8.4 5步搞定企业微信API集成：高效消息推送系统搭建指南

Qwen3 大模型实战：使用 vLLM 部署与函数调用（Function Call）全攻略曦紫沐大模型大模型部署 Qwen3 vLLM 函数调用
文章摘要本文将带你从零开始，深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型，结合vLLM进行高性能部署，并通过函数调用（FunctionCall）实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景，帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，尤其在函数调用、工
GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 AIGC ai
GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战 AIGC chatgpt ai
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？三桥君《三桥君 MCP落地方法论》《三桥君 AI大模型落地方法论》#《三桥君 AI产品方法论》人工智能 AI产品经理 MCP API 三桥君系统架构 llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
ChatGPT还不能写小说吗？刘若愚
最近，ChatGPT大热，据说可以写论文，编故事，好像无所不能。于是，我给它出了个题目：写一篇5万字的科幻小说。人物：刘若愚，化学家；刘子琪，大律师；仔仔，刘子琪的宠物猫；周金凝，医生；刘泽余，大侦探；赵政淇，程序猿；杰夫（Jeff）机器人它给我的回答是：我很抱歉，我是一个AI语言模型，无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导：确定故事背景和时间线：在科幻小说中，背景和时间线非常
AI心理学四层架构揭秘：语言模型为何“说谎“？ TGITCIC AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
第一章神经层：代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时，其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到：在输入"达拉斯"的瞬间，模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%，首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY 樱花的浪漫大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习
https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致，研究表明，即使最初校准良好的大型语言模型（LLMs）在RL训练后也会变得过度自信（Lengetal.,2
Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models 樱花的浪漫大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型（LLMs）（Anthropic,2023;OpenAI,2024）已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力（Bubecketal.,2023），包括内容创作（Yuanetal.,2022）、编程辅助（Chenetal.,2021;Gaoetal.
Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals 樱花的浪漫因果推断大模型与智能体人工智能算法机器学习语言模型自然语言处理
UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近，大型视觉-语言模型（LVLMs）因其能够将语言模型（LLMs）的对话能力扩展到多模态领域而受到欢迎。具体来说，LVLMs可以根据文本提
我和拳头俯卧撑的爱恨情仇！曹智明
拳头俯卧撑，说实话，不是一个怎么好玩的东东。但卖家内参创始人李大庆总裁，他在我们卖家内参的圈子里，却一直呼吁和建议我们男士总裁，去练习拳头俯卧撑。他说，只要你坚持一年，你出拳就能让对方瞬间失去攻击能力，一年后它会成为你最好的自卫防身武器。他这个人，虽然从来没有面对面见过，仅在线上用微信、企业微信、微脉圈，跟他接触了3年有余。但哪怕仅通过线上，完全可以断定，他是个一诺千金、沉稳扎实，拥有大智慧和靠谱
Langchain学习笔记(十)：文档加载与处理详解
注：本文是Langchain框架的学习笔记；不是教程！不是教程！内容可能有所疏漏，欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记，分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时，文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG（检索增强生成）系统，还是进行知识库问答，我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能，支持多种文件格式，并提
BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中，我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一，即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索（稠密向量densevect
构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践 charles666666 搜索引擎大数据需求分析交互笔记数据库
人工智能应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借着结合大型语言模型（LLMs）的生成能力和信息检索系统的独特优势，成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而，构建一个高效且精准的RAG流程并非易事，其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问，我将基于丰富的实战经验，为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析：混合格式的“第一道坎”在企
影刀RPA_批量添加用户至企业微信_源码解读 RPA+AI十二工作室影刀 python 开发语言影刀 rpa 企业微信自动化
一、项目简介本项目是一个基于影刀RPA（RoboticProcessAutomation）开发的自动化工具，主要功能是通过手机号码批量添加用户至企业微信。项目利用企业微信客户端自动化操作，实现了从手机号导入、去重处理到批量发送好友请求的全流程自动化。项目特点：支持通过数据表格或Excel导入手机号自动去重和格式清洗企业微信窗口自动化控制操作结果分类统计与导出二、项目结构xbot_robot/├──
【20年架构师韩艳威整理】CentOS Stream10磁盘管理第4章韩公子的Linux大集市 Bash入门 centos linux 运维
