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Zabbix Agent 安装4
cd script/ [root@zbx-target script]# vim port.discovery.bash [root@zbx-target script]# ll total 4 /bin/bash printf '{"data":[' for i in `netstat -tnl| grep LISTEN|awk '{print $4}'| awk -F ':' '{print
71930编辑于 2022-03-21 - 来自专栏cwl_Java
大数据-Flume采集案例Agent级联
Agent 级联 ? ? 分析 第一个agent负责收集文件当中的数据，通过网络发送到 第二个agent当中去 第二个agent负责接收第一个agent发送的数据，并将数据保存到hdfs上面去 Step 1: Node02 安装 node03下面的脚本和数据拷贝到node02即可，node03机器上执行以下命令 cd /export/servers scp -r shells/ taillogs/ node02:$PWD Step 4: .channel = c1 Step 5: 顺序启动 node03机器启动flume进程 cd /export/servers/apache-flume-1.8.0-bin bin/flume-ng agent conf/avro-hdfs.conf -n a1 node02机器启动flume进程 cd /export/servers/apache-flume-1.8.0-bin/ bin/flume-ng agent
85110发布于 2019-12-26 - 来自专栏实在智能RPA
2025金融行业Agent案例全场景盘点：银行证券保险实战案例+落地解析（含实在Agent标杆实践）
当搜索“有哪些金融行业Agent案例”时，你需要的不仅是零散的应用实例，更是覆盖全领域、带数据支撑、可落地参考的完整解决方案。 二、银行领域Agent**案例：从基层运营到核心决策的全场景渗透银行作为金融行业的核心载体，Agent应用覆盖内部运营、客户服务、风险管理等全链条，成为数字化转型的核心引擎。 三、证券领域Agent**案例：投研投顾的“人机协同”新范式证券行业的Agent应用集中于投研辅助、投顾服务、合规检查三大场景，核心价值在于提升专业效率与服务覆盖面。 5.4案例模块实在Agent已在多家金融机构落地，形成标杆案例。 ，为某头部保险公司打造运营自动化Agent，实现保单录入、核保、续保提醒等流程的全自动化，运营成本降低35%，保单处理周期从3天缩短至4小时。
89110编辑于 2025-11-17 - 来自专栏机器之心
智能体DS-Agent基于案例推理，让GPT-4数据科学任务接近100%
开发阶段实验结果 在开发阶段中，DS-Agent 使用 GPT-4 首次在数据科学任务中实现了 100% 的成功率；相比之下，DS-Agent 即使使用 GPT-3.5 也展现出了比最强基线 ResearchAgent 此外，DS-Agent 使用 GPT-4 和 GPT-3.5 时，分别在测试集评价指标中取得了第一和第二的成绩，显著优于最强基线 ResearchAgent。 在测试集指标评估中，DS-Agent 使用 GPT-4 和 GPT-3 时，取得了第一和第二的成绩；然而遗憾的是，开源大模型 Mixtral-8x7b-Instruct 在 DS-Agent 的加持下仍然没有超越 通过对比，我们发现在开发阶段，DS-Agent 分别对 GPT-4 和 GPT-3.5 进行调用时，单次成本分别是 1.60 美元和 0.06 美元。 然而，在部署阶段，成本得到了显著降低：DS-Agent 单次使用 GPT-4 的成本下降至仅需 13 美分，而单次使用 GPT-3.5 的成本更是低至不足 1 美分。
81310编辑于 2024-03-27 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 4 章：反思
目标为 Agent 的自我评估提供最终基准，而监控跟踪其进展。在许多实际案例中，反思可能充当纠正引擎，利用监控反馈分析偏差并调整策略。 此示例使用 Langchain 库和 OpenAI 的 GPT-4o 模型实现反思循环，迭代生成并优化计算数字阶乘的 Python 函数。 我们使用 gpt-4o 以获得更好的推理。 ## 使用较低的温度以获得更确定性的输出。 llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.1) def run_reflection_loop(): """ 演示多步 AI 反思循环以逐步改进 4. 处理边缘情况：0 的阶乘是 1。 5. 处理无效输入：如果输入是负数，则引发 ValueError。
55410编辑于 2025-10-27 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊langchain4j的Agent
序 本文主要研究一下langchain4j的Agent 示例 CustomerSupportAgent customer-support-agent-example/src/main/java/dev/ langchain4j/example/CustomerSupportAgent.java @AiService public interface CustomerSupportAgent { @SystemMessage(""" Your name is Roger, you are a customer support agent of a car rental company /src/test/java/dev/langchain4j/example/CustomerSupportAgentIT.java @Test void should_provide_booking_details_for_existing_booking langchain4j目前暂不支持类似AutoGen或CrewAI中用于构建多智能体系统的"Agent"高级抽象功能，如果需要则可以基于low-level的API去构建。
