有关如何使用 web3.js 订阅的详细说明和代码示例，请参阅[使用 web3.js 订阅全局新的待处理交易](https://support.chainstack.com/hc/en-us/articles.../900003426246-Subscribing -to-global-new-pending-transactions "使用 web3.js 订阅全局新的待处理交易")。...以下是显示待处理交易信息的示例。...额外信息 Web3.js[14] 以太坊 JSON-RPC API[15] [检查以太坊节点本地池中的待处理和排队交易](https://support.chainstack.com/hc/en-us/...articles/900000820506-Checking-pending-and-queued-transactions-in-your-Ethereum -node-s-local-pool "检查以太坊节点本地池中的待处理和排队交易
我们将使用两个小型示例应用程序，Paymentprocessor Gateway和PaymentValidator。这些应用程序的代码可以在这里找到。...当用户单击提交按钮时，表单将提交给网关的API。API具有针对Kafka群集上的未确认事务主题的反应流，这个未确认事务的主题的另外一边消费者是PaymentValidator，监听要验证的传入消息。...然后，这些消息通过响应管道，验证方法将其打印到命令行。...，为paymentGateway类的doPayment方法创建一个Reactive流。...当没有消费者监听时，向主题发送消息没有多大意义，因此我们的第二个应用程序将使用一个反应管道来监听未确认的事务主题。
数据沉睡：日均几十TB级通行数据利用率不足，已经成为高速公路最庞大的数据资产，其商业价值未释放；。 服务滞后：传统客服无法解答复杂咨询，服务满意度很低,无法匹配目前智慧高速的发展。...→路段级节点→省级中心的三级聚合，降低通信压力，各节点本地训练模型，中心聚合参数，模型迭代周期缩短至7天。...技术实现： 实时数据输入：激光雷达车流密度、气象API、历史通行模式； DRL决策模型：基于DeepSeek-R1构建深度强化学习框架，动作空间为车道开关组合； V2X联动：通过路侧单元（RSU）向车载...还可以采用课程学习（Curriculum Learning）渐进式训练： 实施效果： 高峰时段通行能力获得显著提升； 事故响应速度缩短至1分钟或者秒级； 三、用户服务智能化升级 功能矩阵： 功能模块...技术方案 性能指标 智能客服 RAG+多轮对话引擎 回答准确率>95% 账单解释系统 结构化数据解析+可视化生成 用户咨询量↓40% 个性化推荐 用户画像+出行模式分析 增值服务转化率↑18% 代码示例
importos # 为 API 集成设置环境变量 os.environ["OPENAI_API_KEY"] ="your-openai-api-key" os.environ["...多智能体架构 这里将从一个简单的 ReAct 智能体开始，并在工作流中添加额外的步骤，模拟一个逼真的客户支持示例，展示人工介入、长期记忆和 LangGraph 预构建库。...对于 ReAct 智能体，将定义两种关键类型的节点： music_assistant 是 LLM 推理节点。它使用当前的对话历史和内存来决定下一个操作，可以是调用工具或生成响应，并更新状态。...通过组合这些节点，在多智能体工作流中实现了动态推理和操作。...此节点获取先前保存的用户偏好，为当前对话提供上下文，从而实现个性化响应。
，降低大量基础问题人工处理量；也可以赋能 SaaS 产品构建自动化助手，支持工单分类、数据报表解读、业务流程配置等高频场景，帮助用户节省重复操作时间，实现 AI 能力与业务流的深度结合。...第四步，打开预览链接向 DeepSeek R1 发送任意问题，即可看到响应非常快的流式输出。...此外，我们的服务是从边缘节点直达大模型，完全 Serverless 架构的 AI 接口，不需要 API key 即可免费调用。...// 在边缘函数中（示例路径：/functions/v1/chat/completions/index.js） export async function onRequestPost({ request...priority: 3 // 第三优先级 } ]; //...... } } EdgeOne Pages 的 DeepSeek R1 模板，为开发者提供了一个在边缘节点部署对话型
] = "你的OpenAI API密钥" 基础示例 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader # 加载文档...数据导入 LlamaIndex 支持多种数据源： PDF文档 Word文档 Markdown文件 网页内容 API数据 数据库 Discord消息 Google文档 Notion页面 Slack消息 示例...memory=ChatMemoryBuffer() # 添加对话记忆 ) # 进行对话 response = chat_engine.chat("你好，请介绍一下文档的主要内容") 3....基础工作流 from llama_index.core.workflow import WorkflowGraph # 创建工作流图 workflow = WorkflowGraph() # 添加节点...高级工作流特性 分支和循环 状态管理 并发执行 嵌套工作流 事件流处理 多模态应用 1.