文章目录优化细化1：磁盘识别与扫描（增强版）优化细化2：GPT分区高级操作优化细化3：文件系统优化参数优化细化4：LVM元数据管理优化细化5：LVM高级扩容技巧优化细化6：LVM快照管理优化细化7：LVM精简配置优化细化8：故障处理与恢复优化细化9：性能监控与调优优化细化10：安全与权限管理终极操作对比表：普通分区vsLVM灾难恢复检查清单以下是对CentOSStream10中BashShell磁
ChatGPT 嵌入 IDE：代码生成、调试一步到位！大力出奇迹985 chatgpt ide
当ChatGPT与IDE（集成开发环境）深度融合，开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作，更将调试过程化繁为简，实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度，详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景，为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python 语言模型开发语言
**在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
使用中转API调用OpenAI大模型的指南
引言近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展使得各种大模型（如GPT-4）在自然语言处理领域表现出色。然而，中国用户访问OpenAI的API时经常会遇到网络限制问题。本文将介绍如何通过中转API地址（http://api.wlai.vip）调用OpenAI的大模型，并提供示例代码以供参考。使用中转API调用OpenAI大模型步骤一：安装所需的Python库首先，确保你已安装了openai库。可以通过
大模型【进阶】（四）QWen模型架构的解读 ReinaXue 人工智能 transformer 语言模型迁移学习 AudioLM 语音识别神经网络
一、Qwen大模型的背景Qwen（通义千问）是阿里巴巴云开发的大型语言模型（LLM）和多模态模型系列，旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本，涵盖了从小型（0.5B参数）到超大型（480B参数）的模型规模，支持多语言（119种语言）和多模态任务（文本、图像、音频、视频）。本文将重
2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告 it_czz 人工智能
2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据，深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型：KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1，从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2：中文优化最强，超长上下文处理能力突出，本土化程度最高Claude3.5
AI+MCP智能研判系统架构
AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台，通过将大语言模型（LLM）的智能理解能力与MCP（ModelContextProtocol）协议的标准化工具调用能力相结合，实现了"自然语言提问→AI智能理解→MCP工具调用→AI深度研判→智能结果输出"的完整闭环。1.2技术创新点智能意图识别：基于LLM的自然语言理解，自动解析用户查询意图
TechGPT3部署
环境配置与TechGPT2配置相同：TechGPT2部署-CSDN博客。模型下载步骤如下。sudoaptupdatesudoaptinstallgit-lfs-ygitlfsinstall学术加速并克隆模型代码库。source/etc/network_turbogitclonehttps://github.com/neukg/TechGPT-3.0.git禁用smudge，防止clone过程中拉大
优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾
优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾引言背景：大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型（LLM）的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时，一个矛盾逐渐凸显：模型能力的跃升与提示质量的滞后，正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示，在企业级LLM应用中，70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程
从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程引言：AI时代的关键角色与评估挑战在人工智能技术迅猛发展的今天，提示工程(PromptEngineering)已从一个小众技能演变为决定AI系统成败的核心能力。随着大语言模型(LLM)能力的不断增强，提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生，成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工
！LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)
LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools）、提示模板（PromptTemplate）、规划器（Planner）、执行器（Executor）和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作，实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
Claude 4深夜爆更：OpenAI都沉默了，这才是AI的天花板！码字印象人工智能
“凌晨上线，不打招呼，一上线就是王炸。”2025年5月，一场没有任何预热的更新，Claude4系列在深夜悄悄炸翻了整个AI圈——这不是一次普通的版本升级，而是一次AI军备竞赛的彻底反转！谁能想到，一次更新就让Claude碾压全场？就在大家还沉浸在GPT-4.5的“小步快跑”时，Anthropic直接把Claude4系列一口气拉到：•Claude4.0正式登场•Claude4.1/Opus智力超越G
Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题大千AI助手人工智能 #OTHER Python 人工智能深度学习神经网络大模型因果推断奖励黑客 RewardHacking
Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）对齐中奖励模型（RM）的奖励黑客（RewardHacking）问题。该框架通过因果数据增强与反事实训练机制，显著提升RM对真实质量属性（如事实性、安全性）的敏感性，同时抑制对虚假属性（如文本长度、格
LIMO：仅需817样本激活大模型数学推理能力，挑战“数据规模至上”传统范式大千AI助手人工智能 #OTHER #Prompt 人工智能机器学习神经网络算法大模型 LIMO LessIsMore
