人工智能
Apache Pulsar——Function 轻量级计算框架
一、Function背景介绍
当我们进行流式处理的时候，很多情况下，我们的需求可能只是下面这些简单的操作：简单的ETL 操作\聚合计算操作等相关服务。
但为了实现这些功能，我们不得不去部署一整套 SPE 服务。部署成功后才发现需要的仅是SPE(流处理引擎)服务中的一小部分功能，部署 SPE 的成本可能比用户开发这个功能本身更困难。由于SPE 本身API 的复杂性，我们需要了解这些算子的使用场景，明
AI+低代码双引擎驱动：重构智能业务系统的产品逻辑
低代码与AI融合的架构重构将低代码技术深度融入产品体系，形成"可视化编排+AI增强"的双引擎架构，彻底重构传统业务系统的开发与交付模式。新架构在保留原有AI能力的基础上，通过低代码平台实现业务逻辑的可视化定义、参数配置的图形化操作和AI服务的拖拽式编排。
重构后的产品逻辑全景图┌──────────────────────────
Flask框架——基于Celery的后台任务
上篇文章我们学习了Flask框架——MongoEngine使用MongoDB数据库，这篇文章我们学习Flask框架——基于Celery的后台任务。
Celery
在Web开发中，我们经常会遇到一些耗时的操作，例如：上传/下载数据、发送邮件/短信，执行各种任务等等。这时我们可以使用分布式异步消息任务队列去执行这些任务。
Celery是一款非常简单、灵活、可靠的分布式异步消息队列工具，可以用于处理大量
【Dify进阶指南】：3步实现复杂Excel格式无缝接入AI工作流
第一章：Dify Excel 格式支持概述Dify 作为一款面向 AI 应用开发的低代码平台，提供了对多种数据源的集成能力，其中对 Excel 文件的支持是其数据处理功能的重要组成部分。用户可以通过上传标准格式的 Excel 文件，快速导入结构化数据用于工作流构建、模型训练或自动化任务执行。支持的文件格式Dify 当前支持以下 Excel 文
搭建专属AI聊天网站：NextChat + 蓝耘MaaS平台完整部署指南
文章目录
项目概述
第一步：注册蓝耘平台并获取API凭证
1.1 注册蓝耘MaaS平台
1.2 获取API密钥
1.3 获取模型信息和接口地址
第二步：一键部署NextChat
2.1 开始部署流程
2.2 关联GitHub账号
2.3 创建项目
2.4 配置基本参数
2.5 高级环境变量配置
2.6 重新部署应用
第三步：
医疗思维图与数智云融合：从私有云到思维图的AI架构迭代（代码版）
医疗思维图作为AI架构演进的重要方向，其发展路径从传统云计算向融合时空智能、大模型及生态开放的“思维图”架构迭代，体现了技术与场景深度融合的趋势。 以下是其架构迭代的核心路径与关键特征分析：
一、从“智慧云”到“思维图”的架构演进逻辑
以下是针对医疗信息化领域的“智慧云图”架构演进编程方案，结合医疗行业特性进行技术适配与扩展：
1.1、基础层：医疗云原生与混合算力架构
# 示例：基于Kuberne
「龙虾」来了！OpenClaw如何掀起AI智能体革命
「龙虾」爆火：OpenClaw的崛起与狂欢
OpenClaw生态系统#mermaid-svg-CLPHlB6DV7TSkxDt{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashof
Apache IoTDB UDF 查询执行源码阅读
作者目前是清华大学软件学院 IoTDB 组在读学生，参与过 Apache IoTDB UDF 模块的代码维护和功能拓展，本文是作者在阅读 Apache IoTDB UDF 模块代码时的一点总结。
概述
UDF(User Defined Functions) 是数据库查询引擎里较为重要的一个模块，其为数据的高级分析提供了更多可能。
UDF 的使用说明可以参考作者的另一篇文章：
经济学使用模型分析的错误是什么
看《米塞斯大传》第一章，提到米塞斯到美国后不受待见，一个原因是时代的癖好已经进入实证实验和数理模型分析的阶段，米塞斯继续古典的分析方式，被认为落伍了，不受当时学术界的认可。关于数理模型分析，有几点思考：
1、模型在限定范围内管用。任何模型都有前置的条件设定，在一定范围内起作用，超出这个范围就无效。因此，要清楚这些设定，并且随时关注其假设条件有没有发生变化。而实际操作中，这种变化发生得非常突然，是极
