人工智能

1. 首页
2. IT互联网
3. 人工智能

【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

人工智能 2026年04月24日 94 点赞 0 评论 12682 浏览

物理-压强笔记及错点整理

常考常错类型： 1.实验题分析结论 【注意要点】 1.注意控制变量（例如在同种液体同一深度处，液体的压强相等；同种物质同种xx同种xx.....，xx和xx和xx.....的关系） 2.注意顿号逗号文字的使用（因为教研员很恶心，会咬文嚼字），例如“分析比较____，得出结论....”这类题中，写“1，2，3,或4”“1、2、3或4”“1和2和3，或4和5和6，或7和8和9” 错误示范： （1）“1

人工智能 2025年06月11日 96 点赞 0 评论 12674 浏览

数据中台的数据清理

本来我想是根据现在流程的模式建立数据中台，但是我发现同样的目的下也许有一个其他方案 首先在数据采集和数据清洗上，由于数据源是多种多样，现在是需要导入的大数据平台中，然后进行清洗。但是，现在的数据源很多是excel，需要先导入到Mysql中，在导入的大数据平台平台上，一方面通过开发工具支持excel解析很慢，另一方面目前也没有大数据平台，等到建立起ODS层还不知道猴年马月呢。 今天看了Tableau

人工智能 2025年06月18日 35 点赞 0 评论 12663 浏览

还在手动绘图？这5款AI工具帮你瞬间生成专业流程图！

一张清晰的流程图，有时胜过千言万语。无论是梳理业务流程、展示产品逻辑，还是进行团队协作，一张结构清晰、逻辑严谨的流程图，总能让沟通更加高效。但说到绘制流程图，过程确实有些繁琐——要一边理清思路，一边拖拉箭头、调整布局，稍不注意就需要重复修改。好在，AI已经改变了这一现状，只

人工智能 2025年06月08日 178 点赞 0 评论 12663 浏览

答读者问(6)：单细胞TPM矩阵如何分析？

问题 一、有的文章只提供TPM的单细胞表达矩阵，可以用seurat分析吗？ 二、分析流程和用count矩阵有什么不同？ 三、10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？ 先来看看第3个小问题 10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？ 答案是不需要。 我们看一下seurat里面NormalizeData()函数是如何做标准化，然后求Log。 test.seu <-

人工智能 2025年04月21日 115 点赞 0 评论 12646 浏览

Kafka可视化管理工具kafka-manager部署安装和使用-已更名为CMAK

一、kafka-manager 简介 为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作，yahoo构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具，叫做 Kafka Manager。 这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀，或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况。 它支持管理多个集群、选择副本、副本重新分配以及创建Topic。同时，这个管理工具也是一个非常好的可以快速浏

人工智能 2025年11月29日 92 点赞 0 评论 12639 浏览

27《大概念教学》

人工智能 2026年04月19日 126 点赞 0 评论 12637 浏览

AI Glasses实践应用全解析：从思路到落地开发

本文基于 Rokid AI Glasses 智能眼镜落地开发展开全面解析。智能眼镜作为集成 AR 技术、人工智能与可穿戴计算能力的设备，正从概念走向实际应用，有望成为下一代移动智能终端。文章从实践应用思路、AI 工作流设计、纯眼镜端应用开发、手机端协同应用开发四个维度，剖析其落地路径，为开发者提供理论到实践的完整指南。Rokid AI Gl

人工智能 2025年12月03日 78 点赞 0 评论 12636 浏览

微调模型成本太高，用RAG技术，低成本实现AI升级

文章目录 大模型 RAG 技术深度解析：从入门到进阶 一、大语言模型（LLM）的三大痛点 1.1 幻觉问题：一本正经地胡说八道 1.2 时效性问题：知识更新不及时 1.3 数据安全问题：敏感信息泄露风险 二、RAG 技术：检索增强生成 2.1 RAG 的定义 2.2 RA

人工智能 2026年03月01日 93 点赞 0 评论 12635 浏览

AI测试：自动化测试框架、智能缺陷检测、A/B测试优化

1. 自动化测试框架1.1 概述基于AI的自动化测试框架通过机器学习和自然语言处理技术，实现了测试用例的自动生成、执行和优化，显著提升了测试效率和覆盖率。这类框架能够理解需求文档、识别UI元素、预测测试路径，并持续优化测试策略。1.2 核心组件 需求解析引擎：使用NLP技术分析需求文档 测试用例生成器：基于需求自动生成测试用

人工智能 2026年02月07日 124 点赞 0 评论 12630 浏览