/objs/srs -c conf/srs.conf 五、多协议推流与播放地址示例 协议 推流地址/播放地址 客户端支持 RTMP 推流 rtmp:///live/stream OBS、FFmpeg...编码 浏览器报错未连接成功 WebRTC 模块未启用 编译时加入 --with-webrtc，配置中开启 rtc ❗ 多协议共存冲突 HTTP-FLV 与 HLS 共用端口时注意 URL 路径区分...HTTP API、HTTP Server、WebRTC HTTP Hook 等端口不可重复 配置文件中端口复用示例（仅供参考）： http_api { enabled on; listen 1985...七、集群部署建议 对于高并发或跨地域直播服务，SRS 支持构建边缘集群架构： 主节点集中接收推流 边缘节点部署在靠近用户的区域，实现就近播放、低延迟访问 自定义调度策略：基于 DNS、负载均衡器或网关反向代理...八、配套工具与生态 工具 / 插件 用途 srs-benchmark 压力测试工具，评估推流/播放能力 flv.js H5 HTTP-FLV 播放器 srs-player SRS 官方 WebRTC
这个新的「实时 API」能够管理对话状态、实现短语端点（轮流检测）、提供双向音频流，并支持用户中断 LLM 的输出。...对话语音 API 需要： 管理多个用户和 LLM 轮次的对话状态； 确定用户何时结束对话（并期待 LLM 的响应）； 处理用户中断 LLM 输出； 用户语音的文本转录、函数调用和 LLM 上下文的操作对于许多用例也很重要...API 当前支持未压缩的 16 位、24khz 音频和压缩的 G.711 音频。 G.711 仅用于电话用例；与其他更现代的编解码器选项相比，音频质量相对较差。...延迟 人类希望在正常对话中得到快速响应，对话的响应时间为 500 毫秒是正常的，AI 长时间的停顿会让人感觉不自然。 所以如果你正在构建对话式 AI 应用程序，语音到语音的延迟大概是 800 毫秒。...流对于函数调用来说并不是很有用 —— 在调用函数之前，您需要完整的函数调用结构 —— 并且在使用 HTTP API 时，从流式响应块中组装函数调用数据一直是一个小麻烦。
密钥隔离+流量审计 智能对话工场：角色预设+知识库对接+多轮对话记忆七大核心功能解析1....智能模型超市支持主流AI模型全家桶：# 配置示例：同时接入多个AI服务OPENAI_API_KEY=sk-xxx,sk-yyy # 多个Key自动负载均衡GOOGLE_API_KEY=your_google_keyANTHROPIC_API_KEY...智能工作流引擎// 自定义输入模板示例const DEFAULT_INPUT_TEMPLATE = `你是一位{角色}专家，请用{语言}以{风格}风格回答：{用户问题}`6....智能扩展接口# 自定义模型接入示例CUSTOM_MODELS="+llama2,-gpt-3.5,my_model@Azure=生产环境"三、技术架构解析模块技术栈核心优势前端框架Next.js + React...AI应用构建平台 特色：插件市场/工作流设计地址：https://github.com/lobehub/lobe-chatOpenAssistant：开源对话数据集 特色：多语言支持/社区驱动地址：https
通过详细的代码示例和技术分析，读者将深入理解智能体的工作原理，掌握从基础工作流到高级记忆系统的完整实现方法，为构建下一代智能应用奠定坚实的技术基础。...() import os os.environ['GROQ_API_KEY'] = os.getenv("GROQ_API_KEY") # 初始化语言模型 model = ChatGroq...在当前配置下，智能体直接返回工具的原始输出，未对结果进行进一步的处理或重新表述。这意味着最终响应可能缺乏大型语言模型的额外上下文分析或内容总结。...通过建立从工具节点到 LLM 节点的连接，系统允许大型语言模型处理工具返回的结果，从而生成更具上下文相关性和可读性的响应，而非简单重复工具的原始输出。...对于实际的多轮对话应用，记忆功能是必不可少的技术要求，它使智能体能够维持上下文连续性，回溯历史信息，并构建连贯的对话体验。 LangGraph 通过检查点机制提供了内置的记忆支持。
