 与生成（Generation） 两大模块构成： 检索模块：从预设知识库中精准定位与用户问题相关的信息片段（如文档、段落、句子）； 生成模块：基于检索到的信息，结合大语言模型生成符合上下文、逻辑连贯的答案。 这种 “先检索再生成” 的模式，既保留了 LLM 的语言理解与生成能力，又通过外部知识的引入弥补了模型训练数据过时、事实准确性不足的缺陷。
增加Agent多个飞书机器人 一个Agent尽量只用一个飞书机器人配置 一：先增加新的agent # 创建新的Agent，命名为new-agnet openclaw agents add new-agnet # 查看创建结果 openclaw agents list 二：新的agent与新的飞书链接 配置agnet下的channels： 在命令行输入 # 配置new-agnet机器人（替换为实际App ID和App Secret） openclaw config set agents.new-agnet.channels.feishu.appId "你的new-agnet 飞书 App ID" openclaw config set agents.new-agnet.channels.feishu.appSecret "你的new-agnet 飞书 App Secret"