Kubernetes与边缘AI最佳实践
Kubernetes与边缘AI最佳实践1. 边缘AI核心概念1.1 什么是边缘AI边缘AI是指在边缘设备上运行AI模型，而不是在云端数据中心。边缘AI可以减少延迟、节省带宽、保护隐私，并在网络连接不稳定时保持服务可用性。1.2 边缘AI的优势
低延迟：数据不需要传输到云端，响应时间更短
带宽节省：减少数据传输，
最近更新
AI 大模型落地系列｜Eino 组件核心篇：用 Retriever 敲开RAG的大门
声明：本文数据源于官方文档与官方实现，重点参考 Retriever 使用说明、components/retriever/interface.go、components/retriever/option.go
为什么很多人会用 Retriever，却没真正看懂 Retrieve
1. Retriever 真正解决的，不只是“搜一下”
【OpenClaw从入门到精通】第01篇：保姆级教程——从零开始搭建你的第一个本地AI助理（2026实测版）
摘要：本文聚焦2026年开源AI代理工具OpenClaw的本地部署与实操，从核心概念拆解入手，先厘清OpenClaw、Gateway、Skills、ClawHub的关联，再明确硬件系统要求与大模型API-Key准备要点，通过官方一键安装脚本完成本地部署，并配置阿里云百炼API实现大模型对接。以“让AI助理抓取
Codex 配置自定义 AI API 完整指南：从零到一接入你的专属模型
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前言作为一名开发者，我们经常需要在终端环境中使用 AI 编程助手。OpenAI 的 Codex 是一个非常强大的命令行 AI 编程工具，但默认情况下它只能调用 OpenAI 官方的 API。那么问题来了：如果我们有自己的 API 服务（比如部署了国产大模
一镜通古今：Rokid AI Glasses 驱动的古建筑文物全流程智能讲解终端
一. 前言在文旅产业数字化、沉浸式体验升级的行业浪潮下，AR 智能穿戴设备正逐步打破传统文旅讲解的边界，让文物古迹走出展牌文字，以鲜活、立体、随身化的方式与游客完成跨时空对话。传统景区、博物馆讲解模式长期存在诸多痛点：人工讲解覆盖范围有限、固定讲解词内容生硬刻板、电子导览文案晦涩冗长、无法适配游客个性化游览节奏、重复游览无增量知识补充
如何搭建React项目详解
一、环境配置
1、安装 Node.js >=10（选择自己需要的版本）
运行 node -v查看版本，如果不是 10，请先卸载当前版本去 Node.js 官网下载10.12.0版的安装包，一路点击下一步，注意安装目录可以改，一定不要在路径中出现中文和空格。
注意重装 Node.js 后，你以前用 npm 或 yarn 全局安装的命令可能都会消失不见，如果你需要，可以需要重新全局安装这些命令。
STM32智能门锁硬件连接工程化实践
1. 硬件连接的工程化实践：从原理图到可靠供电系统
智能门锁系统的硬件集成不是简单的线缆拼接，而是嵌入式系统工程能力的集中体现。当开发板上堆叠着指纹模块、OLED显示屏、继电器驱动电路、按键阵列与步进电机驱动器时，物理连接的质量直接决定了后续所有软件调试的成败基础。本节内容不提供“照图接线”的快餐式指导，而是以一名嵌入式工程师在真实项
【STM32】一文详解硬件SPI读写Flash芯片W25Q64
目录1. 简介2. SPI协议层2.1 起始条件 2.2 终止条件2.3 模式02.4 模式12.5 模式22.6 模式33. SPI外设3.1 通讯引脚3.2 时钟控制逻辑3.3 数据控制逻辑3.4 整体控制逻辑3.5 通讯过程3.5.1 连续传输3.5.2 非连续传输4. SPI相关库函数4.1 初始化结构体4.1.1 SPI_Direction4.1.2
踩过半年生产坑，我把IoTDB连续查询的干货全整理了：从原理到落地全指南
引言跟Apache IoTDB打交道也有这么久了，最让我惊喜的不是它超强的压缩比和快到离谱的点查询，而是它自带的连续查询功能——说出来你可能不信，我之前项目里把原来Flink做的实时降采样、滑动窗口聚合全迁到IoTDB原生连续查询上，直接省了三台Flink服务器的成本，运维工作量直接减了八成，端到端延迟还比原来低
关于蓝桥杯嵌入式&单片机组该如何准备？
一、 关于蓝桥杯嵌入式与单片机组蓝桥杯是工信部人才交流中心主办的全国性IT类学科竞赛，其电子类竞赛（省赛/国赛）是其中非常重要且受欢迎的门类，主要面向高校本科生和高职高专学生。
• 嵌入式组：通常使用STM32G4系列（现在用的是STM32G431RBT6）作为主控芯片，功能更复杂&#