EdgeOne Pages 的 DeepSeek R1 模版无需复杂配置，一键部署即可快速上线对话型 AI 类网站。...第四步，打开预览链接向 DeepSeek R1 发送任意问题，即可看到响应非常快的流式输出。...此外，我们的服务是从边缘节点直达大模型，完全 Serverless 架构的 AI 接口，不需要 API key 即可免费调用。...// 在边缘函数中（示例路径：/functions/v1/chat/completions/index.js） export async function onRequestPost({ request...priority: 3 // 第三优先级 } ]; //...... } } EdgeOne Pages 的 DeepSeek R1 模板，为开发者提供了一个在边缘节点部署对话型
Chrome 120 带来了这个问题的解决方案 —— CloseWatcher，这是一个新的 API，可以用于直接监听和响应关闭请求。...它还升级了 和 popover=""，让他们能使用新的 Close Watcher API ，从而能响应 Android 的返回按钮。...此外，API还有一种进阶用法，允许开发者请求关闭确认。这在一些情况下非常有用，比如，如果一个对话框包含了未保存的数据，用户可能不小心关闭了它，并且可能会丢失数据。...在这种情况下，开发者可以使用 API 的 oncancel 事件，来阻止默认的关闭行为，并弹出一个确认对话框，让用户确认是否真的要关闭。...const userConfirmed = confirm('你有未保存的数据，是否真的要关闭？')
Atomikos是一个轻量级的分布式事务管理器，实现了Java Transaction API (JTA)规范，可以很方便的和Spring Boot集成，支持微服务场景下跨节点的全局事务。...本文为一个微服务的示例应用，通过引入Atomikos增加全局事务能力。 示例代码可以在这里查看。 用户访问Business服务，它通过RPC调用分别调用Order和Storage创建订单和减库存。...示例应用atomkos-sample的结构如下： api：定义了服务接口OrderService和StorageService order-service：OrderService的具体实现 storage-service...5.0.6 transactions-remoting支持jaxrs，Spring Remoting和Spring rest等几种RPC...return super.decorateOutputStream(request, response, os); } 两阶段提交过程 在处理RPC调用的响应时，Atomikos会将参与到全局事务的远程节点注册为
如果使用了最大数量的用户后，目标未实现，lr通过重新计算target number of hits, transactions, or pages per Vuser来尝试再次实现定义的目标并同时运行最大数量的...如果你的场景不能实现你定义的最大事务响应时间，说明你的服务器还有能力接纳定义的虚拟用户的最大数量。...如果使用了一部分Vuser，就达到了定义的响应时间或者lr提示如果使用了最多数量的虚拟用时将要超过最大响应时间，那么你应该考虑改造你应用或者更新服务器软件和硬件。....4) 关注每秒事务数(Transactions per Second )、事务响应时间(Transaction Response Time）： 1、为了实现一个每秒事务数或事务反应时间，脚本必须包含事务...Start > Program Files > LoadRunner > Applications >Controller，在主控制条上点击 New Scenario按钮 . 2、在New Scenario对话框中
这个函数定义在api.js文件中（假设存在），它的作用是封装与DeepSeek API通信的细节，使得在前端代码中可以方便地调用。.../api.js';（二）构建请求Payload在与DeepSeek API交互的过程中，需要构建一个符合API要求的请求Payload。...stream字段表示是否以流的方式获取回复，这在处理较长或实时的回复时很有用。...这个函数在api.js文件中定义，以下是一个简单的示例（实际实现可能需要根据API的具体要求进行调整）：// api.js文件中的示例代码export async function sendMessageToOllama...将构建好的Payload通过body字段以JSON字符串的形式发送给API。检查响应状态码，如果请求失败则抛出错误。解析响应数据并返回。
