GitHub 仓库: https://github.com/caozhaoqi/jd_agent 摘要：在 AI Agent 开发中，如何平衡大模型的生成质量与接口的响应速度？本文将详细拆解 jd_agent 项目。这是一个基于岗位描述（

准备阶段：项目结构 首先，在您的服务器上创建一个项目文件夹，结构如下： 1234567891011121314mysql_cluster/├── docker-compose.yml├── proxysql/│ └── proxys

使用Devpi与Nginx构建高可用PyPI镜像源 前言：为什么你的pip install又超时了？ 对于每一位Python开发者来说，pip install 无疑是最常用的命令之一。然而，团队开发中，我们常常会遇到这些痛点： 速度瓶颈：

基础环境 1.1 更新系统软件包列表 首先，连接到您的服务器，然后运行以下命令来更新系统的软件包索引： 1sudo apt-get update -y d 1.2 安装 Docker 的依赖项 接下来，安装一些必要的软件包，以允许 apt

PyAV用于视频剪辑处理 PyAV是FFmpeg库的Pythonic绑定。它允许你直接在Python代码中，以一种极其精细和高效的方式访问FFmpeg的内部功能。这意味着： 内存操作：直接在内存中处理视频帧和音频样本，无需创建大量临时

实现流程框架 无论使用哪种技术，一个完整的数字水印系统通常都包括两个基本过程： 水印嵌入 (Watermark Embedding)： 输入：原始载体（如图片A）、水印信息（如字符串"ID:123"或一个Logo图

简介 一、Tailscale 到底是什么？ 你可以把它理解成一个**“为你所有设备打造的、私人的、加密的虚拟局域网”**。 传统的VPN：像是在你家（局域网）和公司（另一个局域网）之间挖了一条秘密隧道。 Tailscale：更像是给你的每

整体架构 这个架构的核心思想是：MinIO 作为对象存储的“前端”，而你的 NAS 仍然是数据的“后端”物理存储。 用户和应用程序只与 MinIO 交互，完全不需要关心文件具体存放在 NAS 的哪个物理路径下。 方案优点 协议现代化：将传

在视频处理领域，场景检测（Scene Detection）或称镜头分割（Shot Boundary Detection）是一项基础且关键的任务，广泛应用于视频索引、自动剪辑、内容摘要等场景。 1. 技术可行性分析 (Feasibilit

TransNet V2 模型介绍 目标： TransNet V2 的目标是创建一个快速且准确的镜头边界检测（Shot Boundary Detection, SBD）模型。它能够识别视频中的两种主要类型的镜头切换： 硬切 (Hard C