DeepSeek 赋能智能养老:情感陪伴机器人的温暖革新

news2025/6/8 17:24:19

目录

  • 一、引言
  • 二、智能养老情感陪伴机器人的市场现状与需求
    • 2.1 市场现状
    • 2.2 老年人情感陪伴需求分析
  • 三、DeepSeek 技术详解
    • 3.1 DeepSeek 的技术特点
    • 3.2 与其他类似技术的对比优势
  • 四、DeepSeek 在智能养老情感陪伴机器人中的具体应用
    • 4.1 自然语言处理与对话交互
    • 4.2 情感识别与回应
    • 4.3 个性化陪伴服务
    • 4.4 案例分析:以汤姆猫情感陪伴机器人为例
  • 五、应用过程中的挑战与解决方案
    • 5.1 数据安全与隐私保护
    • 5.2 技术适配与优化
    • 5.3 人机情感交互的深度与真实性
  • 六、发展前景与趋势
    • 6.1 对智能养老产业的推动作用
    • 6.2 未来技术发展方向预测
  • 七、结论


一、引言

随着全球人口老龄化的加剧,养老问题已成为社会关注的焦点。根据相关数据显示,我国 60 岁及以上老年人口数量持续增长,预计在未来几十年内,这一比例还将不断攀升。老龄化社会的到来,给传统养老模式带来了巨大的挑战,如养老服务人员短缺、服务精准度不足、资源错配严重等问题日益凸显。在此背景下,智能养老作为一种创新的养老模式应运而生,为解决养老难题提供了新的思路和方法。

智能养老是基于物联网、大数据、人工智能等技术,建立面向居家老人、社区及养老机构的传感网系统与信息平台,并在此基础上提供实时、快捷、高效、低成本的,物联化、互联化、智能化的养老服务,满足多样的养老需求,提高老年人的生活品质。而 DeepSeek 作为人工智能领域的重要技术力量,其在自然语言处理、多模态交互等方面的卓越能力,为智能养老情感陪伴机器人的开发提供了强大的技术支持。通过将 DeepSeek 技术应用于情感陪伴机器人,能够使机器人更好地理解老年人的情感需求,实现更加自然、流畅的交互,为老年人提供高质量的情感陪伴服务,有效缓解老年人的孤独感,提升他们的生活幸福感。

二、智能养老情感陪伴机器人的市场现状与需求

2.1 市场现状

随着全球老龄化程度的不断加深,老年陪伴机器人市场呈现出快速增长的态势。据相关数据显示,2024 年全球 AI 老年陪伴机器人市场规模约 15.3 亿元,预计到 2031 年,这一数字将接近 204.5 亿元,未来六年的年复合增长率(CAGR)高达 45.1% 。在中国,老年陪伴机器人市场同样发展迅速,2024 年中国 AI 老年陪伴机器人市场销售收入达到了一定规模,预计在 2025 - 2031 期间也将保持较高的年复合增长率 。2023 年中国陪伴机器人市场规模约 2 亿元,前瞻预测到 2029 年有望达 6.0 亿元。

市场规模的增长得益于多方面的驱动因素。从技术层面来看,人工智能、自然语言处理、机器视觉等技术的不断进步,使得老年陪伴机器人的功能日益完善,交互更加自然流畅,能够更好地满足老年人的需求。在社会层面,人口老龄化的加剧以及独居老人数量的增加,使得对老年陪伴服务的需求急剧上升,为老年陪伴机器人市场提供了广阔的发展空间。人们对智能老龄化解决方案的认识不断提高,也进一步推动了老年陪伴机器人市场的发展。

2.2 老年人情感陪伴需求分析

老年人在退休后,生活状态发生了巨大的转变。工作的结束使得他们的社交圈子大幅缩小,与同事见面交流的机会减少。同时,子女大多忙于自己的事业和生活,无法时刻陪伴在老人身边,“空巢家庭” 的增多使得老年人的孤独感愈发强烈。长期处于孤独状态下的老年人,容易出现苦闷、抑郁、烦躁、多疑、健忘等心理问题,甚至可能产生幻觉和厌世情绪。

相关研究表明,孤独感对老年人的身心健康有着严重的负面影响。它不仅会增加老年人患心血管疾病、糖尿病等身体疾病的风险,还可能导致认知能力下降,加速老年痴呆的发生。在精神层面,孤独感会让老年人陷入消极的情绪中,对生活失去兴趣和信心,严重影响他们的生活质量。