42810编辑于 2025-03-17 - 来自专栏每月技术成长
Agent 辅助升级 vuetify 4 with tailwind v4 实践分析
近期发现Vuetify发布4.0版本，同时官方也给出了Vuetifyv4withTailwindv4的示例，正好手头上CNB的NPC额度+Copilotchat额度足够，于是分别通过Codebuddy与 Copilot对于已有的两个Vuetifyv3+Tailwindv4项目进行升级，测试Vuetifyv4及两家agnet能力。 Copilt辅助升级Vuetifyv4withTailwindv4实验条件Copilot+doubao2.0code展开代码语言：TXTAI代码解释1.将vuetify3升级至vuetify42.基于https ://vuetifyjs.com/en/blog/building-with-vite-and-tailwindcss/解决vuetify4与tailwindcssv4兼容性问题4.运行测试5.对整个过程进行总结实验结果 Copilot花费20分钟左右，消耗3724449token，按照blog内容完成了Vuetifyv4withTailwindv4的升级兼容，但几乎所有组件都出现透明度、位置、动画效果等多方面问题。
11610编辑于 2026-04-11 - 来自专栏A周立SpringCloud
Skywalking系列博客4-Java Agent配置
deleteByIds和deleteByQuery） false plugin.solrj.trace_ops_params 如果为true，则跟踪Solr请求中的所有操作参数 false plugin.light4j.trace_handler_chain 如果为true，请跟踪Light4J的请求的所有中间件/业务handler。 将被忽略） 未设置 Java Agent配置方式 agent配置有多种姿势，上面修改 agent.config 文件中的值，只是其中一种。下面专门探讨agent支持的配置方式。 :/opt/agent/skywalking-agent.jar=agent.service_name=你想设置的值 -jar somr-spring-boot.jar 系统环境变量 agent.config 例如，agent.config 中有如下内容 agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName} 这说明Skywalking会读取名为 SW_AGENT_NAME
2.4K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏学而时习之
【Prometheus】4. 监控案例
node_memory_MemTotal_bytes * 100 硬盘使用率： 100 - (node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/", fstype=~"ext4| xfs"} /node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/", fstype=~"ext4|xfs"} * 100) 监控服务状态 1. 重启启动服务 systemctl restart node_exporter 4. 查看重启结果 ps -ef | grep node_exporter 5. 创建仪表盘 image.png image.png image.png 4.
1.6K20发布于 2021-05-06 - 来自专栏快乐阿超
android-agent-web中js-bridge案例
然后是com/just/agentweb/sample/activity/CommonActivity.java:140代码：
36710编辑于 2024-04-15 - 来自专栏菩提树下的杨过
Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(1) - 基础Agent用法
本文将在langchain4j官方示例基础上(不熟悉langchain4j的朋友，请移步langchain4j学习系列），介绍几个主要模式的用法，今天先来看最基本的Agent如何实现 为方便讨论，先交待一下这一系列的业务背景 AiService，只不过这里我们使用了@Agent这个注解，需要添加下面的依赖 1 <dependency> 2 <groupId>dev.langchain4j</groupId> 3 、最基础的Agent示例 1 /** 2 该示例演示了如何实现一个基础Agent(改编自langchain4j官网示例) 3 注意：Agent只有与其他Agent结合使用时才更有用，后续步骤中将展示这一点。 4 如果只有一个Agent，使用 AiService 会是更好的选择。 5 这个基础Agent将用户的个人简介转换成一个简洁而完整的简历。
58410编辑于 2026-01-12 - 来自专栏DeepHub IMBA
深度研究Agent架构解析：4种Agent架构介绍及实用Prompt模板
深度搜索Agent核心问题其实就有两个：怎么把复杂问题拆得合理，以及怎么判断搜索结果够不够用。 迭代式搜索Agent 在讨论更复杂的架构之前，先回顾一下最基础的迭代式搜索Agent。 所以强烈建议用推理能力强的模型来做Planner，比如GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet或者专门的推理模型如o1、DeepSeek-R1等。 计划出问题一般都会是以下几种情况： 目标失败：Agent没完成任务或者完成了但违反了约束条件。 毕竟Agent系统的调试本身就不容易，一上来就搞太复杂容易把自己绕进去。 喜欢就关注一下吧： 点个 在看 你最好看！
