在生产级应用中，业务对 Redis 的性能、可用性和跨数据中心访问延迟有极高的要求。A5数据将围绕在 CentOS 7.9 系统上构建高性能、可扩展、具备高可用性的 Redis 集群展开，同时结合跨数据中心访问优化思路、硬件选型建…

在多源观测数据爆炸式增长的今天，如何从复杂、高维、非线性的自然系统中提取可靠知识，已成为地球科学、生态学、环境工程与公共健康等领域科研工作者的核心挑战。传统的统计模型常受限于线性假设与变量交互建模能力，而“黑箱”深度学习又难以…

GLM-4.6V-Flash-WEB模型适配移动端App的技术路径 在智能手机成为人们获取信息、完成决策的核心入口的今天，用户对“看图说话”式智能交互的需求正迅速增长——无论是拍照识别药品说明书、上传发票自动提取金额，还是随手拍一道数学题就能获得解题思路&…

如果你曾经在自动化测试中遇到iframe或Shadow DOM，你肯定知道那种“明明元素就在那里，却怎么也定位不到”的挫败感。今天，我将分享一些Playwright处理这两种特殊DOM结构的实用技巧，这些都是我在实际项目中摸爬滚打得来的经验。 理…

Multi-Agent作为2024-2025年AI应用开发的新范式，通过"分而治之"解决单体LLM的局限性。其核心架构包括角色定义、任务规划、记忆系统和行动执行，形成"大脑-记忆-感知-行动"的协同网络。主流框架如LangGraph、AgentScope、Spring AI A…

如何在Web端高效运行GLM-4.6V-Flash-WEB多模态模型？完整教程分享想象一下这个场景： 你正在浏览一个电商页面，看到一张手机截图，上面密密麻麻写着各种参数和价格。你随手上传这张图，输入一句：“这台手机多少…

根据上一个测试用例的执行结果决定某一夹具的使用情况 根据测试用例执行情况，决定测试结束要不要将环境下电，pytest的夹具实现和python的条件控制好像区别不大的样子 目标效果 目前我是写了一个电源控制的夹具，原本的设计思路：…

本文是对LangGraph学习历程的系统总结，从State管理、Workflow控制、Graph配置三大维度和基础、应用、高级三个层次构建了完整知识体系。文章结合Agent的四大要素和ReAct框架，展示了各知识点在思考、行动、观察三个阶段中的实际作用，为构建AI …