选择单Agent（对话流程模式） 。 创建对话流程 这一步只需要点击添加对话流，其他的都不用设置 。...节点就那么几个，最多10分钟，搞定！！核心的逻辑流程说完，你应该也创建好了对话流，进入了搭建页面 ，那就让我们一起开始搭建节点吧！...用户提示词： 用户输入信息：{{input1}} 网页检索信息：{{input2}} 对话流收尾工作 最后设置结束节点，配置参数值，开启流式输出，选择参数名output为回答内容，收工！！！...简单测试： 对话流测试 例如： 2025 年 ai 最火的话题有哪些，并讲述内容 deepseek 为什么对美国冲击很大 发布对话流 家人们，别漏啦！...得在右上角发布对话流，只有发出去的，咱的智能体才能“抄作业”！ 智能体引用对话流： 把刚发出去的对话流，一股脑儿塞进智能体，然后大摇大摆送到商店上架啦！
load_metaverse_ai("TencentCloud-MetaEngine") return ai_model.generate(prompt, resolution="8K") 用户体验重构：数字人对话响应延迟降至...-->|通过| D[自动绑定物理引擎] C -->|拒绝| E[返回语义修正建议] 智能体训练：使用TI-Platform预训练数字人基模型（支持多语种/方言）接入RLHF（人类反馈强化学习）优化对话策略...无冲突复制数据类型）保障状态同步⚡️ 效能革命：AI辅助开发的全链路实践智能编码助手实测：从Prompt到可运行代码 在元宇宙场景开发中，60%的界面逻辑可通过自然语言描述生成：# 腾讯云AI代码生成API...API调优指南Prompt工程黄金法则：四要素结构：[对象][动作][约束条件][预期效果]示例对比：undefined❌ 差："做一个能动的模型"undefined✅ 优："生成通过滑块控制机械臂旋转角度的...} B -->|缓存命中| C[返回本地渲染结果] B -->|缓存未命中| D[启动云端渲染] D --> E[生成低碳标识] --> F[用户终端] 开发者绿色实践工具箱碳足迹监控SDK：#
如果使用了最大数量的用户后，目标未实现，lr通过重新计算target number of hits, transactions, or pages per Vuser来尝试再次实现定义的目标并同时运行最大数量的...如果你的场景不能实现你定义的最大事务响应时间，说明你的服务器还有能力接纳定义的虚拟用户的最大数量。...如果使用了一部分Vuser，就达到了定义的响应时间或者lr提示如果使用了最多数量的虚拟用时将要超过最大响应时间，那么你应该考虑改造你应用或者更新服务器软件和硬件。....4) 关注每秒事务数(Transactions per Second )、事务响应时间(Transaction Response Time）： 1、为了实现一个每秒事务数或事务反应时间，脚本必须包含事务...d) 为场景定义目标 在场景目标Scenario Goal界面上,点击Edit Scenario Goal按钮，在打开对话框中定义场景应该达到的目标。 ? ?
或"Comingsoon" -硬编码的API密钥、密码或令牌 -Console.log、print()或debug语句 -注释掉的代码块 **代码质量问题：** -API调用中缺少错误处理 -未使用的导入或变量...我将创建四个处理开发工作流核心领域的不同专家。...-查找真实的GitHub示例和使用模式 -包括版本兼容性信息 -如果升级，提及破坏性更改 **输出格式：** [具体格式要求] 测试研究助手 测试询问新技术： "研究Next.js 15的新功能并解释相对于...研究助手提供了： 新功能的清晰总结 更改的实用示例 迁移考虑 潜在的破坏性更改 官方文档链接 五、你的编程军团已经就绪 现在我有四个专业代理为我工作： 前端UI专家 - 完全按照我的喜好构建组件 API...想象这样的工作流： 研究助手调研新技术方案 API架构师设计后端架构 前端专家构建用户界面 代码审查器确保质量 生产验证器做最后检查 这不再是简单的AI辅助编程，这是拥有一个完整的虚拟开发团队。
先说实验结论： 在简单场景（如官方示例的提示库）下，使用系统提示词和用户提示词的效果相同。 在较为复杂的场景（如官方应用联网搜索提示词）下，使用用户提示词比系统提示词效果更好。...（temperature 设置为 1），待分类的文字内容为官方示例中的内容，预期结果为分类至 科技。...优先提供信息完整、最相关的列举项；如非必要，不要主动告诉用户搜索结果未提供的内容。...优先提供信息完整、最相关的列举项；如非必要，不要主动告诉用户搜索结果未提供的内容。...用 vLLM 在多节点多卡上部署 Qwen2.5 以及进行推理
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