👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🉑小红书「AI涂鸦」，抖音「AI扩图」，国内大厂找到了AI正确打开方式配图说明：小红书AI创作工具「此刻」使用方式：点击首页底部「+」进入，点击「此刻」，输入文字后AI会根据内容自动生成图片，并且有「记事本」「聊感悟」「想吐槽」三种风格可供选择；点击图片右下角还可以刷新更换。在这轮突然到来的AIGC浪潮里，很多大厂表现得「手足无措」，表现之一就是App跟风上线聊天机器人、绘图、总结等AI功能，而不考虑这些功能对业务场景是否有帮助(最起码别帮倒忙)。不得不说，小红书最近一年的表现真的非常「聪明」，出手精准，没有废招。从开始的AI
root@jenkins:~#netstat-antp|grep50000tcp600:::50000::😗LISTEN5139/java1.52安装Jenkinsroot@ubuntu20:~#dpkg-ijenkins_2.414.3_all.deb配置各种类型的Agent的关键之处在于启动Agent的方式◼JNLPAgent对应着“通过JavaWeb启动代理”这种方式◼Master与Slave之间建立一个基于HTTPS协力的Web连接◼Slave首次接入Master时，需要提供用于认证的Secret以完成Bootstrap配置JNLPAgent创建分布式构建环境的简要步骤◼准备Agen
文章目录前言一、配置网络环境二、安装Autogen三、创建配置列表四、创建第一个autogen程序五、获取对话记录六、由我们自行控制的每一步七、把AI嵌入到应用中总结前言同志们，我很高兴的告诉大家我们有了一个比langchain更好用的构建AIagent的工具。众所周知，langchain主要就是一堆字符串提示模板构成的，这导致，当我们的模型性能不够强大(比如说gpt3.5)时会因为上下文的干扰而产生幻觉，从而无法完成我们所需要让其完成的任务(之前想让它自己跑代码，结果加了点限定条件字符串就匹配不上了/(ㄒoㄒ)/~~)。而Autogen就没这种问题，而且Autogen内部还有一些对LLM记忆
前言因外网不稳定，下载经常断连失败，所以需要用一台主机当服务器存放deb软件包，局域网内的其他主机可以通过这台主机下载安装包在服务器上搭建apt源1.在/usr/local/目录下新建一个localrepo文件夹存放本地deb包2.将预先的准备好的deb包复制到该目录下3.进入本地源目录，生成Packages和Releasecd/usr/local/localrepoapt-ftparchivepackages.>Packagesapt-ftparchiverelease.>Release4.Ubuntu20版本，APT要求所有软件源都要经过数字签名，以确保软件包的完整性和安全性。我们要先安装
一、背景从Web诞生之日起，UI自动化就成了测试的难点，到现在近30年，一直没有有效的手段解决WebUI测试的问题，尽管发展了很多的webdriver驱动，图片diff驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就放弃了，还有一部分在做与不做间纠结。本文结合一些开源的项目探索使用GPT自动做UI测试的可能性。二、方案选型当前UI的主要问题：一个是通过Webdriver控制浏览器执行，这些工具都需要先查找到对应元素的Elements，无论是录制的还是自己编写的在面对UI变化，元素变化时都需要耗费很大的精力去重新识别，解析Dom查找，这个工作乏味且没有效率
AI原生企业级Agent构建平台具备哪些特性？澜码AskXBOT平台揭晓答案澜码科技正式发布了AI原生企业级Agent平台AskXBOT，怎么看待这个产品？原生、复杂流程操作、融合专家系统，澜码科技发布企业级Agent平台AskXBOT企业真正需要的企业级AIAgent构建平台来了，澜码科技正式发布AskXBOT当前企业级Agent构建平台能力如何？澜码科技AskXBOT落地案例告诉你答案数据飞轮企业澜码科技发布AskXBOT，有望成为企服领域人机交互入口级平台文/王吉伟就在ChatGPT上线一年后的第一周，谷歌发布了其最强大模型Gemni，一度被称作GPT-4杀手锏，也被视作谷歌挣回面子的“
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
目录温习GitOps极狐GitLabKubernetesAgent极狐GitLabGitOpsworkflow极狐GitLabKAS的配置创建极狐GitLab agent创建agenttokenKubernetes上安装agent（agentk）极狐GitLabGitOpsworkflow实践写在最后温习GitOpsGitOps的核心不是Git，而是以声明式系统为基座，以Git为单一可信源，通过将应用程序和基础设施代码化（一切皆代码），进行云原生应用程序和基础设施部署管理。更多关于GitOps的内容，可以查看公众号文章GitOps系列｜云原生时代，你还不懂GitOps？极狐GitLabKube
用于此软件包。请检查源的公钥URL是否配置正确。(标题写不下了-_-!)解决方法：输入：rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022(我是2023年做的，但是输入2023会报错，但输入2022却直接成功)再次启动mysql.server后查看状态启动：systemctlstartmysqld.service查看运行情况：systemctlstatusmysqld.service这样就已经成功了
一、NLP简介自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一个位于计算机科学与人工智能交叉领域的关键研究方向。它结合了语言学、计算机科学和数学等多个学科的理论与方法，旨在实现人与计算机之间的自然语言交流。自然语言处理还包括了很多具体应用，例如：信息检索、信息抽取、文本分类与聚类、机器翻译、摘要生成、聊天机器人等等。自20世纪50年代图灵测试提出后，机器语言处理能力的探索一直在进行。语言的复杂性和严格的语法规则使得开发精确理解和使用语言的AI算法成为一大挑战。过去二十年里，语言建模，特别是统计和神经网络模型，在这一领域取得了重要进展。二，Functionca