“以认知模板唤醒沉睡知识，让推理能力在精不在多”LIMO是由上海交通大学、SII（ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory）、GAIRLab联合提出的突破性研究（2025年2月发表），其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知，证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型（LLMs）的数学推理能力，在AIME、MATH等竞赛级任务中超越使用10
【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南科马 LLM java 开发语言 llama 语言模型
Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具，支持快速在本地拉取、运行主流开源模型（如LLaMA3、Mistral、Gemma等）。它简化了模型部署的过程，内置RESTfulAPI，使得开发者可以像调用本地服务一样使用强大的大模型能力。本文将介绍如何在本地部署Ollama模型，并通过Java项目调用Ollama提供的API接口，实现本
人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索 AGI大模型与大数据研究院 AI-native ai
人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索关键词：AI原生应用、人机协作、商业化路径、智能代理、大语言模型、AI产品设计、价值闭环摘要：本文深入探讨AI原生应用在商业化过程中的关键路径和挑战。我们将从技术架构、产品设计和商业模式三个维度，分析如何构建可持续的AI商业生态。通过解析智能代理系统、价值闭环设计等核心概念，结合多个行业案例，为开发者提供从技术实现到商业变现的全链路思考框架。背景介绍目的和
Dom 周华华 JavaScript html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
【Spark九十六】RDD API之combineByKey bit1129 spark
1. combineByKey函数的运行机制 RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一首先看一下combineByKey的方法说明：
msyql设置密码报错：ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解 daizj mysql 设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时，会提示如下错误： ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number；问题原因：你输入的密码是明文。不允许这么输入。解决办法：用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串，然后
路漫漫其修远兮吾将上下而求索周凡杨学习思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
Hadoop(二)对话单的操作朱辉辉33 hadoop
Debug： 1、 A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ') AS (col1,col2,col3); DUMP A; //输出结果前几行示例： (>ggsnPDPRecord(21),,) (-->recordType(0),,) (-->networkInitiation(1),,)
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）老A不折腾 finereport 报表工具 web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）说明：凡函数中以日期作为参数因子的，其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。 DATE DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。 Year:代表年，可为一到四位数。 Month:代表月份。
c++ 宏定义中的##操作符墙头上一根草 C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
分析Spring源代码之，DI的实现 aijuans spring DI 现源代码
(转) 分析Spring源代码之，DI的实现 2012/1/3 by tony 接着上次的讲，以下这个sample [java] view plain copy print
for循环的进化 alxw4616 JavaScript
// for循环的进化 // 菜鸟 for (var i = 0; i < Things.length ; i++) { // Things[i] } // 老鸟 for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) { // Things[i] } // 大师 for (var i = Things.le
网络编程Socket和ServerSocket简单的使用百合不是茶网络编程基础 IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去端口:用于计算机之间的通信每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535 查看被使用的
JDK1.5 生产消费者 bijian1013 java thread 生产消费者 java多线程
ArrayBlockingQueue：一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。 ArrayBlockingQueue的常用方法：
JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄 bijian1013 java 性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄，且要还要支持15位长度的身份证号码，网上搜索了一下，经过测试好像多少存在点问题，干脆自已写一个。 CertificateNo.java package com.bijian.study; import java.util.Calendar; import
【Java范型六】范型与枚举 bit1129 java
首先，枚举类型的定义不能带有类型参数，所以，不能把枚举类型定义为范型枚举类，例如下面的枚举类定义是有编译错的 public enum EnumGenerics<T> { //编译错，提示枚举不能带有范型参数 OK, ERROR; public <T> T get(T type) { return null;
【Nginx五】Nginx常用日志格式含义 bit1129 nginx
1. log_format 1.1 log_format指令用于指定日志的格式，格式： log_format name(格式名称) type(格式样式) 1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式： log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
Lua 语言 15 分钟快速入门 ronin47 lua 基础
- - 单行注释 - - [[ [多行注释] - - ]] - - - - - - - - - - - 1. 变量 & 控制流 - - - - - - - - - - num = 23 - - 数字都是双精度 str = 'aspythonstring'
