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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
35520发布于 2021-06-01 Agent开发-Agent Skills总结
WHO（谁负责） Skill 涉及三个角色，职责清晰分离： 角色 负责什么 核心能力 应用层（Agent框架） 技能注册、权限控制、元数据注入、实际执行 确定性、安全性、管理性 LLM 理解元数据、匹配用户意图 、选择技能、按指令执行 语义理解、推理决策 开发者/领域专家 编写 SKILL.md、开发脚本、定义业务规则 领域知识、工程实现 决策分工： • 应用层负责："有什么技能可用"（提供菜单） • LLM 负责："该用哪个技能"（根据菜单点菜） • 开发者负责："技能该怎么做"（写菜谱） ⏰ WHEN（何时使用） 适用场景： 场景类型 示例 是否需要用 Skill 单次、简单任务 查天气、算算术 ❌ Function 上下文占用 50,000+ token 10,000 token 5倍节省 响应时间 3-5秒 1-2秒 2-3倍 成本 $0.15/次 $0.03/次 5倍节省 错误率 20% 2% 10倍提升 开发效率 的 5W1H 一句话版 WHAT = 给 LLM 看的 SOP（标准作业程序） WHY = 让 AI 从"会调用工具"变成"懂业务地工作" WHO = 应用层管注册 + LLM做决策 + 开发者写内容
5510编辑于 2026-06-25- 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
图2-xx 小程序的通信模型 2.3.1.3 数据驱动 通常情况下，在开发UI界面的过程中，程序代码需要维护很多变量的状态，同时还要操作对应的UI元素。 图2-xx 运行效果 实际在开发的时候，页面的data数据会涉及相当多的字段，开发者并不需要每次都将整个data字段重新设置一遍，只需要把改变的值进行设置即可，宿主环境会自动把新改动的字段合并到渲染层对应的字段中 为了让开发者可以快速的进行开发，小程序宿主环境提供了一系列的基础组件。 有些时候程序上的“行为反馈”不一定是用户主动触发的，例如在视频video播放的过程中，播放进度是会一直变化的，这种反馈也应该通知给开发者做相应的逻辑处理。 2.3.6 兼容 小程序的宿主环境一直在迭代更新，提供更多的能力给开发者去完成更多的事情，所以小程序会运行在不同版本的宿主环境下。
66010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
59510编辑于 2022-11-08 Agent开发-Agent Skills是什么
Discovery (扫描)：Agent 启动时，只读取 SKILL.md 里的 name 和 description。内存占用极小，只为了“知道有什么”。 2. Agent Skills最大的改变就在于渐进式披露，其本质依然是行业中大家都在不断优化的提示词工程和上下文工程，其对提示词做了标准化拆分，通过在本地创建相关文件并控制文件的读取，只在Agent需要时自主且自动加载内容 反观Skills，Agent 最初只加载多个 Skills 的元数据（每个 Skill 占用几百 token），当 Agent 认为需要使用某个具体的 Skill，就会读取这个 Skill.md 说明（ 几千 token） Skill 里还可以无限嵌套下去，告诉 Agent，想要深入了解某个具体问题，还可以继续读取哪份文件。 官方文档： https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/overview
4710编辑于 2026-06-25- 来自专栏IT云清
java agent开发
本文主要记录下如何创建一个简单的java Agent，并配置运行。 1.创建Agent类 package com.java4all.grouth.agent; import java.lang.instrument.Instrumentation; /** * @ description: java Agent * @author: IT云清 */ public class MyAgent { public static void premain(String ,args:"+agentArgs); } } 2.MANIFEST.MF 配置文件 这里在src/main/resources/META-INF/下创建一个MANIFEST.MF文件，指定Agent : true 3.打包配置 在pom.xml中配置打包信息 <build> <finalName>my-agent</finalName> <plugins>
1.4K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
44410发布于 2020-09-16 - 来自专栏前端小羊
需求理解agent开发
要开发一个能深入理解项目的智能体（Agent），需要考虑多方面的项目理解和推理能力。 个文件包含依赖引入 """ return report四、使用示例 # 使用智能体分析项目 if __name__ == "__main__": # 初始化智能体 agent = ProjectUnderstandingAgent("/path/to/your/project") # 生成完整分析报告 report = agent.generate_report () print(report) # 获取详细的项目理解 project_understanding = agent.understand_project()
30910编辑于 2026-06-17 - 来自专栏FunTester
Java Agent 开发初探
Java Agent 概况 简介和功能 Java Agent是一种特殊的Java程序，允许开发者在 Java 应用程序运行时对其进行动态修改和监控的机制。 那么，我们如何开发一个 Java Agent 呢，下面我们来仔细说说。 开发 Java Agent 需要遵循一下规范，下面是几个必备的部分： 实现 premain 方法 premain 方法是 Java Agent 的入口点，类似于主程序的 main 方法。 实用案例 性能监控 Java Agent技术在性能监控领域的应用非常广泛，它可以帮助开发者实时监控应用程序的运行状态，识别性能瓶颈。 漏洞扫描：Agent可以集成漏洞扫描工具，对应用程序进行深度的安全检查，及时发现并修复安全漏洞。 性能影响 开发Java Agent时，性能影响是一个需要特别关注的问题。
