openclaw就目前對我來說,感覺幫助不是很大,這隻是AI智能未來路上的一個小步驟 。當我讓ai生成內容時,網頁上一行一行的跳動,我離開電腦,孩子盯著那跳動的頁麵,感覺到無限的好奇
。回想到自己小時候的
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近期工作安排包括自動化測試 、自動化運維 、自動化運營和安全等一些工作
。自己做產品
、自己做設計、自己做開發、自己驗收上線還是挺爽滴。這其中工作簡單的就是自動化運維。但我今天真正要講的不是做了什麽
,或者用了
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背景大家好,我是逐日 。周末在家裏電腦折騰,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ,翻官方文檔的過程中,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。試了試,連c
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同事小李用 AI 半小時拚完周報,會議室裏老板隻問了一句 :「第三段數據從哪來的?錯了你負責嗎?」小李愣住——他隻點了發送,從沒點開過鏈接。這不是 AI 不行,是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
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如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解,揭開 ChatGPT、DeepSeek 背後的秘密 ,那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。當提起 Transformer
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推文在下麵實驗中,我們需要將 風雅一號板-七彩觸控擴展板插入到 風雅一號板-通用兼容擴展板上:在以下例程中,我們通過 Signal 類控製兩個不同電路連接的 LED 燈
,其中 GP17連接的 LED
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在把大模型接入日常工作流之後,筆者很快遇到了一個新問題
:模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候
?周末是不是真的沒人調用?如果對這些數據一無所知
,就談不上優化成本、排查異常
,更談不上為後續擴容做
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背景 :有監控node節點pod的CPU等資源,實現自動擴縮容的需要下,需要安裝metrics-serverk8s版本:1.30.14kubadm安裝) 對應metrics-server版本 :0.8x本
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結構決定功能,曆史揭示設計。本文從用戶視角出發,向底層追問"它是怎麽做到的"。OpenClaw 是什麽?你在任何聊天窗口給它發一條消息,它就能幫你操作電腦——執行命令 、讀寫文件 、瀏覽網頁、操控桌麵應用
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背景:有監控node節點pod的CPU等資源 ,實現自動擴縮容的需要下
,需要安裝metrics-serverk8s版本:1.30.14kubadm安裝) 對應metrics-server版本:0.8x本
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