岚天逸见

2025年12月3日 #

零基础前端nodejs+vue开发环境搭建

摘要: 1、前言 本文适合后端开发零基础入门前端 nodejs+vue2开发环境搭建,调试和测试使用到了Whistle + ZeroOmega组合。 2、零基础配置示例 本节借助豆包完成,适合完全不懂的。 2.1、场景说明 远程开发,本地为Windows11系统,远程为Linux系统,vscode远程连接开 阅读全文

posted @ 2025-12-03 10:07 岚天逸见 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月25日 #

Go代码pdf转图片方案

摘要: 可使用 go-fitz,但存在两大不足:1、商业收费的;2、底层为MuPDF,默认不支持CJK字体,配置复杂。而纯Go的pdfcpu不支持转图片,一个比较可取的方案是采用命令方式的pdftoppm,安装好poppler-utils工具集后即可使用: # CentOS/RHEL yum install 阅读全文

posted @ 2025-11-25 15:43 岚天逸见 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月12日 #

智能体同工作流的关系和区别

摘要: 理解智能体(Agent)和工作流(Workflow)的区别,可以从定义、核心能力、应用场景、自主性等维度展开分析: 智能体(Agent) 工作流(Workflow) 定义 具备感知、决策、行动能力的智能实体,能自主与环境(包括人类、工具、系统)交互,完成复杂任务 预先定义的任务执行流程,按固定步骤 阅读全文

posted @ 2025-11-12 14:24 岚天逸见 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

kafka server transport: Consume get error:kafka: client has run out of available brokers to talk to: EOF

摘要: Kafka消费者客户端报错: kafka server transport: Consume get error:kafka: client has run out of available brokers to talk to: EOF 原因是实例化Kafka消费者客户端指定了版本号,去掉版本号后 阅读全文

posted @ 2025-11-12 12:31 岚天逸见 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月9日 #

大模型的推理和训练

摘要: 有人问,购买了大模型,怎么训练。日常使用模型,得到越来越精准的结果,以为这是训练大模型。事实上,使用者无法训练大模型,只是通过完善优化提示词,提升了推理。现阶段,训练只能是少数财力雄厚的大厂商可干的。 训练 推理 参与方 仅大模型厂商 开放性 封闭 硬件依赖 重度依赖英伟达 GPU(算力、生态) 技 阅读全文

posted @ 2025-11-09 14:26 岚天逸见 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月8日 #

大模型、智能体和MCP服务间的交互

摘要: 以从图书馆借书为例 大模型LLM 提供智能决策,基于权限结果 智能体Agent 协调流程,不包含业务逻辑 图书馆MCP服务 处理业务权限验证(能做什么) 认证服务 处理基础身份验证(谁),非MCP,Agent直接调用(使用标准的认证协议(OAuth2、JWT等)) 阅读全文

posted @ 2025-11-08 19:34 岚天逸见 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

AI金字塔模型

摘要: 层级 核心定位 从业人数 难度系数 代表示例 大模型 技术基石,提供核心认知、推理、生成能力 极少数(头部团队,数十至百人) ★★★★★★★★★★ DeepSeek、腾讯混元、字节豆包、阿里千问、百度文心等多模态 / 语言大模型 基础能力层 智能体(Agent) 落地核心,承接大模型能力执行场景任务 阅读全文

posted @ 2025-11-08 12:52 岚天逸见 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月7日 #

多头注意力论文的作用

摘要: 谷歌多头注意力的《Attention Is All You Need》这篇论文同大数据领域的经典论文(如GFS、MapReduce、Bigtable相关论文)一样具有重大意义。具体如下: 一、从创新角度看 1、《Attention Is All You Need》 提出Transformer架构与多 阅读全文

posted @ 2025-11-07 09:39 岚天逸见 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月6日 #

大模型、智能体和MCP服务间的关系

摘要: 大模型、智能体和MCP服务之间是多对多的关系,具体如下: 大模型与智能体 大模型对智能体:一个大模型可以为多个智能体提供知识与推理支持。例如在一个综合智能办公系统中,大模型为负责文档处理的智能体、安排会议的智能体、分析数据的智能体等多个不同类型的智能体提供语言理解、知识生成等方面的基础能力。 智能 阅读全文

posted @ 2025-11-06 14:07 岚天逸见 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月27日 #

基于Kafka的延迟队列

摘要: 实现原理 通过topic区分不同的延迟时长,每个topic对于一个延迟,比如 topic100 仅存储延迟 100ms 的消息,topic1000 仅存储延迟 1s 的消息,依次类推。 生产消息时,消息需按延迟时长投递到对应的topic。消费消息时,检查消息的时间,如果未到达延迟时长,则sleep剩 阅读全文

posted @ 2025-08-27 19:25 岚天逸见 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)

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