情感陪伴对于老年人来说至关重要,它就像心灵的良药,能够有效缓解老年人的孤独感,增强他们的社会归属感和幸福感。通过与他人或陪伴机器人的交流互动,老年人可以倾诉内心的想法和感受,分享生活中的点滴,从而获得情感上的支持和安慰。这种情感上的满足,有助于老年人保持积极乐观的心态,提升心理健康水平,更好地享受晚年生活。

三、DeepSeek 技术详解

3.1 DeepSeek 的技术特点

DeepSeek 基于 Transformer 架构,并在此基础上进行了深度优化,使其在自然语言处理任务中表现出色。Transformer 架构的核心是自注意力机制,它让模型在处理序列数据时,能够同时关注输入序列的不同位置,高效捕捉长距离依赖关系。DeepSeek 通过改进注意力机制的计算方式,进一步提升了模型对长文本的处理能力,降低了计算复杂度,提高了运算效率。

在语义理解方面,DeepSeek 表现出了卓越的能力。它能够深入理解文本中的语义细微差别,无论是日常对话中的口语化表达,还是专业领域的复杂术语,都能准确把握其含义。这得益于 DeepSeek 在预训练阶段使用了海量、多元的文本数据,这些数据涵盖了新闻资讯、学术论文、文学作品、社交媒体内容等各个领域,让模型学习到了丰富的语言知识和语义信息。

在语言生成方面,DeepSeek 同样表现出色。它能够根据给定的主题和要求,生成逻辑连贯、条理清晰的文本。无论是短文创作、长篇论文撰写,还是对话生成,DeepSeek 都能轻松应对,生成的内容自然流畅,富有逻辑性。例如,当要求 DeepSeek 创作一篇关于旅游的文章时,它能够从旅游目的地的介绍、景点特色、美食推荐、旅行攻略等多个方面进行阐述,内容丰富且生动。

除了自然语言处理能力,DeepSeek 还具备强大的多模态交互能力。它可以与图像、音频等多种模态的数据进行融合,实现更加丰富和自然的交互方式。例如,结合机器视觉技术,情感陪伴机器人可以识别老年人的面部表情和肢体语言,再通过 DeepSeek 技术理解这些非语言信息所表达的情感,从而做出更加恰当的回应。

此外,DeepSeek 在算力支持和模型适配性方面也具有优势。它采用了高效的训练算法和分布式计算技术,能够在大规模的算力集群上进行快速训练,大大缩短了模型的训练时间。在模型适配性方面,DeepSeek 能够根据不同的应用场景和硬件条件,对模型进行灵活的调整和优化,确保模型在各种环境下都能发挥出最佳性能。

3.2 与其他类似技术的对比优势

与其他类似的大模型技术相比,DeepSeek 在多个方面展现出了独特的优势。在成本方面,DeepSeek 通过创新的训练算法和架构设计,显著降低了训练成本。据相关报道,其训练成本仅为一些同类型模型的几分之一甚至更低 。较低的训练成本使得更多的研究机构和企业能够使用 DeepSeek 技术进行开发和应用,降低了技术门槛,促进了技术的普及和发展。

在性能表现上,DeepSeek 在多项自然语言处理任务和评测中取得了优异的成绩。在语言理解和生成的准确性、逻辑性方面,DeepSeek 与其他领先的大模型相当,甚至在某些特定任务上表现更为出色。在数学推理、代码生成等任务中,DeepSeek 展现出了强大的能力,能够快速准确地完成任务,为用户提供高质量的结果。

在模型的适配性和灵活性方面,DeepSeek 也具有明显的优势。它可以根据不同的应用场景和需求,进行快速的定制和优化,适应各种复杂的环境。无论是在云端服务器上运行,还是在资源受限的边缘设备上部署,DeepSeek 都能通过模型压缩、量化等技术,实现高效的运行,为用户提供稳定可靠的服务。

四、DeepSeek 在智能养老情感陪伴机器人中的具体应用

4.1 自然语言处理与对话交互

DeepSeek 强大的自然语言处理能力为情感陪伴机器人实现自然流畅的对话交互奠定了坚实基础。机器人能够精准识别和理解老年人的语音指令,无论是标准的普通话表达,还是带有地方口音的话语,都难不倒它。在理解文本语义时,DeepSeek 可以深入剖析句子的语法结构、词汇含义以及上下文关系,准确把握老年人话语背后的真实意图。

