该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2022-10-18 17:06 人艰不拆_zmc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2022-10-14 14:49 人艰不拆_zmc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、屏幕持续打印Pod日志报error: unexpected EOF错误 Kubernetes: requesting flag for "kubectl logs" to avoid 5-minute timeout if no stdout/stderr When running kubect 阅读全文
posted @ 2020-09-30 11:09 人艰不拆_zmc 阅读(2794) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近在研究 DeerFlow 与业务系统集成时,我遇到一个很实际的问题:如果 DeerFlow 只有一个管理员账号,而业务系统里有很多员工,怎样让所有员工使用同一个智能体,同时又只能查看和操作自己的数据? 本文通过一个“任务助理”的例子,把业务系统 → DeerFlow 智能体 → MCP → 业务 阅读全文
posted @ 2026-11-05 13:41 人艰不拆_zmc 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近体验了字节跳动开源的 DeerFlow,重点研究了智能体创建、会话与记忆、MCP、微信接入,以及公司员工如何使用统一智能体查询自己的业务数据。本文尽量用通俗语言说明它能做什么、怎么使用,以及哪些功能仍需二次开发。 说明:本文参考 DeerFlow 2.1 系列及截至 2026 年 11 月的官方 阅读全文
posted @ 2026-11-05 09:42 人艰不拆_zmc 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近在使用 DeerFlow 时,发现创建智能体会涉及一个叫 SOUL.md 的文件。这个文件到底是什么?有什么作用?是不是 DeerFlow 独有的? 下面简单介绍一下。 一、SOUL.md 是什么? SOUL.md 可以理解为智能体的角色说明书。 SOUL 是英文“灵魂”的意思。 它主要用来定义 阅读全文
posted @ 2026-11-04 15:42 人艰不拆_zmc 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 随着AI技术的发展,企业系统中经常会出现“数智员工”和“智能助理”两个概念。它们看起来很相似,底层也都可以使用大模型、智能体等AI技术,那么到底有什么区别呢? 其实可以用一句话理解: 数智员工是“替人干活的”,智能助理是“帮人干活的”。 一、什么是数智员工? 数智员工可以理解为企业中的一名“虚拟员工 阅读全文
posted @ 2026-11-04 09:07 人艰不拆_zmc 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、FUSE 是什么? FUSE 的英文全称是 Filesystem in Userspace,中文叫用户态文件系统。 这个名字听起来比较复杂,但其实理解起来很简单。 FUSE 的核心作用,就是让一些原本不能直接当成本地磁盘使用的存储资源,可以像普通文件夹一样访问。 举个例子: 假设你有两台服务器: 阅读全文
posted @ 2026-10-28 09:02 人艰不拆_zmc 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 项目地址: https://github.com/Niko1221/Strata 适合读者: 想在个人电脑或公司服务器上运行大模型,但对显存、量化、推理引擎不太熟悉的朋友。 说明: 本文结合 Strata 官方文档和一份双 RTX 5090 服务器的实际部署交接记录编写。案例中的服务器地址、账号、A 阅读全文
posted @ 2026-10-27 13:56 人艰不拆_zmc 阅读(589) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 以前没接触过监控摄像头,以为买回来接上网线,服务器通过 RTSP 把视频录下来就行了。后来才发现,同样一节 45 分钟的课,有的录像几百 MB,有的却超过 2 GB。 到底是谁决定文件大小? 这篇文章不讲复杂的算法,拿海康威视的实际摄像头举例,把“录制、传输、压缩、存储”讲明白。 一、先记住整个录像 阅读全文
posted @ 2026-10-23 16:53 人艰不拆_zmc 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、这是一款什么摄像头? DS-2CD3T67WDP2V2-L 是海康威视的一款 600 万像素双镜头广角枪机,主要特点是拍摄范围很宽,适合需要覆盖较大区域的场景。 参数 简单解释 摄像头类型 枪机,外形像小筒子 镜头焦距 2.8mm,属于较短焦距 水平视场角 180°,可以拍到很宽的范围 成像方式 阅读全文
posted @ 2026-10-23 16:34 人艰不拆_zmc 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近有个学校朋友在给教室选摄像头,聊天提到“4mm 枪机”“2.8mm 半球”“70°”“90°”等说法。以前没接触过摄像头,听得一头雾水。这篇文章用最简单的话梳理一下。 一、枪机和半球是什么? 它们主要说的是摄像头的外形。 枪机:长条形,像一个小筒子,一般通过支架安装在墙上或天花板上。 半球(或海 阅读全文
posted @ 2026-10-23 16:21 人艰不拆_zmc 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 随着大模型和 AI Agent(智能体)的发展,越来越多的软件开始从传统的 GUI(图形用户界面)向 LUI(语言用户界面)演进。 这里就有几个比较容易让人困惑的问题: 前端页面减少了,后端接口是不是也可以减少? AI Agent 能不能直接替代后端? 传统软件和 AI 原生软件,前后端架构有什么区 阅读全文
posted @ 2026-10-22 09:00 人艰不拆_zmc 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 随着大模型和 AI Agent(智能体)的发展,越来越多的软件开始从传统的 GUI(图形用户界面) 向 LUI(语言用户界面) 演进。 那么,GUI 和 LUI 到底是什么?两者有什么区别?未来的软件是不是不需要菜单和按钮了? 本文用简单的例子介绍一下。 一、什么是 GUI? GUI(Graphic 阅读全文
posted @ 2026-10-22 08:44 人艰不拆_zmc 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 平时提到 AI 处理音频,很多人首先想到的是语音转文字:上传一段录音,模型把说话内容整理出来。 但如果我们想知道: 说话人的语速是快还是慢? 讲话时的语调是否有明显起伏? 说话是否清晰、流畅,有没有明显口音? 录音中除了说话声,还有没有掌声、笑声等? 仅靠转写后的文字,就很难完整回答这些问题。这正是 阅读全文
posted @ 2026-10-20 16:04 人艰不拆_zmc 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文适合:第一次接触 AI 模型部署、假设手里有一张 NVIDIA RTX 4060、想用 Qwen3-ASR-1.7B 测试“音频转文字”的朋友。 写作时间:2026 年 10 月。本文以 Ubuntu/Linux + NVIDIA 显卡 为例;Windows 原生终端不能照搬全部 Linux 命 阅读全文
posted @ 2026-10-19 09:30 人艰不拆_zmc 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 随着 AI Agent 越来越多地进入真实业务系统,一个新的问题开始变得重要: Agent 在后台执行任务时,前端页面怎么知道它正在做什么? 比如用户对一个 AI 助手说: 帮我分析一下这个月的销售数据,并生成一份结论。 后台 Agent 可能并不是马上返回一句话,而是会经历: 开始处理 ↓ 查询数 阅读全文
posted @ 2026-09-18 13:50 人艰不拆_zmc 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近在 AI、Agent、知识图谱、企业智能助手这些场景里,经常能看到一个词: 本体(Ontology)。 我一开始也很难理解。 尤其容易卡在这些问题上: 本体到底是什么? 本体和数据库有什么区别? 本体里的“动作”有什么用? 数据库本来就能增删改查,为什么还要定义动作? 本体里的“规则”是谁检查? 阅读全文
posted @ 2026-09-16 16:41 人艰不拆_zmc 阅读(613) 评论(0) 推荐(1)