70010编辑于 2026-01-12 - 来自专栏人工智能领域
Agent 案例分析：金融场景中的智能体-蚂蚁金服案例（1030）
Agent 案例分析：金融场景中的智能体 —蚂蚁金服案例 一、引言 在当今数字化时代，金融行业正经历着深刻的变革。随着人工智能技术的飞速发展，智能体（Agent）在金融场景中的应用越来越广泛。 本文将深入分析蚂蚁金服在金融场景中的智能体案例，探讨其应用场景、技术实现和价值创造。 （三）代码案例 以下是一个模拟蚂蚁金服在金融场景中可能用到的部分简化代码示例，主要用于说明智能投资顾问的概念，但与实际蚂蚁金服的代码有很大差距。
3K21编辑于 2024-12-23 - 来自专栏素质云笔记
大模型下的Agent、AIGC的商业案例集合
4 腾讯文档AI助手技术实践 https://mp.weixin.qq.com/s/MNY6647V4hPByNzghyDUfQ 文档AI中台的概念初始于腾讯文档这款产品本身就存在10种品类，期望以中台解决方案的形式为不同品类进行赋能
42800编辑于 2024-05-24 - 来自专栏Postgresql源码分析
Log4j2使用案例
全干货记录 1 MAVEN配置 link <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-api</artifactId> <version>2.13.3</version> </dependency> <dependency> < groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.13.3 基于文件大小切换 DefaultRolloverStrategy 最多文件保留个数 filePattern 文件切换后，命名规则 filePattern https://logging.apache.org/log4j
34810编辑于 2022-05-12 - 来自专栏个人路线
信息系统项目管理案例4
1、过于乐观或保守的估计； 2、技术的制约； 3、上级领导或管理层的压力； 4、项目的需求多变、目标不明确； 5、信息复杂，需考虑的因素多； 6、缺乏专业或有经验的人才； 7、缺乏类似项目的参考； 8、 版本控制是按照一定规则保存了配置项的所有版本，避免出现配置项版本丢失、混淆的现象； 2、版本控制有利于对配置项历史版本的追溯，可以快速准确的查找到配置项的任何版本； 3、版本控制作用于多个配置管理活动中； 4、 1、需求风险； 2、市场风险； 3、关键人员风险； 4、进度、质量、成本等其他风险； 5、政策风险； 6、法律法规风险； 7、团队风险； 8、运行风险； 9、技术风险； 10、环境风险； 11、预算风险 1、项目及产品的目标、范围； 2、质量验收标准； 3、验收时间； 4、项目费用和工程款的支付方式； 5、合同附件； 6、法律公证； 7、损害赔偿； 8、合同变更约定； 9、违约责任和争议发生的解决方式； 1、项目经理缺乏必要的项目管理经验； 2、项目沟通存在问题； 3、未进行良好的冲突管理； 4、兼职过多，没有足够地精力和时间，顾此失彼； 5、项目经理没有真正进入项目管理角色，定位错误，疏于对项目的管理
80850发布于 2021-08-03 - 来自专栏灯塔大数据
Facebook广告4大成功案例
下面，是4大成功的Facebook广告案例，卖家可从中吸取经验，让自己的广告更加具有说服力。 Facebook广告案例1#：云之家(Slack) 这家公司的Facebook广告非常吸引人。 卖家可从中学到： • 关注用户或消费者使用你的产品后有什么感觉 • 广告创意/意象充满想象力 • 考虑在广告中使用简洁明快的标语(比如，“让工作更轻松”)，对个人产品来说是否合适 Facebook广告案例 卖家可从中学到： • 广告语言尽量使用主动词 • 可尝试将简约的深色作为主色调 • 提供金钱激励措施 Facebook广告案例3#：Dollar Shave Club 男士美容行业是一个市场价值达数十亿美元的行业 Facebook广告案例4#：Shopify Shopify 4月份发布在Facebook上的广告，非常引人注目，而且敏锐地揭示了业务发展的核心客户群体和目标市场。
1.8K50发布于 2018-04-09 - 来自专栏Python小屋
Python花式编程案例锦集（4）
本文涉及问题是小米笔试题，问题描述：有一个整数列表，要求调整元素顺序，把所有奇数都放到前面，偶数都放到后面。 参考代码： # 带有C味道的Python代码 def demo1(intList): odd = [] even = [] for item in intList: if item%2: odd.append(item) else: even.append(item) return odd+even # Pythonic代码 d
70460发布于 2018-04-16 - 来自专栏全栈程序员必看
java基础案例4-4学生和老师「建议收藏」
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151728.html原文链接：https://javaforall.cn
81120编辑于 2022-08-31 - 来自专栏Java小王子
Junit4单元测试案例
/*用于配置spring Boot中测试的环境*/ @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) @SpringApplicationConfiguration(classes
51300发布于 2021-10-07
腾讯云开发者
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