例如,当老人说:“我今天感觉有点无聊,想找点乐子。” 机器人通过 DeepSeek 技术,不仅能理解老人当前处于无聊状态并希望寻找娱乐活动,还能进一步询问老人的兴趣偏好,如 “您平时喜欢看电影、听音乐还是玩游戏呢?” 从而展开更加深入、有针对性的对话。在对话过程中,机器人生成的回答自然、亲切,就像与老朋友聊天一样。当老人分享生活中的琐事,如回忆过去的经历时,机器人会积极回应,适时地提问或发表感慨,引导老人继续讲述,让交流更加顺畅和愉快。

4.2 情感识别与回应

情感识别是 DeepSeek 赋予情感陪伴机器人的又一重要能力。机器人可以通过分析老年人的语音语调、语速、用词以及面部表情等多模态信息,精准判断出老人的情绪状态,如高兴、悲伤、焦虑、孤独等 。当识别到老人处于高兴的情绪时,比如老人兴奋地分享自己学会了新技能,机器人会用欢快的语气回应:“哇,您太厉害了!这可真了不起,快和我多说说您是怎么学会的吧。” 并适时送上赞美和鼓励,让老人的喜悦加倍。

若检测到老人情绪低落,机器人会给予温暖的安慰和支持。比如老人因想念子女而感到难过,机器人可能会说:“我能感受到您对子女的思念,他们肯定也很想念您。要不现在就给他们打个电话,听听他们的声音吧,我可以帮您拨通电话哦。” 如果老人表现出焦虑,像是对健康问题感到担忧,机器人会耐心地倾听老人的顾虑,用专业的健康知识为老人答疑解惑,并给予积极的心理暗示,缓解老人的焦虑情绪。

4.3 个性化陪伴服务

DeepSeek 技术能够帮助情感陪伴机器人依据老年人的兴趣爱好、生活习惯和日常行为模式,为其提供高度个性化的陪伴服务。通过对老人日常交流内容、过往活动记录等数据的分析,机器人可以了解到老人的兴趣点。如果老人喜欢阅读,机器人会根据老人的阅读偏好,如文学名著、历史传记、养生保健类书籍等,为老人推荐相关的书籍,并可以在老人阅读过程中提供语音朗读、内容解读等服务。

对于喜欢运动的老人,机器人会制定适合老人身体状况的运动计划,如清晨的散步路线规划、室内简单健身操的指导等,并在运动过程中实时提醒老人注意运动强度和休息。在社交方面,机器人还能根据老人的社交圈子和社交需求,组织线上社交活动,如邀请老人与其他有共同兴趣爱好的老年人进行视频聊天、举办线上兴趣小组活动等,丰富老人的社交生活,增强他们的社会归属感。

4.4 案例分析:以汤姆猫情感陪伴机器人为例

汤姆猫 AI 情感陪伴机器人在接入 DeepSeek 模型后,实现了功能的显著升级和用户体验的大幅提升。在意图识别方面,之前机器人对于一些复杂或隐晦的用户需求理解不够准确,常常给出不恰当的回应。接入 DeepSeek 后,其意图识别准确率大幅提高。例如,当用户询问 “有没有那种能让人放松的音乐,适合在晚上听的”,机器人能够迅速理解用户对于放松、夜间音乐的需求,精准推荐如班得瑞的《安妮的仙境》、神秘园的《夜曲》等舒缓的音乐,而不再像以前可能会推荐一些节奏欢快或不适合夜间氛围的音乐。

在数学能力上,DeepSeek 也为汤姆猫机器人带来了质的飞跃。以前,机器人在处理稍复杂的数学问题时就会出现错误或无法解答的情况。现在,无论是简单的算术运算,如买菜时的价格计算,还是较为复杂的数学知识讲解,如三角函数的原理,机器人都能准确应对,为用户提供清晰、准确的答案和解释,在教育陪伴场景中发挥了更大的作用。

