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【AI Agent系列】【MetaGPT】总结这段时间学习MetaGPT的一些学习方法和感悟

跟着《MetaGPT智能体开发入门》课程学习了近两周,原本是抱着试试看的心态,没想到自己竟然全程跟了下来。期间踩坑颇多,但也收获颇多,特写个总结回顾一下课程内容和沉淀下自己的收获,同时把我的学习方法记下来,希望后来学习的人能从中获得一点点的灵感或方向。文章目录0.个人背景1.我的学习方法1.1先跑通demo1.2搞清数据流1.3有选择地看源码2.从一个坑开始,看智能体运行机制3.本次课程的收获和感悟3.1收获3.2感悟4.MetaGPT入门系列文章0.个人背景通过标题序号也可能猜出来,下标从0开始,我是一个程序员,不过是C++程序员。Python:能写helloworld,零零碎碎的知识,不系

Spring 系列之 Spring Framework 中的 Bean

引言Spring Framework 是一个广泛应用于企业级 Java 开发的轻量级开源框架。它提供了一种便捷的开发方式,以及丰富的功能和模块,帮助开发者构建可维护、可扩展的应用程序。前面的第一篇文章中给大家介绍了 Spring 中的 IoC 容器,这篇文章探讨下 Spring Framework 中的 Bean,并介绍其重要性和用法。什么是 Bean?在 Spring Framework 中,Bean 是组成应用程序的核心构建块之一。它是由 Spring 容器负责创建、组装和管理的对象。一个 Bean 可以是任何具有特定功能的 Java 对象,例如实体类、服务类、数据访问对象等。Spring

BTC系列-系统学习铭文(一)-比特币上的NFT

Ordinals协议概况开源项目:https://github.com/ordinals/ord铭文浏览器:https://Ordinals.com关于Ordinals的BIP:https://github.com/ordinals/ord/blob/master/bip.mediawiki序数理论手册:https://docs.ordinals.com/overview.html所需的技术积累OrdinalsNFTs是基于以下两项比特币上的技术得以实现的:2017年的隔离见证(SegWit)和2021年的Taproot。隔离见证(SegregatedWitness)Segwit是2017年的

Python量化系列-用布林策略买五粮液能赚多少钱?

👇我的小册40章教程:(小白零基础用Python量化股票分析小册),原价199,早鸟价39,满100人涨10元。这个是我们小册的部分内容,分享给大家,有兴趣的同学可以看看。前面我们讲了用Python如何画一个布林通道(如何用Python画一个布林通道,用布林策略回测股票数据-上篇!)讲了布林通道的原理和如何画一个布林通道,既然明白布林通道的原理跟正太分布有关,那么这篇我们就来讲一下布林的策略,看看用布林策略买回测一下五粮液近5年的数据,看看能赚多少钱。有的同学不太明白布林通过跟正太分布的关系,我们回顾一下上一篇这张图:也就是说我们在正态分布中,约68%的数据值位于均值(中线)的一个标准差范围内

【git系列】 git-clone含义用法选项示例详解

【git系列】git-clone含义用法选项示例详解文章目录【git系列】git-clone含义用法选项示例详解git-clone描述语法示例简化选项全部选项`-l`,`--local``--no-hardlinks``-s`,`--shared``--reference[-if-able]``--dissociate``-q`,`--quiet``-v`,`--verbose``--progress``--server-option=``-n`,`--no-checkout``--[no-]reject-shallow``--bare``--sparse``--filter=``--also

c++ - 替代 std::vector 来存储一系列对象

我正在处理数百万个要按顺序访问的数据元素。元素很少增长和收缩,但会以可预测的方式以已知block大小增长和收缩。我正在寻找类似于std::vector的高效集合,它不会重新分配但将数据保存在多个内存块中。每当我将更多对象放入集合中时,如果最后一个block已用完,则会创建并填充一个新block。我不希望有一个随机访问运营商。由于性能问题和一些超出手头问题范围的其他问题,我无法使用std::list。是否有适合我在boost或任何其他库中的要求的现成集合。在尝试自己做饭之前,我想确保货架上没有可用的东西。 最佳答案 在我看来,最好的选

第八篇【传奇开心果系列】python的文本和语音相互转换库技术点案例示例:Google Text-to-Speech虚拟现实(VR)沉浸式体验经典案例

传奇开心果博文系列系列博文目录python的文本和语音相互转换库技术点案例示例系列博文目录前言一、雏形示例代码二、扩展思路介绍三、虚拟导游示例代码四、交互式学习示例代码五、虚拟角色对话示例代码六、辅助用户界面示例代码七、实时语音交互示例代码八、多语言支持示例代码九、情感识别示例代码十、自定义语音示例代码十一、场景感知示例代码十二、音效结合示例代码十三、交互式故事体验示例代码十四、个性化导览服务示例代码十五、归纳总结系列博文目录python的文本和语音相互转换库技术点案例示例系列博文目录前言GoogleText-to-Speech在虚拟现实(VR)体验中有一些应用场景。通过将GoogleText

开源:Taurus.DistributedLock 分布式锁框架,支持 .Net 和 .Net Core 双系列版本

前言:在经过漫长的技术沉淀,终于又为.Net及.NetCore的微服务系列框架贡献当中的一个重要组件。Taurus.DistributedLockisadistributedlockfor.netor.netcore.【支持:Redis、MemCache、Database、Local、File五类锁】1、开源地址:https://github.com/cyq1162/Taurus.DistributedLock#Taurus.DistributedLock分布式锁,使用.NetCore示例:2、以Nuget中引入运行包:Taurus.DistributedLock3、进行编码:1、引入名称空间

多线程系列(七) -ThreadLocal 用法及内存泄露分析

一、简介在Javaweb项目中,想必很多的同学对ThreadLocal这个类并不陌生,它最常用的应用场景就是用来做对象的跨层传递,避免多次传递,打破层次之间的约束。比如下面这个HttpServletRequest参数传递的简单例子!publicclassRequestLocal{/***线程本地变量*/privatestaticThreadLocallocal=newThreadLocal();/***存储请求对象*@paramrequest*/publicstaticvoidset(HttpServletRequestrequest){local.set(request);}/***获取请求

多线程系列(八) -ReentrantLock基本用法介绍

一、简介在之前的线程系列文章中,我们介绍到了使用synchronized关键字可以实现线程同步安全的效果,以及采用wait()、notify()和notifyAll()方法,可以实现多个线程之间的通信协调,基本可以满足并发编程的需求。但是采用synchronized进行加锁,这种锁一般都比较重,里面的实现机制也非常复杂,同时获取锁时必须一直等待,没有额外的尝试机制,如果编程不当,可能就容易发生死锁现象。从JDK1.5开始,引入了一个高级的处理并发的java.util.concurrent包,它提供了大量更高级的并发功能,能大大的简化多线程程序的编写。比如我们今天要介绍的java.util.co