java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 ) bylijinnan java
the idea is from: http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 public class MaxSubMatrix { /**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 * Q35 求一个矩阵中最大的二维
mongoDB文档型数据库特点开窍的石头 mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制特点：内部是执行引擎是js解释器，把文档转成Bson结构，在查询时转换成js对象。 mongoDB传统型数据库对比传统类型数据库：结构化数据，定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的文档型数据库：不用定好数据结构，
[毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业，可以考虑来我们软件行业，做一名职业程序员。。。软件行业的开发工具中，对初学者最友好的就是JAVA语言了，网络上不仅仅有大量的
PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解 cuiyadll PHP Excel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER) darrenzhu IBM jms user MQ MCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候，需要提供User和Password吗？答案是根据情况而定，取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。 http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
网线的接法 dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。二、PC连PC （交叉线）A端：(568A)：白绿，绿，白橙，蓝，白蓝，橙，白棕，棕； B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。三、HUB连HUB&nb
Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome dcj3sjt126com chrome vim
什么是键盘党？键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成，而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱，很直观，指哪点哪，很听话！不过常常使用电脑的人，如果一直使用鼠标的话，手会发酸，因为操作鼠标的时候，手臂不是在一个自然的状态，臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态，只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作，也省不少事。在chrome里安装 vimium 插件
MongoDB查询（2）——数组查询[六] eksliang mongodb MongoDB查询数组
MongoDB查询数组转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述 MongoDB查询数组与查询标量值是一样的，例如，有一个水果列表，如下所示： > db.food.find() { "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
cordova读写文件（1） gundumw100 JavaScript Cordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。首先需要安装cordova插件：file 命令为： cordova plugin add org.apache.cordova.file 然后就可以读写文件了，这里我先是写入一个文件，具体的JS代码为： var datas=null;//datas need write var directory=&
HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传到又拍云 ileson jquery Ajax html5 FormData
html5 新东西：FormData 可以提交二进制数据。页面test.html <!DOCTYPE> <html> <head> <title> formdata file jquery ajax upload</title> </head> <body> <
swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4) 啸笑天 version
swift1.2中没有oc中对应的方法： + (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION; 解决方法：在swift项目中新建oc类如下： #import &
java实现SMTP邮件服务器 macroli java 编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前，在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP，下面分别简单介绍。　　◆ SMTP 协议　　简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议，用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
mongodb group by having where 查询sql qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 mongo 纵观千象
SELECT cust_id, SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id HAVING total > 250 db.orders.aggregate( [ { $match: { status: 'A' } }, { $group: {
Struts2 Pojo（六） Luob. POJO strust2
注意：附件中有完整案例 1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值 2.web配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
struts2步骤 wuai struts
1、添加jar包 2、在web.xml中配置过滤器 <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class>org.apache.st

8.4 5步搞定企业微信API集成：高效消息推送系统搭建指南

5步搞定企业微信API集成：高效消息推送系统搭建指南

实现第三方服务推送（如企业微信）

1. 第三方服务推送的业务价值

你可能感兴趣的:(企业微信,gpt,语言模型)