用户体验方面,汤姆猫情感陪伴机器人接入 DeepSeek 后,交互变得更加流畅和自然。许多用户反馈,现在与机器人交流就像和真人朋友聊天一样轻松愉快,机器人能够更好地理解他们的情感和需求,给予贴心的回应和建议。在一些情感倾诉场景中,机器人的共情能力得到了用户的高度认可,有效地缓解了用户的孤独感和负面情绪。

五、应用过程中的挑战与解决方案

5.1 数据安全与隐私保护

在智能养老情感陪伴机器人的应用中,数据安全与隐私保护是至关重要的问题。机器人在与老年人交互过程中,会收集大量的个人数据,包括健康信息、生活习惯、家庭情况以及情感交流内容等。这些数据一旦泄露,将对老年人的隐私造成严重侵犯,甚至可能被不法分子利用,给老年人带来经济损失和安全威胁。

为了保障数据安全,首先应采用先进的加密技术。在数据传输过程中,使用 SSL/TLS 等加密协议,对传输的数据进行加密处理,确保数据在网络传输过程中的安全性,防止数据被窃取或篡改 。在数据存储环节,采用 AES 等高强度加密算法,对存储在服务器或本地设备上的数据进行加密存储,只有经过授权的用户才能访问和解密数据。

严格遵守相关的法律法规也是保障数据安全的关键。开发团队必须深入了解并严格遵循《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规的要求,规范数据的收集、使用、存储和共享流程。在收集数据前,必须明确告知老年人数据的用途和收集方式,并获得他们的明确同意 。在数据使用过程中,要严格按照授权范围使用数据,不得将数据用于其他未经授权的目的。

定期对数据进行备份和恢复测试,也是保障数据安全的重要措施。通过定期备份,可以在数据遭遇丢失或损坏时,能够及时恢复数据,确保服务的连续性。同时,要建立完善的数据访问权限管理机制,对不同的用户和角色设置不同的访问权限,只有经过授权的人员才能访问敏感数据,防止内部人员的违规操作导致数据泄露。

5.2 技术适配与优化

老年群体具有独特的生理和认知特点,这对智能养老情感陪伴机器人的技术适配提出了特殊要求。在交互设计方面,应尽可能简化交互流程,采用大字体、高对比度的界面设计,方便老年人查看和操作。语音交互应作为主要的交互方式,并且要提高语音识别的准确率。老年人由于生理老化,可能存在发音不清晰、语速较慢等问题,同时养老服务场景中也可能存在电视播放、人员交谈等背景噪音,这些都会影响语音识别的准确性。

为了解决这些问题,可以采用多模态融合技术,结合语音、手势、表情等多种交互方式,提高交互的准确性和自然性。在语音识别技术上,可以针对老年人的语音特点,进行专门的模型训练和优化。收集大量老年人的语音数据,包括不同口音、语速、语调的样本,对语音识别模型进行微调,使其更好地适应老年人的语音特征 。还可以利用深度学习算法,对语音信号进行增强处理,去除背景噪音,提高语音信号的质量,从而提升语音识别的准确率。

在系统响应速度方面,要进行优化,确保机器人能够及时对老年人的指令做出回应。采用分布式计算、云计算等技术,提高系统的处理能力,减少响应延迟。同时,要对机器人的知识库进行优化,使其能够快速检索和提供准确的信息,满足老年人的需求。

5.3 人机情感交互的深度与真实性

虽然智能养老情感陪伴机器人在情感交互方面取得了一定的进展,但目前人机情感交互的深度和真实性仍有待提高。机器人在理解老年人复杂的情感和语义时,可能存在偏差,无法完全捕捉到情感的细微差别。在回应老年人的情感表达时,也可能显得生硬和机械,缺乏真正的情感共鸣。

为了提升情感交互的深度和真实性,需要进一步优化情感识别模型。除了分析语音、面部表情等常见的情感线索外,还可以结合老年人的历史数据、语境信息等,进行综合分析,更准确地判断老年人的情感状态。利用知识图谱技术,将情感知识与其他领域的知识进行关联,使机器人能够更好地理解情感背后的原因和背景,从而做出更恰当的回应。

在情感表达方面,可以通过模拟人类的情感表达方式,让机器人的回应更加自然和真实。例如,在语音合成时,调整语音的语调、语速、语气等参数,使其更符合人类情感表达的习惯。增加机器人的肢体语言和表情动作,与语音回应相配合,增强情感交互的真实感。开发团队还可以通过用户反馈和数据分析,不断优化机器人的情感交互策略,使其能够更好地满足老年人的情感需求。