81710编辑于 2025-01-23 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
77430发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43340发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 多模态Agent开发实战
多模态Agent开发实战入门一、什么是多模态Agent？多模态Agent是指能够同时处理和理解多种类型数据（文本、图像、音频、视频等）的智能体，并能基于这些理解执行任务、做出决策。 ）跨模态推理（图文关联、音画同步）工具调用（API、数据库、物理设备）自主规划与执行二、技术栈选型主流框架框架特点适用场景LangChain生态丰富，支持多模态模型快速原型、RAG应用AutoGen多Agent 协作，对话驱动复杂任务分解CrewAI角色化Agent，结构化流程业务自动化LangGraph图控制流，状态管理需要精确控制的流程多模态模型选择闭源API：GPT-4V、GPT-4o、Claude 3、 协作冲突引入仲裁Agent；明确角色分工（如CrewAI的Process）四、项目实践路线第1周：掌握基础API调用（GPT-4V或Qwen-VL）→ 完成图文问答第2-3周：集成LangChain → 构建可调用工具（搜索、计算、数据库）的Agent第4-5周：添加记忆模块 → 实现多轮对话上下文保持第6-8周：多模态RAG → 图片库检索 + 文档问答进阶方向：视频流理解、语音交互、多Agent协同
32610编辑于 2026-04-27- 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27 Agent开发入门教程
Agent 编排层：Agent Manager、LangGraph 编排、Agent Factory、FC（Function Calling） 3. 领域能力层：MCP Server、领域 Sub Agent、高阶 Sub Agent 5. 知识与记忆：知识来源、记忆系统（长期/短期） 6. 再接 MCP Agent（复杂交互） 路径：`Top Agent -> 包装工具 -> Sub Agent(LangGraph) -> MCP Server -> 后端服务` 适合：多轮工具调用、 复杂业务规则、需要 Sub Agent 自主推理。 Top Agent 先接 FC 跑通 1 个核心业务场景。 3. 再按业务需要逐步引入 MCP、Sub Agent、RAG。 4. 同步接入日志、Tracing、重试和超时机制。
57910编辑于 2026-04-15Agent开发：StateGraph vs CompiledGraph
Spring AI Alibaba 项目从架构上包含如下三层： Agent Framework 是一个以 ReactAgent 设计理念为核心的 Agent 开发框架，使开发者能够构建具备自动上下文工程和人机交互等核心能力的 Agent。 Graph graph 是一个低级别的工作流和多代理协调框架，能够帮助开发者实现复杂的应用程序编排，它具备丰富的预置节点和简化的图状态定义，Graph 是 Agent Framework 的底层运行时基座
3400编辑于 2026-06-25Agent开发-MCP是什么
对于 LLM 开发者，MCP 是一个变革性的协议。 它消除了为每个数据源或工具进行定制集成的需要，减少了开发时间和维护成本。 从本质上来说，MCP是一种技术协议，一种智能体Agent开发过程中共同约定的一种规范。 在统一的规范下，协作效率就能大幅提高，最终提升智能体Agent的开发效率。 传统的Function calling技术要求围绕不同的外部工具API单独创建一个外部函数，类似一把锁单独配一把钥匙，而一个智能体又往往涉及到多个外部工具设计，因此开发工作量很大。 VS Function calling Function Calling是AI大模型模型调用函数的机制， MCP是一个标准协议，使大模型与API无缝交互， 而AI Agent是一个自主运行的智能系统，利用
4200编辑于 2026-06-25Agent开发-编程Agent如何重塑工程、产品与设计
PRD（产品需求文档）已死 在 Claude 时代之前，PRD 是软件开发的核心。EPD 的流程通常是这样的： 1. 有人（通常是产品经理）有了一个想法 2. 产品经理写一份 PRD 3. 工程师将原型图转化为代码 想法 → PRD → 原型图 → 代码 这并非硬性规定（在初创公司这些步骤是融合的，最好的构建者能同时做多项工作），但这是教科书式的开发方式。 现在他们只需要与Agent沟通。这意味着他们仅凭自己就能产生比以往任何时候都大得多的影响力。 2. 编程Agent是刚需 随着编程Agent让实施变得廉价，使用它们成为了一种要求。 能够采用编程Agent的人将能凭一己之力做更多的事： • 产品经理： 采用编程Agent可以直接通过构建原型来验证想法，而无需撰写规格说明书和等待。 • 设计师： 采用编程Agent可以在代码中迭代，而不仅仅是在 Figma 中。 • 工程师： 采用编程Agent可以将时间从实施转移到系统思考。
5700编辑于 2026-06-25Agent开发-对接arthas mcp server
对于Agent的价值，一直抱有怀疑态度，甚至认为未来会不会像大前端一样 别看现在火爆得不行，其实再走到下一个节点，就如前端一样，在裁员批次里面是第一梯队 因为它只是个连接器，一端是大脑LLM，另一端是之前承载业务的平台或专业软件 像一个垂直类专业软件，需要花费很多的资源去培训客户，但如果有了agnet，通过自然语言直接对话，都不需要去学习软件的使用，就能产出相应的结果 有点类似后端程序，可能都不清楚产品前端界面是什么样，开发一个个接口逻辑就行了 在看到arthas也出品了agent，这感觉具象化了，对于arthas 我是实实在在的使用客户。 但有了agent 那就更方便了，什么都不需要，把碰到的问题直接使用自然语言抛给agent，它能帮你分析，帮你执行命令。 相当方便 本来打算学习一下arthas agent，结果agent也没对外开源，只是阿里内部使用。
4210编辑于 2026-06-25
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