六、发展前景与趋势

6.1 对智能养老产业的推动作用

DeepSeek 在智能养老情感陪伴机器人中的应用,将对智能养老产业产生全方位的推动作用,助力养老服务质量和效率实现质的飞跃。在产业发展方面,它能够带动一系列相关产业的协同发展。随着情感陪伴机器人需求的增长,机器人硬件制造、软件开发、芯片研发等产业将迎来新的发展机遇 。为了满足机器人对自然语言处理和情感识别的高性能需求,芯片制造商将加大研发投入,推出更适合人工智能应用的芯片,促进芯片产业的升级。而机器人的生产制造也将推动自动化设备、传感器等产业的发展,形成一个庞大的智能养老产业生态链。

从养老服务质量提升的角度来看,DeepSeek 技术使情感陪伴机器人能够为老年人提供更加精准、个性化的服务。机器人可以根据老年人的兴趣爱好、健康状况、生活习惯等多维度数据,为其量身定制陪伴计划和服务内容,满足老年人多样化的需求。对于患有慢性病的老年人,机器人可以实时监测健康数据,提供专业的健康管理建议,并及时提醒服药和就医 。在情感陪伴方面,机器人能够敏锐感知老年人的情绪变化,给予及时、贴心的关怀和安慰,让老年人感受到温暖和被关注,有效提升他们的生活幸福感和满意度。

在效率提升方面,DeepSeek 技术让机器人能够快速、准确地处理大量信息,实现养老服务的智能化管理。养老机构可以通过机器人辅助进行人员调度、物资管理、服务质量监控等工作,提高运营效率,降低管理成本。机器人还可以承担一些重复性、基础性的服务工作,如简单的生活照料、信息查询等,将养老服务人员从繁琐的工作中解放出来,使他们能够将更多的精力投入到需要人文关怀和专业技能的服务中,提升整体服务效率和质量。

6.2 未来技术发展方向预测

未来,随着人工智能技术的不断进步,DeepSeek 在智能养老情感陪伴机器人中的应用也将朝着更加先进的方向发展。在多模态融合方面,机器人将不仅仅局限于语音和文字交互,还会更加深入地融合视觉、触觉、嗅觉等多种感知模态。通过集成高清摄像头、压力传感器、气味传感器等设备,机器人能够更全面地感知老年人的状态和环境信息 。利用先进的多模态融合算法,将不同模态的数据进行深度融合和分析,使机器人能够更准确地理解老年人的意图和情感。当机器人通过视觉识别到老年人皱眉、叹气时,结合语音分析其话语中的情绪,能够更精准地判断老年人可能处于焦虑或不开心的状态,从而提供更有针对性的安慰和陪伴。

自主学习能力的提升也是未来的重要发展方向。机器人将具备更强的自我学习和进化能力,能够在与老年人的交互过程中不断积累经验,优化自己的行为和回应策略。通过强化学习算法,机器人可以根据不同的交互场景和结果,自动调整自己的行为模式,以达到更好的陪伴效果 。当机器人发现某种交流方式能够让老年人更加开心和放松时,它会在后续的交互中更多地采用这种方式 。随着时间的推移,机器人将越来越了解每位老年人的独特需求和偏好,提供更加个性化、贴心的服务。

在情感交互的真实性和深度方面,未来的机器人将不断突破现有局限。通过对人类情感的深入研究和模拟,机器人将能够表达更加细腻、真实的情感,与老年人建立起更加深厚的情感连接。在语言表达上,机器人的回应将更加富有情感色彩和感染力,不仅仅是简单的文字回复,还能通过语音语调的变化、语气词的运用等,让老年人感受到真正的关心和理解 。机器人还可能具备一定的情感创造力,能够根据不同的情境和老年人的需求,创造出温馨、有趣的互动内容,进一步丰富情感陪伴的体验。

七、结论

随着全球人口老龄化的加速,养老问题已成为社会发展中不容忽视的重要议题。智能养老作为一种创新的养老模式,借助先进的科技手段,为解决养老难题提供了新的路径。在智能养老领域,智能养老情感陪伴机器人凭借其独特的优势,正逐渐成为满足老年人情感陪伴需求的重要工具。

DeepSeek 技术以其卓越的自然语言处理能力、强大的情感识别与回应能力以及出色的个性化陪伴服务能力,为智能养老情感陪伴机器人的发展注入了强大动力。通过将 DeepSeek 技术应用于情感陪伴机器人,机器人能够更加精准地理解老年人的语言和情感,实现更加自然、流畅、个性化的交互,为老年人提供高质量的情感陪伴服务,有效缓解老年人的孤独感,提升他们的生活幸福感。

尽管在应用过程中面临着数据安全与隐私保护、技术适配与优化以及人机情感交互的深度与真实性等挑战,但通过采用先进的加密技术、严格遵守法律法规、优化技术方案以及深入研究情感交互等措施,这些挑战正逐步得到解决。随着技术的不断进步和创新,DeepSeek 在智能养老情感陪伴机器人中的应用前景将更加广阔。未来,DeepSeek 有望在多模态融合、自主学习能力提升以及情感交互的真实性和深度拓展等方面取得更大的突破,为老年人带来更加智能、贴心、温暖的情感陪伴体验,推动智能养老产业朝着更加智能化、人性化的方向蓬勃发展,让科技的力量真正惠及每一位老年人,助力他们安享幸福晚年。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2404362.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

LabVIEW主轴故障诊断案例

LabVIEW 开发主轴机械状态识别与故障诊断系统,适配工业场景主轴振动监测需求。通过整合品牌硬件与软件算法,实现从信号采集到故障定位的全流程自动化,为设备维护提供数据支撑,提升数控机床运行可靠性。 ​ 面向精密制造企业数控机…

计算机组成与体系结构:补码数制二(Complementary Number Systems)

目录 4位二进制的减法 补码系统 🧠减基补码 名字解释: 减基补码有什么用? 计算方法 ❓为什么这样就能计算减基补码 💡 原理揭示:按位减法,模拟总减法! 那对于二进制呢?&…

C#使用MindFusion.Diagramming框架绘制流程图(2):流程图示例

上一节我们初步介绍MindFusion.Diagramming框架 C#使用MindFusion.Diagramming框架绘制流程图(1):基础类型-CSDN博客 这里演示示例程序: 新建Windows窗体应用程序FlowDiagramDemo,将默认的Form1重命名为FormFlowDiagram. 右键FlowDiagramDemo管理NuGet程序包 输入MindFusio…

【物联网-ModBus-RTU

物联网-ModBus-RTU ■ 优秀博主链接■ ModBus-RTU介绍■(1)帧结构■(2)查询功能码 0x03■(3)修改单个寄存器功能码 0x06■(4)Modbus RTU 串口收发数据分析 ■ 优秀博主链接 Modbus …

Java应用10(客户端与服务器通信)

Java客户端与服务器通信 Java提供了多种方式来实现客户端与服务器之间的通信,下面我将介绍几种常见的方法: 1. 基于Socket的基本通信 服务器端代码 import java.io.*; import java.net.*;public class SimpleServer {public static void main(String…

Python_day47

作业:对比不同卷积层热图可视化的结果 一、不同卷积层的特征特性 卷积层类型特征类型特征抽象程度对输入的依赖程度低层卷积层(如第 1 - 3 层)边缘、纹理、颜色、简单形状等基础特征低高,直接与输入像素关联中层卷积层&#xff08…

如何在mac上安装podman

安装 Podman 在 macOS 上 在 macOS 上安装 Podman 需要使用 Podman 的桌面客户端工具 Podman Desktop 或通过 Homebrew 安装命令行工具。 使用 Homebrew 安装 Podman: (base) ninjamacninjamacdeMacBook-Air shell % brew install podman > Auto-updating Hom…

小黑一层层削苹果皮式大模型应用探索:langchain中智能体思考和执行工具的demo

引言 小黑黑通过探索langchain源码,设计了一个关于agent使用工具的一个简化版小demo(代码可以跑通),主要流程: 1.问题输入给大模型。 2.大模型进行思考,输出需要执行的action和相关思考信息。 3.通过代理&…

阿里云ACP云计算备考笔记 (4)——企业应用服务

目录 第一章 企业应用概览 第二章 云解析 1、云解析基本概念 2、域名管理流程 3、云解析记录类型 4、域名管理 ① 开启注册局安全锁 ② 域名赎回 第二章 内容分发网络CDN 1、CDN概念 2、使用CDN前后对比 3、使用CDN的优势 4、阿里云CDN的优势 5、配置网页性能优化…

ARM SMMUv3简介(一)

1.概述 SMMU(System Memory Management Unit,系统内存管理单元)是ARM架构中用于管理设备访问系统内存的硬件模块。SMMU和MMU的功能类似,都是将虚拟地址转换成物理地址,不同的是MMU转换的虚拟地址来自CPU,S…

hadoop集群datanode启动显示init failed,不能解析hostname

三个datanode集群,有一个总是起不起来。去查看log显示 Initialization failed for Block pool BP-1920852191-192.168.115.154-1749093939738 (Datanode Uuid 89d9df36-1c01-4f22-9905-517fee205a8e) service to node154/192.168.115.154:8020 Datanode denied com…

浏览器工作原理05 [#] 渲染流程(上):HTML、CSS和JavaScript是如何变成页面的

引用 浏览器工作原理与实践 一、提出问题 在上一篇文章中我们介绍了导航相关的流程,那导航被提交后又会怎么样呢?就进入了渲染阶段。这个阶段很重要,了解其相关流程能让你“看透”页面是如何工作的,有了这些知识,你可…

|从零开始的Pyside2界面编程| 用Pyside2打造一个AI助手界面

🐑 |从零开始的Pyside2界面编程| 用Pyside2打造一个AI助手界面 🐑 文章目录 🐑 |从零开始的Pyside2界面编程| 用Pyside2打造一个AI助手界面 🐑♈前言♈♈调取Deepseek大模型♈♒准备工作♒♒调用API♒ ♈将模型嵌入到ui界面中♈♈…

pikachu靶场通关笔记20 SQL注入03-搜索型注入(GET)

目录 一、SQL注入 二、搜索型注入 三、源码分析 1、渗透思路1 2、渗透思路2 四、渗透实战 1、渗透准备 2、SQL注入探测 (1)输入百分号单引号 (2)万能注入语句 3、获取回显列orderby 4、获取数据库名database 5、获取…

产品笔试专业名词梳理

目录 产品常识 四种常见广告形式 贴片广告 中插广告 信息流广告 横幅广告 BAT和TMD BAT TMD 付费渗透率 蓝海市场、红海市场 蓝海市场 红海市场 竞品研究 SWOT分析 SWOT分析的核心目的: SWOT分析的优点: SWOT分析的局限与注意事项&…

【前端】es6相关,柯里化

0. 严格模式 严格模式的概念从ES6引进。通过严格模式,可以在函数内部选择进行较为严格的全局或局部的错误条件检测。 MDN中严格模式的描述 严格模式通过抛出错误来消除了一些原有静默错误严格模式修复了一些导致 JavaScript引擎难以执行优化的缺陷:有时…

51单片机基础部分——矩阵按键检测

前言 上一节,我们说到了独立按键的检测以及使用,但是独立按键每一个按键都要对应一个IO口进行检测,在一些需要多按键的情况下,使用过多的独立按键会过多的占用单片机的IO资源,为了解决这个问题的出现,我们…

SpringBoot2.3.1集成Knife4j接口文档

首先要查看项目中pom文件里面有没有swagger和knife4j的依赖&#xff0c;如果有的话删除&#xff0c;加入以下依赖 <!-- swagger --><dependency><groupId>com.github.xiaoymin</groupId><artifactId>knife4j-openapi3-spring-boot-starter</…

容器安全最佳实践:云原生环境下的零信任架构实施

&#x1f4cb; 目录 引言&#xff1a;容器安全的重要性零信任架构基础理论云原生环境的安全挑战容器安全威胁模型分析零信任架构在容器环境中的实施关键技术组件与工具安全策略与最佳实践监控与响应机制案例研究与实施路径未来发展趋势 引言 随着容器技术和云原生架构的快速…

[BIOS]VSCode zx-6000 编译问题

前提&#xff1a;Python 3.6.6及以上版本安装成功&#xff0c;Python 3.6.6路径加到了环境变量# DEVITS工具包准备好 问题&#xff1a;添加环境变量 1&#xff1a;出现环境变量错误&#xff0c;“py -3” is not installed or added to environment variables #先在C:\Windows里…